正如标题所述,我想创建一个函数,它将接受一个多维数组A和一个数字B,最终返回A中最接近B的数字。如果数字B在A中,则返回它。如果A中有两个数字与B的距离相等,则通过逐行计数来选择第一个数字。
这是我到目前为止所拥有的代码:
import numpy as np
def g_C(A,B):
A = np.asanyarray(A)
assert A.ndim == 2 # to assert that A is a multidimensional array.
get = (np.abs(A-B)).argmin()
return (A[get])
然而,根据我的理解,我认为(
我有一个数据( numpy.ndarray ),它有5个元素,每个元素有2042行和两列。第一列包含日期(间隔15分钟),第二列包含温度。我正在工作的脚本,将找到24小时内的最高温度。我有一个可以工作的脚本。
x1=0
y1=95
maxTblue=[]
for i in range(int(len(data[0])/96)+1):
#collect the max temp for 24-hr period
maxTblue.append(max(data[0][x1:y1,1]))
#add 96 to shift to the next 24-hr perio
任务:
您将得到两个参数,一个数组和一个数字。对于使n成对的所有数字,返回它们的指数之和。
输入是:arr = [1, 4, 2, 3, 0, 5]和n = 7
输出:11
因为完美对是带索引的(4,3)和(2,5),所以1 + 3 + 2 + 5 = 11
到目前为止,我有这个,打印出完美的配对
from itertools import combinations
def pairwise(arr, n):
for i in combinations(arr, 2): # for index in combinations in arr, 2 elements
假设我有一个列表:l=[7,2,20,9]和我不想在所有元素之间找到最小的绝对差(在这种情况下,它将是9-7 =2,或者等效地是x=7-9)。要在nlogn复杂性中完成,我需要进行排序,获取差异,并找到最小元素:
import numpy as np
sorted_l = sorted(l) # sort list
diff_sorted = abs(np.diff(sorted_l)) # get absolute value differences
min_diff = min(diff_sorted) # get min element
但是,在这样做之后,我需要跟踪原始l列表中使用了哪
我尝试使用下面的代码打印用户输入的所有数字,但它只打印我输入的最后一个数字,而不是打印所有输入的数字。
#include<stdio.h>
int display(int n, int a, int b)
{
printf("\n\nOrdered pairs are: ");
for(int j=0;j<n;j++)
{
printf("(%d,%d) ",a,b);
}
return 0;
}
int main()
{
int num,i,j,x,y;
printf(
我正在研究2和问题,我认为我的解决方案是非常有效的,但是在我运行它之后,程序显然花了太长时间。这是我的代码:
public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {
int [] original = new int[numbers.length];
for(int i=0; i<numbers.length; i++){
original[i] = numbers[i];
}
Arrays.sort(numbers);
int [] re
所以我需要将数字输入到数组中,并找到并显示最大的数字,我不确定我拥有的循环是否会是最好的方法。另外,我也不肯定如何设置它,我已经尽我最大的能力完成了大部分代码,任何输入都会非常感谢!
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdlib>
using namespace std;
int main()
{
// initialize the CONSTANTS
const int SENTINEL = -1;
// initialize the variables
int num1 = 0;
我使用numpy.dtype=object在numpy数组中输入高值(大于2^70):
numpy.array([1], dtype=numpy.object) << 70
array([1180591620717411303424], dtype=object)
我在这里使用dtype=numpy.object的唯一原因是,当您试图在其中输入高值时,numpy.int的极限就被超越了。
numpy.array([1]) << 70
>>> array([64], dtype=int32) #the result should have been ar