展开

关键词

Python维数组和

jj = array([[1, 2, 3], [1, 1, 1]]) 注:上面这句话的意思是创建下面这样一个维数组 jj = ? 获取该数组元素:jj[0][1] 第一行第二列元素 输出2 用方式访问该元素:jj[0, 1] 输出2 4, 两个数组相乘: >>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array 1,创建两种方式 >>> from numpy import mat, matrix 方法一:>>> ss=mat([1, 2, 3]) >>> ss matrix([[1, 2, 3]] ) 方法二:>>> mm=matrix([1,2,3]) >>> mm matrix([[1, 2, 3]]) 2,访问元素: >>> mm[0, 1] 2 2,将列表转换成: > ) (2, 3) 事实证明维数组和基本相同: >>> qq = array([[1, 2, 3], [8, 8, 8]]) >>> shape(qq) (2, 3) 取出第二行的元素

46910

Python-Numpy维数组 -- 库、线性代数、绘图库Matplotlib

参考链接: Python中的numpy.vdot 一、Numpy - 库  NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回而不是返回ndarray对象。  7.inv 寻找的乘法逆 1.numpy.dot()返回两个数组的点积。 如果参数id是维数组,它会被展开。  较大的方被认为是 2×2 的组合。  numpy.linalg.det()函数计算输入的行列式。  的逆是这样的,如果它乘以原始,则得到单位

42230
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    c++类_Matlab与Python运算

    参考链接: C++程序使用维数组将两个相乘 知乎专栏:[代码家园工作室分享]收藏可了解更的编程案例及实战经验。 本章我们从运算模块出发,对比Python与Matlab在实现创建与运算时的异同,以帮助习惯使用Matlab的用户快速熟悉并应用NumPy/SciPy库。   array还是matrix? Python 3.5以后NumPy支持使用 ‘@’ 符号进行点乘操作后续Numpy考虑删去np.matrix并将其统一到array类下。   #点乘,适用于Python 3.5以上版本   -Python_np.martix   #点乘   -Matlab   B=A*A %点乘B=A. x与scipy.sparse共用时不太方便   matrix   √赋值更接近于Matlab   x最支持二维   x最小支持二位,无法定义向量,只能定义单行或单列

    17410

    Python——生成

    参数解释:row_num=行数  column_num = 列数  start=第一行第一列元素的值  step=步长

    23610

    python 打印

    29710

    Python 生成

    限定步长,起始数字,然后生成x行,y列的 >>> def range2rect(x,y,start=0,step=1): ... N=[] ... F=[] ... return N ... >>> N=range2rect(3,4) >>> N [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]] 由一个元组形式生成

    31210

    python创造

    python的numpy创造 from numpy import mat import numpy as np data1=mat(zeros((3,3)));               #创建一个 3*3的零这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4)));                #创建一个2*4的1,默认是浮点型的数据,  ,如果需要指定下界                                                                                 则可以加一个参数 data5 =mat(random.randint(2,8,size=(2,5));             #产生一个2-8之间的随机整数 data6=mat(eye(2,2,dtype=int));            #产生一个2*2的对角 a1=[1,2,3]; a2=mat(diag(a1));           #生成一个对角线为1、2、3的对角 手动创造 count = 1 a = [] for

    92520

    python计算 gpu_基本运算的 Python 实现

    参考链接: Python程式转置 from...import与import区别在于import直接导入指定的库,而from....import则是从指定的库中导入指定的模块  import...as scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已,  而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条段线当plot指定了线性时,就可以绘制不同的图像,比如 1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]]  dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy

    21620

    C++经典算法题-转一维

    47.Algorithm Gossip: 转一维 说明 有的时候,为了运算方便或资料储存的空间问题,使用一维列会比二维或列来得方便 , 例如上三角、下三角或对角,使用一维列会比使用二维列来得节省空间 解法 以二维列转一维列为例,索引值由0开始,在由二维列转一维列时,我们有两种方式: 「以列(Row)为主」或「以行(Column)为主」。 以列为主的二维列要转为一维列时,是将二维列由上往下一列一列读入一维列,此时索引的对应公式如下所示,其中row与column是二维列索引,loc表示对应的一维列索引: loc = column + row* 行 数 以行为主的二维列要转为一维列时,是将二维列由左往右一行一行读入一维列,此时索引的对应公式如下所示: loc = row + column* 列 数 公式的推导您画图看看就知道了 ,如果是三维列,则公式如下所示,其中i(个数u1)、 j(个数u2)、 k(个数u3)分别表示三维列的三个索引: 以列为主:loc = i*u2*u3 + j*u3 + k 以行为主:loc =

    38700

    神奇的项式求导与积分

    通过 求导项式求导: 例: 则声明其系数向量与次数。 将 D 与 y 做乘,则得到求导后的系数: 对应数学表达式: 同理,可推导 积分 : 因此,对于式 ,其积分为: 原式线性项式最高次幂为1,则积分后最高次幂为2,则积分要表达 2 次的系数 则对于 ,积分为: 将 与 系数向量 做乘,则得到积分后的系数: 对应数学表达式: 注意该不定积分没有常数项。 启发:该方法很好理解,利用了的性质,实现了系数的自动变换与落位,在计算实现时可以考虑该方法减少迭代次数,提高运算效率。但是可能只适合线性项式。 下面是一个 matlab 的例题,我先通过求导求其求导后,在通过积分求其原式,但是不带常数项。

    30230

    python扩充

    a为3*4的,b为2*4的,现要形成[ab\frac{a}{b}]一样的,就需要扩充a 法一: import numpy as np a=np.row_stack( ( ,即a,b扩充之后还要进行次的扩充,那么法2是个优势选择。 这里举个例子: training_set是个(imgMatrix,label)的二维元组,imgMatrix是个60000*784的,label是个784*1的。 下面程序的目的是从imgMatrix中找出同一种类的img,并分别构成各个种类的 注释部分采用的法1,循环6000次就需要5.02s,60000次时间更长,不是简单的5.02s*10,我没有继续等待 ,也不知道具体时间是少,但等了几分钟都没有结束。

    44110

    python学习之

    , (3, 6)] >>> list(zip(a,c)) #a,c元素个数不同,以最短的那个为准 [(1, 7), (2, 8), (3, 9)] >>> list(zip(*d)) #相当于对 d求转置 [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 注意:python 2和python 3不同,在python 3 中因为返回的是list,座椅要加list() ,python

    15820

    Jacobian和Hessian

    那么在函数某一个点的各阶导数值已知的情况下,泰勒公式可以用这些导数值作为项式的系数,来近似函数在这一点的邻域中的值。 这个项式就是泰勒项式。 泰勒公式还给出了余项即这个项式和实际函数值之间的偏差。 泰勒公式 ? 泰勒定理 ? 泰勒级数 泰勒级数是泰勒项式的趋于无穷的极限,泰勒项式是泰勒级数的截断。 两者都是建立在泰勒定理的基础上。 泰勒定理讲述的是:函数如果在a点可微连续光滑的情况下,以各阶偏导数为系数的项式可以无穷逼近a的邻域的点x。 ? 余项估计 ? Jacobian 雅可比的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比类似于元函数的导数。 ? Hessian ?

    1.2K80

    Jacobian和Hessian

    前言 还记得被Jacobian和Hessian统治的恐惧吗?本文清晰易懂的介绍了Jacobian和Hessian的概念,并循序渐进的推导了牛顿法的最优化算法。 希望看过此文后,你对这两类有一个更深刻的理解。 在向量分析中,雅可比是一阶偏导数以一定方式排列成的,其行列式称为雅可比行列式. 雅可比 雅可比的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比类似于元函数的导数 。 假设 是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数。 这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的, 这就是所谓的雅可比: 此表示为: ,或者为 。 这个的第i行是由梯度函数的转置yi(i=1,…,m)表示的。 , 而是每一步的时候使用梯度向量更新hessian的近似。

    8240

    分析(十二)正规、Hermite

    $A$酉相似于一个上(下)三角 ---- 例1 已知$A = \begin{bmatrix}0&3&3\\-1&8&6\\2&-14&-10\end{bmatrix}$,求酉$U$,使得$U^HAU 定理:$\exists U\in U^{n\times n}$,使得$U^{-1}AU$为对角的充分必要条件为$A^HA=AA^H$ 定义:如果$A$满足$A^HA=AA^H$,则称其为正规 ---- Hermite 定义:$A\in \mathbb{C}^{n\times n}$,若$A^H=A$,则称$A$为Hermite 定理:Hermite是正规,Hermite的特征值是实数 }{x^Hx} $$ 为实数,称$R(x)$为$A$的Rayleigh商 定理:由于Hermite的特征值全部为实数,不妨排列成 $$ \lambda_1 ≥ \lambda_2 ≥ ···≥ \\-2&0&-5\end{bmatrix}$,试求酉$U$,使得$U^HAU$是一个上三角 解:首先求出其特征项式$|\lambda E-A|=(\lambda +1)^3$,当$\lambda

    38350

    分析(十一)酉、正交

    若n阶复A满足 A^HA=AA^H=E 则称A是酉,记为A\in U^{n\times n} 设A\in C^{n\times n},则A是酉的充要条件是A的n个列(或行)向量是标准正交向量组 酉的性质 A^{-1}=A^H\in U^{n \times n} \mid \det A\mid=1 A^T\in U^{n\times n} AB, BA\in U^{n\times n} 酉的特征值的模为 1 标准正交基到标准正交基的过渡是酉 酉变换 设V是n维酉空间,\mathscr{A}是V的线性变换,若\forall \alpha, \beta \in V都有 (\mathscr{A}(\alpha ), \mathscr{A}(\beta))=(\alpha,\beta) ---- 正交 若n阶实A满足 A^TA=A^A=E 则称A是正交,记为A\in E^{n\times n} 设A (或正交) ---- 满秩的QR分解 若n阶实A\in \mathbb{C}^{n\times n}满秩,且 A = [\alpha_1,...

    1.5K30

    算法系列-----(三)-------------的子

    的子 注意的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子: /** * 的子函数 * * @param args * 参数a是个浮点型(double)的二维数组,n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组(去掉第n列后的) */ public static double[][] zjz b -------------------------------- 7.0 8.0 6.0 5.0 输出结果: 一维的子 --------------------------- ----- 3.0 2.0 4.0 的子 -------------------------------- 1.0 3.0 的子 ------------------------- ------- 7.0 8.0 的子 -------------------------------- 5.0

    8850

    20190524-算法,相加,

    1.二维的转置 arrA = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] def turn(arr): if not arr: ,A,B均需要为一个N*M的,即相加的行和列必须相等 def matrix_add(arrA,arrB): if not arrA and not arrB: return ,A,B需要满足条件为A为m*n的,B为n*p的,结果C为m*p的 C11 = A11*B11+A12*B21+.... 稀疏:一个的大部分元素为0,则是稀疏 三项式:非零项用(i,j,item-value)来表示,假定一个稀疏有n个非零项,则可以用一个A(0:N,1:3)的二维数组来存储这些非零项 A (0,1)存储稀疏的行数 A(0,2)存储稀疏的列数 A(0,3)存储稀疏的非零项 每个非零项用(i,j,item-value)来表示 def Sparse_Transfer2_Trinomial

    21010

    python求逆函数_09-30:Python求逆「建议收藏」

    旁听了今天的上机课,收获良。 方A求逆,先做LU分解。 因此,关键是下三角的求逆。 Inv和测试test_mat相乘看看是不是单位来判断。 U 然后我们利用getLandU函数和triInverse函数来写求解函数。 ,并验证求得的逆和原相乘是否为单位

    11830

    相关产品

    • 对等连接

      对等连接

      对等连接(Peering Connection)是一种大带宽、高质量的云上资源互通服务,可以帮助您打通腾讯云上的资源通信链路。 对等连接具有多区域、多账户、多种网络异构互通等特点,轻松实现云上两地三中心、游戏同服等复杂网络场景;支持 VPC 网络与基础网络、黑石网络互通,满足您不同业务的部署需求。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券