numpy中一个奇怪数组的极值(python3) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Shell脚本中一个奇怪的问题

这是学习笔记的第 2062 篇文章今天下午调试了一个Shell脚本，简直是刷新了自己的认知，总体来说，这是一种难得的学习状态：当你精疲力竭找不到出口时，会去尝试各种可能，甚至是不可能的方法，而一旦找准了方向...脚本的内容是一个数据流转相关的需求，背景是一个分布式环境，数据是按照天为单位存储的，需要把这些数据转储做统计分析，源端为MySQL的分布式集群，目标端是Greenplum....服务器 3.Greenplum端加载csv文件 4.完成统计分析目前MySQL分布式集群是16个分片，4个物理节点，需要把这16个分片的数据导出。...从逻辑层面来看，是16个分片，从服务器维度来看，是4台服务器，而对于统计分析来说，是1个数据源，所以粒度可大可小，处理方式也是截然不同。...所以这几个现象让我感到很郁闷，看起来是多么简单的一个需求，竟然这么纠结。我试了几种方式来排查这个问题，首先第1,2步通过输出日志验证是没有问题的。

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python3的一个奇怪设计--map

在升级到python3的时候，发现了一个map函数的变化，害得我找了半天问题。...在python2中，map会直接返回结果，比如说: map(lambda x: x, [1,2,3]) 可以直接返回 [1,2,3] 但是到了python3, 返回的就是一个map对象: 的python3下map坑爹货了：如果不在map前加上list，lambda函数根本就不会执行这个改动真是太不正常了，ruby、js和lisp都没这么干的。

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三个NumPy数组合并函数的使用

在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...待合并的数组除了待合并的维度，其余维度上的值必须相等。二维数组（矩阵）有两个 axis，一个 axis = 0（行方向），一个 axis = 1（列方向），如果是多维数组依次类推。...比如：形状为 (2, 3) 和 (1, 3) 的两个二维数组可以沿着 axis = 0 的方向进行合并，合并的结果为 (3, 3)；形状为 (2, 3) 和 (2, 3) 的两个二维数组既可以沿着...ValueError 异常，而两个一维数组合并会合并成新的一维数组，比如合并形状分别为 (3, ) 和 (2, ) 的两个一维数组，合并的结果为形状为 (5, ) 的一维数组。

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【深度学习】 NumPy详解（一）：创建数组的n个函数

它提供了一个强大的多维数组对象（ndarray），用于进行高效的数值运算和数据处理。...Numpy的主要功能包括：多维数组：Numpy的核心是ndarray对象，它是一个多维数组，可以存储同类型的元素。这使得Numpy非常适合处理向量、矩阵和其他多维数据结构。...ndarray代表了一个多维的数组，可以存储相同类型的元素。 a. 多维数组的属性 ndarray.shape：返回表示数组形状的元组，例如(2, 3)表示2行3列的数组。...import numpy as np # 创建从0到1的等差数列数组，包含5个元素 linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5) f....使用numpy.copy函数可以使用numpy.copy函数从现有数组创建一个副本。

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。...这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标...下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。...>>> import numpy as np >>> x = np.random.randint(1, 100, 10) # 随机整数 >>> x array([84, 34, 22, 67, 5...np.argsort(x)[-5:])] # 按原来的顺序返回最大的5个数 array([84, 67, 76, 36, 99])

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如何解决 NumPy 无法计算其中一个 5 元素列表的标准差的问题

问题背景在使用 NumPy 计算统计结果时发现，NumPy 能够接受原始数据列表来计算标准差，却无法接受经过计算后的结果列表。...解决方案答案 1 指出问题在于 solf10 列表中包含的元素是 sympy 的 Float 对象，而非 NumPy 可以识别的 C double 对象。...因此，需要将这些 sympy 对象显式转换为真正的浮点数。答案 2 指出了 m10kg 列表中元素的类型问题。由于整数除法会产生整数结果，导致 m10kg 中的元素全部为 1，而不是预期的浮点数。...代码示例# 导入必要的库from sympy import *from numpy import *import matplotlib.pyplot as plt# 常量g = 9.81# 给定数据l1...，上述代码将能够在 solf10、solf12、solf15 上计算标准差，并在最后生成所需的图表。

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怎样把数据库中一个字段的内容存入数组里

首先筛选出数据库中content字段的纪录个数count 定义一个数组，存放内容： String content[]=new content[count]; //筛选值，并将其存放在数组中 sql="

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python3面试题：给一个数组，如果数组中有0，则在0后面追加一个0，整体的数组长度不变

面试题给一个数组，如果数组中有0，则在0后面追加一个0，整体的数组长度不变，要求不能生成新的数组，只能在当前数组下操作输入： arr = [1, 2, 4, 0, 5, 0, 9, 6] 期望输出：...[1,2,4,0,0,5,0,0] 解决思路使用递归，每次找到列表中的0，在后面添加一个0，并移除最后一项，得到新的arr 依次类推，第一次是从0位置开始，下一次从添加0后的位置继续 def func...(index:int, arr:list): """ 如果数组中有0，则在0后面追加一个0，整体的数组长度不变 :param index: index是a的索引 :param...arr: 传入数组 :return: func()函数 index从插入的位置，继续递归 """ if index >= len(arr)-1: return...加量不加价（新增postman, 赠送selenium和python基础2个课）

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Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

比如一个样本属于正样本的概率为0.51，那么我们就可以说明这个样本属于正样本。另一个样本属于正样本的概率为0.99，那么我们也可以说明这个样本属于正样本。但是显然，第二个样本概率更高，更具说服力。...其中，m为样本的总数，y(i)表示第i个样本的类别，x(i)表示第i个样本，需要注意的是θ是多维向量，x(i)也是多维向量。综上所述，满足J(θ)的最大的θ值即是我们需要求解的模型。...J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数： ? 来吧，做高中题。这个函数的极值怎么求？显然这个函数开口向下，存在极大值，它的函数图像为： ?...求极值，先求函数的导数： ? 令导数为0，可求出x=2即取得函数f(x)的极大值。极大值等于f(2)=4 但是真实环境中的函数不会像上面这么简单，就算求出了函数的导数，也很难精确计算出函数的极值。...结果很显然，已经非常接近我们的真实极值2了。这一过程，就是梯度上升算法。那么同理，J(θ)这个函数的极值，也可以这么求解。公式可以这么写： ? 由上小节可知J(θ)为： ?

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NumPy 秘籍中文第二版：六、特殊数组和通用函数

执行字符串操作创建一个遮罩数组忽略负值和极值使用recarray函数创建一个得分表简介本章是关于特殊数组和通用函数的。...numpy.ma模块中的MaskedArray类是ndarray的子类，带有遮罩。我们将使用 Lena 图像作为数据源，并假装其中一些数据已损坏。...另见 numpy.ma模块的文档忽略负值和极值当我们想忽略负值时，例如当取数组值的对数时，屏蔽的数组很有用。遮罩数组的另一个用例是排除极值。这基于极限值的上限和下限。...让我们将极值定义为低于平均值的一个标准差，或高于平均值的一个标准差（这仅用于演示目的）。...另见 numpy.ma模块的文档使用recarray函数创建得分表 recarray类是ndarray的子类。这些数组可以像数据库中一样保存记录，具有不同的数据类型。

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《机器学习》(入门1-2章)

2.2Numpy的使用导入Numpy的包import numpy 定义数组：a=numpy.array([1,2,3]) 获取数组长度：a.shape --输出不确定的一纬序列。...获取数组元素：a[0] **a[-1]**表示最后一个元素二维数组：a=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6])) 2行3列数组这时a.shape输出**(2,3)**表示2行...全0的二维数组：a=numpy.zeros([2,3]) 全1的二维数组：a=numpy.ones([2,3]) 全是某个数组：a=numpy.full([2,3],7) 生成单位矩阵(行列相同，对角线为...条件分布：对于二维随机变量(X,Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。...稳定点：满足一阶导数=0的点为稳定点。稳定点包含两类：一类是极值点，另一类不是极值点。鞍点：满足一阶导数=0的但又不是极值点的点叫做鞍点。函数的凸凹性： ?

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Python Numpy聚合运算利器

import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([10, 20, 5, 30, 25]) # 查找数组中的最小值 min_value = np.min(arr...import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[5, 12, 18], [3, 9, 15], [7, 1, 14]]) # 查找每列的最小值 col_min...import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([10, 20, 5, 30, 25]) # 查找数组中的最大值 max_value = np.max(arr...Numpy中的 argmin 与 argmax 函数 argmin 和 argmax 函数分别用于查找数组中最小值和最大值的索引位置。这些函数在需要获取极值位置而不是具体数值时非常有用。...Numpy聚合函数的实际应用场景在数据分析、机器学习和科学计算中，查找数据的极值及其位置是非常常见的需求。

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Logistic回归基础篇之梯度上升算法

J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数：来吧，做高中题。这个函数的极值怎么求？...极大值等于f(2)=4 但是真实环境中的函数不会像上面这么简单，就算求出了函数的导数，也很难精确计算出函数的极值。此时我们就可以用迭代的方法来做。就像爬坡一样，一点一点逼近极值。...我们可以编写Python3代码，来实现这一过程 # -*- coding:UTF-8 -*- """ 函数说明:梯度上升算法测试函数求函数f(x) = -x^2 + 4x的极大值 Parameters...那么同理，J(θ)这个函数的极值，也可以这么求解。...的array数组 n = np.shape(dataMat)[0] #数据个数 xcord1 = [] ycord1 = []

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有一个整数数组，长度为9，数组里的值是多少不清楚，但是知道数组中有8个值是相等，其中一个小于其他8个值，目前有一个标准函数，compare(int b),返回0相等1大于

最近做的一个面试题: 有一个整数数组，长度为9，数组里的值是多少不清楚，但是知道数组中有8个值是相等，其中一个小于其他8个值，目前有一个标准函数，compare(int[] a, int[] b),返回...0（相等）、1（大于）、-1（小于），最少调用compare标准函数几次一定能够找出不同的值，请描述具体步骤，并用代码实现，语言不限思路: 先分成三组一组三个。...每一组三个数相加，其中有一组和其他两个组不一样，然后范围就缩小到这一组,就三个数,然后可以再两两相加，然后分析这三数之间的大小,调用两次就行之间上代码(方法虽笨,可以实现,希望有好的方法指教!!)

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python3学习笔记

好久不用python，努力捡起来ing ---- python3语法字符串 repr()把其他类型变量转换为字符串 ord()把单个字符转换为相应的ascii码 int()把其他进制的“字符串”转换为十进制...int(str,n)，其中str是字符串，n是进制，Eg： >>> int('1101',2) 13 from numpy import *和import numpy的区别前者是引入numpy包中的所有类...、元组、字典列表 list1=[‘A’,‘A’,‘B’,‘B’]，访问时用索引，list1[2]=‘B’ 多维数组赋值下面的方法，如果是一维数组，没有太大问题，改变其中一位不会影响其他位： >>>...t=[0]*5 >>> t [0, 0, 0, 0, 0] >>> t[2]=1 >>> t [0, 0, 1, 0, 0] 但如果是二维数组，如t=[[0]*3]*4，则后面的*4其实是复制了一个数组对象...，这样的话，每行的数组对象都是一个对象，所以改变其中一行的某列，会同时改变所有行的该列。

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精心总结 Python『八宗罪』，邀你来吐槽

版本如果要安装一个默认的 Linux 操作系统，那你很有可能需要安装多个版本的 Python：Python2、Python3 甚至是 3.5、3.7。...我的其中一个项目用到 Python，但必须用 Python3.5。所以最后，我的电脑安装了 Python2、Python2.6、Python3 及 Python3.5。...此外，Python 库的命名也有问题。PyPy、PyPi、NumPy、SciPy、SymPy、PyGtk、Pyglet、PyGame……（前两个库的发音一样，但是它们的功能完全不同）。...奇怪的操作每种语言都有自己比较奇特的操作。C 语言中使用 & 和 * 获取地址空间和值的命名法非常奇怪。C 语言中还有用 ++ 和—实现 increment/decrement 的捷径。...例如，BeautifulSoup 是我用过最好的 HTML 解析器之一，NumPy 使多维数组和复杂的数学更容易实现，而 TensorFlow 对于机器学习非常有用。

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Logistic回归基础篇之梯度上升算法

J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数： ? 来吧，做高中题。这个函数的极值怎么求？...极大值等于f(2)=4 但是真实环境中的函数不会像上面这么简单，就算求出了函数的导数，也很难精确计算出函数的极值。此时我们就可以用迭代的方法来做。就像爬坡一样，一点一点逼近极值。...我们可以编写Python3代码，来实现这一过程 # -*- coding:UTF-8 -*- """ 函数说明:梯度上升算法测试函数求函数f(x) = -x^2 + 4x的极大值 Parameters...结果很显然，已经非常接近我们的真实极值了。这一过程，就是梯度上升算法。那么同理，J(θ)这个函数的极值，也可以这么求解。公式可以这么写： ?...的array数组 n = np.shape(dataMat)[0] #数据个数 xcord1 = [] ycord1 = []

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2021-05-17：数组中所有数都异或起来的结果，叫做异或和。给定一个数组arr，可以任意切分成若干个不相交的子数组。其中一定

2021-05-17：数组中所有数都异或起来的结果，叫做异或和。给定一个数组arr，可以任意切分成若干个不相交的子数组。其中一定存在一种最优方案，使得切出异或和为0的子数组最多。返回这个最多数量。...福大大答案2021-05-17：准备一个map，key存前缀异或和，value存数组序号。 dp[i]是0到i的异或和为0的子数组最多的数量。代码用golang编写。...1, 0, 0, 2, 1, 3, 3, 2, 3, 1, 0, 0, 0} ret := mostXor(arr) fmt.Println(ret) } // 时间复杂度O(N)的方法...if len(arr) == 0 { return 0 } N := len(arr) dp := make([]int, N) // key 某一个前缀异或和...// value 这个前缀异或和上次出现的位置(最晚！)

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40. 组合总和 II

题目描述给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。...思路这道题目是求集合，并不是求极值，因此动态规划不是特别切合，因此我们需要考虑别的方法。这种题目其实有一个通用的解法，就是回溯法。...list.push([...tempList]); for (let i = start; i < nums.length; i++) { // 和39.combination-sum 的其中一个区别就是这道题...，而元素可能有重复；不能重用好解决，回溯的index往下一个就行；元素可能有重复，就让结果的去重麻烦一些； """ size = len...，前一个元素已经遍历了后一个元素与之后元素组合的所有可能 if i > begin and candidates[i] == candidates[i-1]:

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Numpy中的矩阵运算

这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...) print(mat2*mat1) # 或者你可以用 np.dot()以及 np.multiply() 要注意：numpy 的数组和 python 的列表是有区别的，比如：列表 list 只有一维。...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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