我对KnightDialer problem on Leetcode的解决方案 import numpy as np def knightDialer(self,[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])
return np.sum(M**(N-1)) % (10**9 + 7) 对于N到51的值当N>51时，它停止生成准确的结果(对于N= 52，它返回107679695而不是690023703)。我不知道为什么，但不知何故，
浏览 17提问于2020-04-07得票数 0
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在我读到的一些代码中，我有一个python ndarray temp，它遇到了这个问题：这是点的平方(即，等价于m.*m)还是矩阵的正方形(即m必须是方阵)？特别是，我想知道我是否可以去掉这段代码中的转置：num.sum(temp**2,axis=1))num.sum(whatever**2,axis=0)
这将节省我至少0.1ms，显然是值得我的时间。**操作符是无法搜索<e
浏览 0提问于2009-08-29得票数 13
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这是一个几何级数和的计算器，我的问题是，如果基数(r)是一个小数，并且被提升到任何大于1的幂，我会得到一个错误的结果5.5^2是25，它是30.25 (对于外面的编辑，我不知道如何突出显示代码，为了将来的方便，我想知道如何突出显示代码，所以如果我得到了如何做到这一点的说明，那将真的很有帮助) 我曾尝试将函数"float“赋值给变量，假设如果python将变量视为小数，那么小数点后的值也会被乘以幂。)
d
浏览 7提问于2019-05-10得票数 0
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我的想法是简单地复制原始图片，然后用白色替换所有fuscia像素，用黑色替换所有非fuscia像素。我正在使用numpy.place来做这件事。然而，它似乎只真正“应用”了最后一个place操作。例如，在下面的代码中，我尝试首先将所有fuscia像素设置为白色，然后将所有非fuscia像素设置为黑色。然而，当我实际保存图像并查看它时，只有非fuscia像素变成了黑色。我希望fuscia区域是白色的，但它不是。它是fuscia颜色的灰度版本(112, 112, 112)。 我对numpy还
浏览 18提问于2019-05-04得票数 1
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为什么Scipy和Np Linalg产生来自同一矩阵的不同特征值？import numpy as np#Eigenvalues: ([ 3.56155281
浏览 0提问于2016-04-18得票数 0
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实际上，我需要将PIL图像保存到django，这就是为什么我要将numpy图像转换为枕头图像，但它给了我奇怪的图像。我尝试使用下面的代码转换图像，这会给出奇怪的图像响应。from cv2 import cv2 import urllib.request
url
浏览 11提问于2020-09-29得票数 0
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我在用：
import numpy as npa = np.asmatrix(np.eye(num,num))print(a[b].transpose())[[1.00000000e+000 0.00000000e+0001.77658241e-307 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
[3.47328271e-310 0.0
浏览 0提问于2019-04-18得票数 0
可能重复：
[[0, -2, -4], [-2, 0, 0], [-4, 0, 0]]# make a matrixprint column[0]*-2for i in matrix:结果0, 0, 0, 0, 0, 0]
[-16, 0, 0, 0, 0,
浏览 5提问于2012-11-01得票数 0
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当传递给numpy.square矩阵时，scipy.sparse似乎提供了不正确的输出：import scipy.sparse as Sc = np.square(b)# <5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64
浏览 3提问于2015-10-05得票数 2
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return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
它工作得很好，但我不知道为什么:它对矩阵的工作方式如下:如果我插入一个2x2矩阵A，输出就是另一个2x2矩阵。为什么会这样呢？它不应该返回不同大小的数组吗，因为矩阵的每个元素，即$x=A0,0$，都会产生2个输出值(即$exp(x)/(exp(A0,0)+exp(A1,0))$和$exp(x)/(exp(A0,1)+
浏览 0提问于2017-08-22得票数 0
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例如，是否可以将numpy.exp或类似的逐点运算符应用于scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩阵格式中的所有元素？import numpyy = numpy.exp(x)
# y = ????numpy.exp(x)或
浏览 1提问于2011-03-25得票数 7
打印ndarray对象似乎与缩进ndarray本身产生不同的结果。
在我的代码中，我使用了128x128元素的ndarray，这些元素主要包含零，但也包含一些非平凡的数字，并以两种不同的方式打印出来。
浏览 0提问于2019-01-19得票数 1
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在Python2.7中，有一个包含大型numpy矩阵的字典，其中输入了矩阵的名称：import numpy as npsize = 40我想在每个矩阵上运行一些矩阵
浏览 2提问于2014-10-31得票数 1
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下面有一个表达式，其中data是矩阵，theta是向量，python不断地将除以0错误。但是唯一的分母是(1+e^x)，这个矩阵中的每个元素都不可能是0。np.sum(-data[:,-1]*np.log(1.0/(1.0+np.exp(-np.dot(data[:,:-1],theta.transpose())))))
有什么场合我忽略了会产生这个错误吗奇怪的是，程序运行良好，即使每次都显示错误，结果也是
浏览 2提问于2015-02-16得票数 1
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下面的代码如果顶点与另一个顶点相邻，则用1填充矩阵，否则用0填充矩阵。我使用了，但是结果矩阵很奇怪！[,1] [,2] [,3] [,4][2,] 1 1 1 1而得到的矩阵应该是
浏览 0提问于2018-02-15得票数 1
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我在计算大型Numpy数组时遇到了奇怪的结果。[8, 9, 6]])A*A=([[ 31, 37, 35], [ 83, 106, 123]])B=np.random.random_integers(0,10,(n,n)) [
浏览 4提问于2015-10-05得票数 1
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我一直在努力优化我的计算；对于我尝试过的大多数操作，tensorflow都要快得多。我试图做一个相当简单的operation...Transform矩阵(将每个值乘以1/2，然后将1/2加到该值中)。对于数据科学家来说，tensorflow似乎是一个非常有用的工具，我认为这有助于澄清
浏览 7提问于2016-03-02得票数 0
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我在python中有以下代码，至少对我来说会产生奇怪的结果：import timeit
print timeit.timeit('a.item((2,1)) + 1', 'from __main__ import a', number=1000000)
这样做的结
浏览 2提问于2015-09-01得票数 13
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我想找到一种更快的方法来计算矩阵v。注意，如果高度=宽度，则矩阵v是对称的，v = v.T。宽度和高度是任意正整数。
浏览 2提问于2020-05-05得票数 0
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