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每日三题-数组中的第K个最大元素、滑动窗口最大值、前K个高频元素

‍个人主页： 才疏学浅的木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：Hot100题 每日三题 数组中的第K个最大元素 滑动窗口最大值...前K个高频元素 数组中的第K个最大元素 解法一 暴力 先排序再返回 class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int...k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length-k]; } } 解法二 优先队列 维护一个长度为k的小根堆... list = new LinkedList(); // 维护一个降序的双向队列 // 【1，3，-1】 = > [3,-1] =》[1,2]/...ans[i-k+1] = nums[list.peekFirst()]; } return ans; } } 前K个高频元素 解法一 优先队列 先遍历获取频数数组再回去前

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

选择Python作为数据分析的编程语言，主要原因有以下四个方面： Python简单易学，容易上手。...同时如果想获取矩阵中的某一列数据怎么实现呢？因为在进行数据分析时，通常需要获取某一列特征进行分析，或者作为可视化绘图的x或y轴数据。...、常用函数、掩码数组、矩阵对象、随机抽样子模块 NumPy概述 NumPy的前世今生、NumPy数组 vs Python列表、NumPy数组类型和属性、维轴秩、广播和矢量化 安装配置 创建数组 操作数组...创建掩码数组、访问掩码数组 矩阵对象 创建矩阵、矩阵特有属性、矩阵乘法 随机抽样子模块 随机数、随机抽样、正态分布、伪随机数的深度思考 ---- 四.Pandas Pandas是面板数据（Panel...本系列常用的数据分析包中，NumPy包用于数值计算；Scipy包用于数学、矩阵、科学和工程包计算；Pandas包用于数据分析和数据探索、可视化处理；Matplotlib包用于数据可视化、常用2D绘图领域

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NumPy基础

参考链接： Python中的numpy.log1p 文章目录  一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5....将布尔数组作为掩码    七、花哨索引八、数组的排序 [ NumPy version: 1.18.1 ]  import numpy as np 一、创建数组  # 1.从python列表创建数组 #...= np.array([1, 0, 1, 0], dtype=bool) X[row[:, np.newaxis], mask] 花哨索引应用  用于获取部分数组：从一个矩阵中选择行的子集。...(X, axis=1)     #每一行排序 部分排序：分隔  不对整个数组进行排序，只需找到数组中第K小的值。 ...np.partition函数的输入是数组和数字K，输出一个新数组，最左边K个数是最小的K个值，往右是原始数组剩下的值，在这两个分隔区间中元素都是任意排列的。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

在 MATLAB 中的数组赋值都以双精度浮点数的 2D 数组存储，除非你指定维数和类型。对这些数组的 2D 实例的操作都是模仿线性代数中的矩阵操作。 在 NumPy 中，基本类型是多维数组。...{a} v = \lambda \mathbf{b} v) [V,D]=eigs(a,3) D,V = eigs(a, k=3) 二维数组a的前k=3个最大特征值和特征向量 [Q,R]=qr(a,0)...对这些数组的 2D 实例的操作是基于线性代数中的矩阵运算的。 在 NumPy 中，基本类型是多维array。...和特征向量(v)，其中(\mathbf{a} v = \lambda \mathbf{b} v) [V,D]=eigs(a,3) D,V = eigs(a, k=3) 找到 2D 数组a的前k=3个最大特征值和特征向量...可以在 主题软件页面 中找到用于使用 Python 进行科学工作的工具的详尽列表。 请查看 Python 软件列表：脚本语言 获取使用 Python 作为脚本语言的软件列表。

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二维已经 OUT 了？3DPose 实现三维人体姿态识别真香 | 代码干货

在实际应用中，由于3D姿态估计在2D姿态估计的基础上加入了深度信息，其对于人体姿态的表述比2D更为精准，因此其应用范围和研究价值都要高于2D人体姿态估计，但是3D姿态估计的难度也更高，存在着遮挡，单视角...opencv-python模块 opencv-python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。...Numpy模块 Numpy是应用Python进行科学计算时的基础模块。...它是一个提供多维数组对象的Python库，除此之外，还包含了多种衍生的对象（比如掩码式数组(masked arrays)或矩阵）以及一系列的为快速计算数组而生的例程，包括数学运算，逻辑运算，形状操作，排序...通过找到第j个关节的28个特征图，并找到最大值的索引来获取个点坐标。并把坐标按照一定比例缩放。使得图像变形较为符合人体规律。

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python笔记之NUMPY中的掩码数组numpy.ma.mask

参考链接： Python中的numpy.asmatrix python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组   1....中已经有ndarray，再用matrix比较容易弄混；   矩阵乘积运算：   对于ndarray对象，numpy提供多种矩阵乘积运算：dot()、inner()、outer()   dot()：对于两个一维数组...：   dot(a,b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])   结果数组c，可以看做是数组a和b的多个子矩阵的乘积；   inner()：对于一维数组，计算的是这两个数组的内积...；对于多维数组，计算的结果数组中的每个元素是：数组a和b最后一维的内积，因此a和b的最后一>维长度必须相同：   inner(a,b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:]*b[k,m,:])...掩码数组   numpy.ma模块中提供掩码数组的处理，这个模块中几乎完整复制了numpy中的所有函数，并提供掩码数组的功能；   一个掩码数组由一个正常数组和一个布尔数组组成，布尔数组中值为True的

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【DeepLearning.AI】使用numpy搭建卷积神经网络

卷积函数Convolution 0填充边界 卷积窗口 卷积运算前向传播 卷积运算反向传播 池化函数Pooling 池化函数前向传播 掩码创建 值分配 池化的反向传播 在每个前向传播的函数中，在参数更新时会有一个反向传播过程...在卷积层的前向传播过程中会使用多个卷积核，每个卷积核与输入图片计算得到一个2D矩阵，然后将多个卷积核的计算结果堆叠起来形成最终输出。...掩码中1表示对应位置为最大值（我们假设只有一个最大值）。...= x 不考虑矩阵中存在多个最大值的情况 def create_mask_from_window(x): """ 根据输入X创建一个保存最大值位置的掩码 参数:...x -- 输入数据，维度为 (f, f) 返回值: mask -- 形状和x相同的保存其最大值位置的掩码矩阵 """ mask = (x == np.max

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使用OpenCV实现哈哈镜效果

世界坐标中的3D点和图像中的像素点具有以下等式映射关系。其中P是相机投影矩阵。 ? ? ? 项目的主要内容 整个项目可以分为三个主要步骤： 创建一个虚拟相机。...图1：创建数字滑稽镜像所涉及的步骤。创建一个3D表面，即镜子（左），在虚拟相机中捕获平面以获取相应的2D点，使用获得的2D点将基于网格的变形应用于图像，从而产生类似于滑稽镜子的效果。...我们将首先创建外部参数矩阵（M1）和内部参数矩阵（K），然后使用它们创建相机投影矩阵（P）。...K = np.array([[-focus/sx,sh,ox],[0,focus/sy,oy],[0,0,1]]) P = np.matmul(K,RT) 请注意，我们必须为上面矩阵中的所有参数设置合适的值...定义3D表面（镜子） 为了定义3D曲面，我们形成X和Y坐标的网格，然后针对每个点计算Z坐标作为X和Y的函数。因此，对于平面镜，我们将定义Z = K，其中K为任何常数。

2K20

手把手使用numpy搭建卷积神经网络

卷积函数Convolution 0填充边界 卷积窗口 卷积运算前向传播 卷积运算反向传播 池化函数Pooling 池化函数前向传播 掩码创建 值分配 池化的反向传播 在每个前向传播的函数中，...在卷积层的前向传播过程中会使用多个卷积核，每个卷积核与输入图片计算得到一个2D矩阵，然后将多个卷积核的计算结果堆叠起来形成最终输出。...池化层没有参数需要训练，但是它们有像窗口大小f的超参数，它指定了窗口的大小为f x f，这个窗口用于计算最大值和平均值。 4.1 前向传播 我们这里在同一个函数中实现最大池化和平均池化。...这个函数依据输入的X创建了一个掩码，以保存输入数据的最大值位置。掩码中1表示对应位置为最大值（我们假设只有一个最大值）。...= x 不考虑矩阵中存在多个最大值的情况 def create_mask_from_window(x): """ 根据输入X创建一个保存最大值位置的掩码 参数:

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科学计算Python库：Numpy入门

前言 NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。...它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算...4、矩阵转置 ndarray.transpose() ndarray.T ---- 索引/切片 1、基本索引 ndarray可以像python列表一样被索引 # 一维数组索引 s=np.array([...加 + 减 - 元素相乘 # 元素相乘 * # **是幂次方 矩阵相乘 @ # 或者 .dot() 广播规则 对不同大小的矩阵进行这些算术运算，但前提是得有一个轴的形状是一样的。...：np.union1d(array1,array2) 如果想返回一个数组中另一个数组没有的，可以使用差集操作：np.setdiff1d(array1,array2) import numpy

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PyTorch入门笔记-索引和切片

索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。 1. 基本索引 PyTorch 支持与 Python 和 NumPy 类似的基本索引操作，PyTorch 中的基本索引可以通过整数值来索引张量。...>>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度： 第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...[k]中的每一个[]都表示张量的一个维度，从左边开始维度依次增加，而[]中的元素值代表对应维度的索引号，「此时的索引号可以为负数，相当于从后向前索引。」...>>> import torch >>> # 模拟4张拥有RGB三个通道且每个通道为(28 x 28)的像素矩阵 >>> a = torch.rand(4, 3, 28, 28) >>> # 获取4张图片的...初探Numpy中的花式索引 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s?

3.2K20

NumPy高效使用逻辑，11个角度理顺它！

它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入： from numpy import * 在numpy包中，描述向量，矩阵和更高维度的数据集使用的术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个新的...numpy数组，例如：arange, linspace等，从文件中读入数据，从python的lists等都能生成新的向量和矩阵数组。...到此，numpy.ndarray看起来非常像Python的list, 那我们为什么不用Python的list计算，干嘛非要创造一个新的数组(array)类型呢？...： In [83]: matrix(v1).shape Out[83]: (1, 5) 而在没有包装前： In [84]: v1.shape Out[84]: (5,) 求矩阵的行列式，要求数组的最后两个维度相等

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NumPy高效使用逻辑，11个角度理顺它！

它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入： from numpy import * 在numpy包中，描述向量，矩阵和更高维度的数据集使用的术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个新的...numpy数组，例如：arange, linspace等，从文件中读入数据，从python的lists等都能生成新的向量和矩阵数组。...到此，numpy.ndarray看起来非常像Python的list, 那我们为什么不用Python的list计算，干嘛非要创造一个新的数组(array)类型呢？...： In [83]: matrix(v1).shape Out[83]: (1, 5) 而在没有包装前： In [84]: v1.shape Out[84]: (5,) 求矩阵的行列式，要求数组的最后两个维度相等

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这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题

NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。...4、数学函数 numpy.sum:计算数组元素的和。 numpy.mean:计算数组的算术平均值。 numpy.max:返回数组中的最大值。 numpy.min:返回数组中的最小值。...numpy.ma:供对掩码数组的支持。 numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组和掩码中创建一个掩码数组。...numpy.ma.mask:表示掩码数组中的掩码值。 numpy.ma.masked_invalid:屏蔽数组中无效的(NaN, Inf)元素。...numpy.wheres:一个条件函数，根据给定条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。

17740

干货|（DL~3）deep learning中一些层的介绍

3、dropout的实现 为了实现某个神经元的失活，我们在前向传播过程中创建一个掩码(0和1)，此掩码应用于训练期间的层的输出，并缓存以供以后在反向传播中使用。...在反向传播中，我们对被激活的神经元感兴趣(我们需要将掩码保存为前向传播)，这些被选中的神经元中，使用反向传播，失活的神经元没有可学习的参数，仅仅是输入x，反向传播返回dx。...基本上我们每个过滤器有一个偏差,计算如下： ? 4、python实现卷积的反向传播 ? 5、卷积运算转换为矩阵运算 使用矩阵运算，能够使得运算速度更快，但也会消耗更多的内存。...5.1 Im2col 前面的代码，使用的是for循环来实现卷积，运算速度不够快，在本节中，我们将学习如何使用矩阵运算来实现卷积，首先，卷积是内核过滤器和它移动之后在图像上选择的区域之间的点积，如果我们在内存上扩展所有可能的窗口并将点积作为矩阵运算...1、python实现池化层的前向传播 池化层上的窗口移动机制与卷积核相同，不同之处在于池化层的窗口是选择最大值。 ? 2、python实现池化层的反向传播 ?

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Python 的Numpy 函数到底是个啥？看这篇就足够了

Numpy 是什么 Numpy (Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...type(array2)) #指定数据类型dtype array3 = np.array([22,33,44,55],dtype=np.float) print(array3) #创建特定数据，一个2d...print(np.cumsum(xx)) #求累加 print(np.diff(xx))#求每一行中后一项与前一项之差 print(np.nonzero(xx))#将所有非零元素的行与列坐标分割开，重构成两个分别关于行和列的矩阵...1行的数列,它本就是一个迭代器，返回的是一个object print(item) Numpy 合并操作 x=np.array([11,22,33]) y=np.array([44,55,66])...print(zz) 今日Numpy 的分享就到这里了，每一个用法都需要去实践，以此加深对它的理解，在以后的工作中遇到时才会知道如何结合起来使用并举一反三。

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张量的基础操作

张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...它接受一个张量列表作为输入，并返回一个新的张量，其中每个输入张量都沿着新添加的维度进行堆叠。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。

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【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南（一），从设计架构说起

数值计算、数学运算、逻辑运算等索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...处理形状不同的数组、矩阵运算等线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...处理结构化数据、数据库操作等 掩码数组 Masked Arrays 在数组中使用掩码标记无效或缺失的数据，进行计算时可以自动忽略掩码元素。...imag 复数数组的虚部。对于实数数组，返回全零数组。 flat 返回一个迭代器，用于以扁平化方式迭代数组中的元素。...strides 表示在每个维度上需要移动多少字节来获取下一个元素。 data 数组的缓冲区，包含数组的实际元素。

14000

【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南（一），从设计架构说起

欢迎大家订阅 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] Numpy Numpy 在数值运算上效率优于python内置的list, 所以熟练掌握是必要的。...数值计算、数学运算、逻辑运算等 索引和切片 Indexing and Slicing 用于访问和修改数组中的元素，可以通过索引、切片和布尔掩码进行操作。...处理形状不同的数组、矩阵运算等 线性代数 Linear Algebra 提供了线性代数运算的函数，如矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解等。...size 数组中元素的总数，等于各个维度大小的乘积。 itemsize 数组中每个元素的字节大小。例如，int64类型的元素占8个字节。...flat 返回一个迭代器，用于以扁平化方式迭代数组中的元素。 strides 表示在每个维度上需要移动多少字节来获取下一个元素。 data 数组的缓冲区，包含数组的实际元素。

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