AKS更像是对费马素性检验思路上的优化） 人类对质数的检验方法的升级，大概经历4个阶段，跨越两千年。 埃拉托色尼：地理学之父，首位测量地球周长的人，和秦始皇差不多一个年代。...\n", num) } } 在上面这个实现中： isPrime 函数执行费马检验。...main 函数中，测试了数字 10021 是否为素数。 需要注意，由于费马检验是概率性的，它可能会产生假阳性，即错误地判断一个合数为素数。...AKS素性检验算法 AKS素性检验算法（Agrawal-Kayal-Saxena primality test）是一个在2002年由印度计算机科学家Manindra Agrawal[2]和他的学生Neeraj...\n", num) } } 以上代码实现了AKS素性检验的第一步，但请注意，为了完整实现AKS算法，需要进一步实现更多步骤，这些步骤涉及复杂数论计算。
2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。 3.米勒拉宾素性检验法。...试除法+米勒拉宾素性检验。 5.AKS算法。暂时无代码。 因为用到了大整数，所以用python语言编写。...米勒拉宾素性检验是一种概率算法 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。...综合算法:试除法+米勒拉宾素性检验 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。...----") print(is_prime_comprehensive(num), "综合法") print("----------------------") print("AKS
numpy通用函数 快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数 一元通用函数 函数名 描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...计算各元素的正负号，1（正数）、0（零）、-1（负数） ceil 计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 cos、sin、tan 三角函数...cosh、sinh、tanh 双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数 二元通用函数 函数名 描述 add 数组对应元素相加...fmax 求相应最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 求相应最小值，fmin忽略NaN mod 求模 copysign 将第二个数组中的元素的符号复制给第一个数组的元素 import numpy
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero.
参考链接： Python中的numpy.logical_xor 目录 一、向量化和广播 二、数学函数 算数运算 numpy.add numpy.subtract numpy.multiply... numpy.divide numpy.floor_divide numpy.power 三、三角函数 numpy.sin numpy.cos numpy.tan numpy.arcsin... numpy.arccos numpy.arctan 四、逻辑函数 真值测试 numpy.all numpy.any 数组内容¶ numpy.isnan 逻辑运算 numpy.logical_not... numpy.exp2¶ numpy.log2 numpy.log10 函数描述用法abs fabs计算 整型/浮点/复数 的绝对值 对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs...三角函数等很多数学运算符合通用函数的定义，例如，计算平方根的sqrt()函数、用来取对数的log()函数和求正弦值的sin()函数。
参考链接： Numpy 二元运算 多元运算函数 导包import numpy as np 二元运算函数 传两个参数的函数 arr1=np.arange(10).reshape((2,5)) arr2...=np.arange(10,20).reshape((2,5)) print(arr1) print(arr2) print('add') 相加函数 print(np.add(arr1,arr2)) print...('subtract') 相减函数 print(np.subtract(arr1,arr2)) print('divide') 相除函数 print(np.divide(arr1,arr2)) print...('floor_divide') 相除函数取整数 print(np.floor_divide(arr1,arr2)) print('mod') 相除取余 print(np.mod(arr1,arr2))...print('multiply') 相乘 print(np.multiply(arr1,arr2)) 三元运算函数 传三个参数的函数 arr1=np.random.uniform(0,20,(2,5
numpy.concatenate() 官方文档 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) 将具有相同结构的array序列结合成一个array...#axis=1表示对应行的数组进行拼接 array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) >>> import numpy...()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较 示例： >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b...) 20.3934997107 可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接 参考：https://www.cnblogs.com/shueixue/p/10953699.html Numpy...中stack()，hstack()，vstack()函数详解：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803
参考链接： Python中的numpy.linspace numpy.linspace() 格式： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,... , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) numpy.newaxis() 功能：插入新维度 类型： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis
dot()函数是矩阵乘，而*则表示逐个元素相乘
参考链接： Python中的numpy.arctan2 Numpy函数 广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1, x2, *args, **kwargs)减：numpy.subtract(x1...*args, **kwargs)平方：numpy.square(x, *args, **kwargs)示例 三角函数numpy.sin(x, *args, **kwargs)numpy.cos(..., **kwargs)numpy.arctan(x, *args, **kwargs)示例 指数、对数函数numpy.exp(x, *args, **kwargs)numpy.log(x, *args...(x, *args, **kwargs) ——正负性返回 逻辑函数真值判断numpy.all（任意真则真）、numpy.any（存在真则真）逻辑运算与、或、非、异或numpy.logical_and...聚合函数 是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。
前言 Numpy size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。...# 加载 numpy 工具包 import numpy b 0 参数 numpy.size(a, axis=None) a : 一般是Array或者是Matrix axis: int, optional...的值没有设定，返回矩阵的元素个数 比较常用的axis值以及其返回值： axis = 0，返回该二维矩阵的行数 axis = 1，返回该二维矩阵的列数 注：axis从0开始，不是从1开始 详细参考 Numpy
参考链接： Python中的numpy.not_equal numpy数学函数和逻辑函数 算术运算numpy.add()numpy.subtract()numpy.multiply()numpy.divide...) 三角函数numpy.sin()numpy.cos()numpy.tan()numpy.arcsin()numpy.arccos()numpy.arctan() 指数和对数numpy.exp...()numpy.log()numpy.exp2()numpy.log2()numpy.log10() 加法函数、乘法函数numpy.sumnumpy.cumsumnumpy.prod 乘积numpy.cumprod...() numpy.log() numpy.exp2() numpy.log2() numpy.log10() 加法函数、乘法函数 numpy.sum numpy.sum(a[, axis=...聚合函数 是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。
参考链接： Python中的numpy.tile python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 标签： pythonnumpy 2015-10-24 11...from numpy import * import numpy as np from numpy import * import numpy as np ##############...--函数 shape用法 • 微博热点事件背后的数据库运维心得--张冬洪 • python 中的tile函数，shape函数，sum函数 • JDK9新特性--Array • python 中...常用到的 numpy 函数 整理 • Kubernetes容器云平台实践--李志伟 • numpy.reshape • 用Word2Vec处理自然语言 • numpy库函数：reshape...用法 • Java之优雅编程之道 • python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 • Numpy reshape用法 • python中的reshape()和matlab
参考链接： Python中的numpy.cbrt Numpy 使用教程–Numpy 数学函数及代数运算 一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到...Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 ...不过，这些函数仍然相对基础。如果要完成更加复杂一些的数学计算，就会显得捉襟见肘了。 numpy 为我们提供了更多的数学函数，以帮助我们更好地完成一些数值计算。下面就依次来看一看。 ...2.1 三角函数 首先, 看一看 numpy 提供的三角函数功能。这些方法有： numpy.sin(x)：三角正弦。 numpy.cos(x)：三角余弦。 ...2.2 双曲函数 在数学中，双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。
简而言之： 主要区别在于 np.array （默认情况下）将会copy该对象，而 np.asarray 除非必要，否则不会copy该对象。
reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。
numpy 对数组的操作效率 NumPy数组上的计算可能非常快，也可能非常慢。快速实现的关键是使用矢量化操作，通常通过NumPy的通用函数（ufuncs）实现。...当然，这里我们就用到了numpy的Ufuncs 操作 Ufunc 对于许多类型的操作，NumPy仅为此类静态类型的已编译例程提供了方便的接口。这称为向量化操作。...NumPy提供了大量有用的函数，三角函数是对数据科学家最有用的一些函数。...通过查看NumPy文档，可以发现很多功能。 子模块scipy.special是另一个更专业和晦涩的功能。如果要在数据上计算一些晦涩的数学函数，可在scipy.special中实现它。...有太多函数无法列出所有功能，但以下代码片段显示了可能在统计上下文中出现的几个功能： ##伽玛函数（广义阶乘）和相关函数 In [56]: x = [1, 3, 4] ...: print("gamma
而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。...本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。...无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。...Numpy常用random随机函数 seed 向随机数生成器传递随机状态种子 只要random.seed( * ) seed里面的值一样，那随机出来的结果就一样。...通过本文的学习，你已经了解了NumPy中常用的随机函数，从简单的随机数生成到更复杂的分布抽样，这些功能将在你的项目中大有裨益。
通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数，它接受一个或者多个标量值，输出一个或者多个标量值。...sqrt：开平方 square：平方 exp：求e指数 add：求和 max、min、mean：聚合函数 abs：求绝对值 log：默认底数是 sign：符号函数，整数是1，负数是-1 subtract...(x,y)：两个数组中对应的元素相减 ---- import numpy as np from numpy import pi a = np.arange(4) a array([0, 1, 2, 3]..., 7.3890561 , 20.08553692]) b = np.array([1, 4, 9, 16]) b array([ 1, 4, 9, 16]) np.sqrt(b) # 开方函数...array([1., 2., 3., 4.]) np.add(a, b) # add函数 array([ 1, 5, 11, 19]) x = np.array([[1,5], [6,8]]) x
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