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【Leetcode -561.数组拆分 -566.重塑矩阵】

示例 1： 输入：nums = [1, 4, 3, 2] 输出：4 解释：所有可能的分法（忽略元素顺序）为： (1, 4), (2, 3)->min(1, 4) + min(2, 3) = 1 +...题目：在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...//再将这个一维数组映射回 r 行 c 列的二维数组返回 //二维数组m*n，arr2[i][j]映射成一维数组对应的下标为 i*n+j,数组中下标表示为arr1[i*n+j]

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【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵

前言 原题样例：重塑矩阵 C#方法：二维数组的一维表示 Java 方法：二维数组的一维表示 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程 提示：本专栏解题...算法题 ---- 原题样例：重塑矩阵 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...示例1: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出：[[1,2,3,4]] 示例2: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c =

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    【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵「建议收藏」

    前言 原题样例：重塑矩阵 C#方法：二维数组的一维表示 Java 方法：二维数组的一维表示 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程...算法题 ---- 原题样例：重塑矩阵 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...示例1: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出：[[1,2,3,4]] 示例2: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c

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    Reshape the Matrix(重塑矩阵)

    在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。...给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。...如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...示例 2: 输入: nums = [[1,2], [3,4]] r = 2, c = 4 输出: [[1,2], [3,4]] 解释: 没有办法将 2 * 2 矩阵转化为 2 * 4 矩阵。...所以输出原矩阵。 注意： 给定矩阵的宽和高范围在 [1, 100]。 给定的 r 和 c 都是正数。 思路：重塑矩阵前后元素个数相同，下面是Python解题代码。

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    手把手教你学numpy——转置、reshape与where

    今天是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。 首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。...转置与reshape 转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。 转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列，把纵列写成转置矩阵的横行。...这个定义的是二维的矩阵，本质上来说，转置操作其实是将一个矩阵沿着矩阵的大对角线进行翻转。翻转之后，显然这个矩阵的各个维度都会发生变化。...其中二维的矩阵最直观，一个4 x 3的矩阵，转置之后得到的是3 x 4的矩阵。如果维度更多呢？如果是3 x 2 x 4的矩阵转置之后会得到什么？ 很简单，得到的会是4 x 2 x 3的矩阵。...这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵，在numpy当中，有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。

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    《LeetCode-数组篇一》之杨辉三角与重塑矩阵

    n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。 示例1....],[3,4]] 思路 直接从二维数组 nums得到 r行 c列的重塑矩阵： 设 nums 本身为 m 行 n 列，如果 m * n!...否则，对于 x∈[0,m * n)，第 x个元素在 nums 中对应的下标为 (x /n, x% n)，而在新的重塑矩阵中对应的下标为(x / c,x % c)。我们直接进行赋值即可。

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    每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

    NumPy构成了数据科学领域中大部分Python库的基础。 ? 关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。...4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ? 我们只需要确定矩阵的维数，就可以进行矩阵的创建。 5....此外，可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。 操作数组 让我们首先创建一个二维数组: ? 8. 扁平化 Ravel函数使数组扁平化(即转换为一维数组)。 ?...通过将order参数设置为F (类fortran)，可以将其更改为列。 9. 重塑 使用reshape函数，它会对数组进行重塑。A的形状是(3,4)大小是12。 ?...转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?

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    数组计算模块NumPy

    NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库。...列表的形状一样，区别在于数组的切片是针对原始数组 二维数组 以数组作为数组元素，二维数组包括行和列，类似于表格，又称为矩阵  三维数组（多维数组） 为数为三的数组元素，也称矩阵列表 轴的概念  ：轴是NumPy...Python数据类型增加了更多种类的数值类型，为了区别于Python的数据类型，像bool、int、float等数据类型的名称末尾都加了 “_” 索引 用于标记数组当中对应元素的唯一数字，从0开始 索引的区间范围...  array[n,m] 二维数组的切片式索引 数组重塑 数组重塑是更改数组的形状 使用reshape方法，用于改变数组的形状      重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同，元素发生变化...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵 。

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    Pandas 概览

    Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...Pandas 适用于处理以下类型的数据： 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据。 有序和无序（即非固定频率）的时间序列数据。 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据。...、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象； 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作； 直观地合并（merge）、连接（join）数据集； 灵活地重塑（reshape）...Pandas 里，绝大多数方法都不改变原始的输入数据，而是复制数据，生成新的对象。一般来说，原始输入数据不变更稳妥。...日常应用问题请在 Stack Overflow 上咨询 Pandas 社区专家。

    1.4K10

    python numpy.shape 和 numpy.reshape函数

    :39      36897人阅读     评论(0)     收藏     举报     分类：     python（76）          作者同类文章      X   版权声明：本文为博主原创文章...#一维列表  L=range(5)  shape(L)  #二维列表  L=[[1,2,3],[4,5,6]]  shape(L)      #一维列表 L=range(5) shape(L) #二维列表...help(reshape)      help(reshape)   函数功能：给予数组一个新的形状，而不改变它的数据    输入参数：    a：将要被重塑的类数组或数组    newshape：整数值或整数元组...reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2      reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2     顶      11      踩      1 ...      •  Python中的shape计算矩阵 •  腾讯云容器服务架构实现介绍--董晓杰 •  python: numpy--函数 shape用法 •  微博热点事件背后的数据库运维心得--张冬洪

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    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...[44 55] 二维切片 我们来看看你最有可能在机器学习中使用的二维切片的两个例子。 拆分输入和输出功能 通常将加载的数据分解为输入变量（X）和输出变量（y）。...X = [:, :-1] 对于输出列，我们可以再次使用':'选择所有行，并指定-1索引来检索最后一列 y = [:, -1] 综上，我们可以把一个3列的二维数据集分成如下的输入和输出数据： # split...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。

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    数据分析篇 | Pandas 概览

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    数据分析 | 一文了解数据分析必须掌握的库-Pandas

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    Pandas 概览

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    科学计算Python库：Numpy入门

    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...Numpy.random使用（新） # 简单创建 np.random.random((3,2))# 新版写法： np.random.default_rng().random((3,2)) # 根据输入数据打乱数据...默认对角线上为1，k变大，往上偏移 np.eye(2, dtype=int) array([[1, 0], [0, 1]]) 3、原有数组操作 # 数组重塑 ndarray.reshape...数组reshape重塑, 不会改变原数组，函数返回修改后的数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) b=a.reshape((2,3)) # 传入的参数最好为元组，元组参数为你想重塑的最终形状...，axis=1理解为列；这个只能用于理解二维数组，但是科学计算中，需要处理三维甚至多维的数组，“行列解释”无能为力。

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    NumPy 入门教程 前10小节

    1 NumPy简介 NumPy是一个开源的Python库，几乎应用于科学和工程的每个领域。 它是用Python处理数字数据的通用标准，是科学和PyData生态系统的核心。...---- 5 array更多介绍 本节介绍一维数组、二维数组、n数组、向量、矩阵 你可能偶尔会听到一个数组被称为“ndarray”，它是“N维数组”的缩写。...可能还会听到一维、一维数组、二维、二维数组等等。 NumPy ndarray类用于表示矩阵和向量。...详情 重塑array 10 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array的维数。...有关Array的详细信息 如何创建array 添加、删除和排序元素 数组形状和大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 以上是先完工的10个小节的摘要介绍，想要学习完整章节的

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    NumPy 1.26 中文官方指南（二）

    如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中这样导入： import numpy as np 我们将导入名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性。...我们初始化 NumPy 数组的一种方法是使用 Python 列表，对于二维或更高维数据，使用嵌套列表。...当需要转置矩阵维度时，可能会发生这种情况。例如，当您有一个模型期望不同于数据集的特定输入形状时。在这种情况下，reshape方法可以派上用场。您只需传入想要矩阵的新维度。...如何导入 NumPy 要访问 NumPy 及其函数，请在你的 Python 代码中像这样导入它： import numpy as np 我们将导入的名称缩短为np，以提高使用 NumPy 的代码的可读性...我们可以从 Python 列表中初始化 NumPy 数组的一种方式是使用嵌套列表进行二维或多维数据。

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    【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

    掩码Softmax 操作   掩码Softmax操作的用处在于在处理序列数据时，对于某些位置的输入可能需要进行忽略或者特殊处理。...将 X 重塑为一个二维张量，形状为 (-1, shape[-1])，这样可以在最后一个轴上进行逐元素操作。...masked_softmax(torch.rand(3, 8, 5), torch.tensor([1, 2, 3])) 使用二维张量，为矩阵样本中的每一行指定有效长度 masked_softmax(torch.rand...(2, 2, 5), torch.tensor([[1, 3], [2, 4]])) 对于形状为 (2, 2, 5) 的 3D 张量 第一个二维矩阵的第一个序列的有效长度为 1，第二个序列的有效长度为...第二个二维矩阵的第一个序列的有效长度为 2，第二个序列的有效长度为 4。

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    NumPy 1.26 中文官方指南（三）

    在转换 MATLAB 代码时，可能需要首先将矩阵重塑为线性序列，进行一些索引操作，然后再重塑回去。由于重塑（通常）生成对存储空间的视图，因此应该可以相当有效地进行此操作。...要保存三维数据，您需要array或者可能是一个matrix的 Python 列表。 为二维。不能有向量。它们必须被强制转换为单列或单行矩阵。...import cg, eigs 还假设下面的附注说明了“矩阵”，即参数为二维实体。...在转换 MATLAB 代码时，可能需要首先将矩阵重塑为线性序列，执行一些索引操作，然后再进行重塑。由于 reshape（通常）提供对相同存储的视图，因此应该可以相当高效地完成此操作。...要保存三维数据，你需要使用 array 或者可能是一个 matrix 的 Python 列表。 二维矩阵的最小值。你不能有向量。它们必须被转换为单列矩阵或单行矩阵。

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