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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...isOk) break; } // 计算总数 if(isOk) result++;...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...在所有的遍历之前, 先进行一次遍历, 把每个节点向右的连续1个数计算好. 这个思路有点妙啊.

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Pandas数据合并与拼接的5种方法

pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？...DataFrame中，如果没有指定且其他参数也没有指定，则以两个DataFrame列名交集作为连接键； left_on：左侧DataFrame中用于连接键的列名，这个参数左右列名不同但代表的含义相同时非常的有用...； right_on：右侧DataFrame中用于连接键的列名； left_index：使用左侧DataFrame中的行索引作为连接键； right_index：使用右侧DataFrame中的行索引作为连接键...'_x', '_y')； copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能； indicator：显示合并数据中数据的来源情况举例： ?...): 其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。

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three.js中的矩阵计算

概述 three.js中自带了矩阵运算库，不过在使用的过程中总是容易混淆。不知道是行主序还是列主序，前乘和后乘也很容易弄反。就在这里辨析一下。 2. 详论 2.1....应该来说，无论Direct3D还是OpenGL，使用的矩阵应该都能线性代数中描述的矩阵是等价的，只不过存储方式不同。...矩阵在编程实现中一般会表示成数组的形式，以线性代数中描述的矩阵为标准，行主序就是依次按行存储，而列主序就是依次按列存储。...在网上找一个在线矩阵计算器，相对应的计算结果如下： ? 因此可以认为，threejs矩阵内部储存形式为列主序，表达和描述的仍然是线性代数中行主序，set()函数就是以行主序接受矩阵参数的。...对比在线矩阵计算器中的计算结果： ? image.png 3. 参考在线矩阵计算器

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计算距离矩阵的方法_距离矩阵计算

给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。输出格式一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。

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矩阵的计算

矩阵与常量运算矩阵与向量运算矩阵与矩阵运算矩阵之间相乘，必须满足 B 矩阵列数等于 A 矩阵行数才能运算，矩阵与矩阵之间的计算可以拆分为矩阵与多个向量的计算再将结果组合，返回的结果为一个列数等于...B 矩阵、行数等于 A 矩阵的矩阵。...矩阵加减（需要前者的列数与后者的行数相等）矩阵加减必须满足矩阵之间纬度相同，返回的结果也会是一个相同纬度的矩阵。...矩阵的乘法规律: 不满足交换律，A×B ≠ B×A 满足结合律，A×(B×C) = (A×B)×C 满足分配率，A×(B+C) =A×B + A×C 单位矩阵任何矩阵乘以单位矩阵都等于它本身，且此处复合交换律...单位矩阵特征：主对角线元素都等于 1，其余元素都等于 0 的方阵是单位矩阵，方阵指行列数相等的矩阵。

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pandas中的数值计算及统计基础

1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...key1 NaN 36 key2 NaN 37 dtype: float64 38 ''' 39 # 计算单一列的均值 40 print('计算单一列的均值',df['key2']....mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame({ 46 'key1': [1, 3, 5], 47...，只能对一列，不能对Dataframe 193 print(df['key2'].value_counts()) 194 195 # 判断Dataframe中的每个元素是否都是在某个列表中 196 print

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比较CPU和GPU中的矩阵计算

在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....另外，考虑到CUDA中的操作是异步的，我们还需要添加一个同步语句，以确保在所有CUDA任务完成后打印使用的时间。...在PyTorch中我们需要做的是减少浮点精度从FP32到FP16。...下面是一个总结的结果: NVIDIA的CUDA和Tensor Cores确实大大提高了矩阵乘法的性能。

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计算距离矩阵的方法_矩阵的欧式距离

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。输出格式一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。

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中台之上（一）：重视业务架构，不要让“业务的归业务、技术的归技术”

很多企业都将促进业务与科技的深度融合作为发展战略，也都想学学阿里的中台战略，其实，除了中台战略之外，基于企业级业务架构设计来实现组件化开发也是企业数字化转型的优选路径，是弥合业务与技术之间“数字鸿沟...阿里中台阿里的中台是个累积的过程，从 2009 年建立共享事业部开始，几经曲折，但是一直在积累，直到 2015 年正式发展成中台战略。...中台背后互联网行业历来有“胜者通吃”的传统，阿里如今在业务和技术上的成功也使得“中台”这个词名声大噪，好像一颗“银弹”就此诞生了。...应该说，阿里这些年的成功，包括中台战略的落地在内，与这种企业文化的逐渐形成和稳固是分不开的，如果只是照搬阿里的中台技术，那么学习者可能只是获得了一套工具、一套技术栈，并不会真的改变自己。...很多技术人员依然保持着“业务的归业务、技术的归技术”这种设计思想，割裂了业务和技术之间的有机联系，而业务人员也苦于无法深入理解设计，往往对实现“一头雾水”，无法帮助技术人员合理应用新兴技术。

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004.python科学计算库pandas(中)

这是因为我们对空值所做的任何计算都会得到空值 age = titanic_survival["Age"] print(sum(age)) print("-------------------------...-") mean_age = sum(age) / len(age) print(mean_age) print("--------------------------") # 在计算平均值之前，我们必须过滤掉遗漏的值...pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...aggfunc 指定我们要执行的计算 default numpy.mean 沿着指定的轴计算算术平均数 passenger_survival = titanic_survival.pivot_table...# drop : boolean, default False 不要尝试在dataframe列中插入索引。这会将索引重置为默认整数索引。

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【pandas】pandas中的常见函数

对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累

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投影矩阵的计算_投影矩阵的几何意义

在进行迭代重建的过程中，我们首先需要求出投影矩阵之后才能进行其他后续的操作，在迭代重建中起到了基石的作用。...并且在前面的文章中《迭代重建算法中投影矩阵的计算》已经给出了一种方法，但是我发现在程序的运行过程中存在一些未知的bug，导致程序在计算某些角度的投影矩阵时出现错误。...由于一直没有找到出现bug的原因，因此我改变了计算思路，找到了下文中正确的计算方法。首先需要证明一条直线与一个正方形相交。...然后通过两点之间的坐标公式计算所截线段的长度。最后通过代码实现上述的数学思想，并将其写成一个函数文件，方便以后调用。...meshgrid(x,y),y,'k'); % axis([-N/2-5,N/2+5,-N/2-5,N/2+5]); % text(0,-0.4*delta,'0'); % end %%==投影矩阵的计算

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机器学习入门 3-6 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割

数组的合并在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在 concatenate 函数中，我们可以指定 axis 值来决定合并的维度。...函数，split 有两个参数：第一个参数为待分割的数组对象第二个参数是一个列表，列表中的值是指定的分割点 x1, x2, x3 = np.split(x, [3, 7]) print(x1) '...split 函数同样可以应用到二维数组中，创建一个形状为 (4, 4) 的二维数组。...split 函数中的 axis 参数同样默认为 0，即默认按行进行分割。如果相对列进行分割只需要将 axis 设置为 1。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...处理单个CSV文件目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。接下来让我们探讨如何做到这一点。处理多个CSV文件目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。

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R 语言中的矩阵计算

用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...本文总结了 R 语言用于矩阵的各种计算操作。 1....，它出现在线性一阶微分方程组的解中。...， T.matrices(n) 高级别列表中的组件数为 n。...n 个组件中的每一个也是列表。每个子列表具有 n 个分量，每个分量是 n 阶矩阵。计算公式： ?

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...[[3, 5, 7]]) # 矩阵转置 >>> a_mat.T matrix([[3], [5], [7]]) # 矩阵形状 >>> a_mat.shape (1,...c_mat = np.matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) >>> c_mat matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) # 纵向排序后的元素序号...matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5]]) ------------------分割线---------------- 今日习题：表达式10 ** 2 ** 3的值是什么

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详解马氏距离中的协方差矩阵计算（超详细）

协方差的计算公式如下： 5.协方差矩阵在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。...协方差矩阵（Covariance matrix）由随机变量集合中两两随机变量的协方差组成。矩阵的第i行第j列的元素是随机变量集合中第i和第j个随机变量的协方差。...假设我们有三个n维随机变量X,Y,Z（一般而言，在实际应用中这里的随机变量就是数据的不同维度。切记：协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的协方差。）...：则n维随机变量X,Y,Z的协方差矩阵为：其中每个元素值的计算都可以利用上面计算协方差的公式进行。...3.两个样本点的马氏距离计算示例： Matlab计算协方差矩阵验算（矩阵a的列代表属性，行代表样本点）：得到协方差矩阵后，我们就可以计算出v和x之间的马氏距离了： Matlab验算:

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Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合安装并使用Pandas import numpy...as np # 检查pandas的版本号 import pandas as pd pd....Pandas对象简介如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series

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