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numpy中np.max和np.maximum

1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max...([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....最少接受两个参数ex:>> np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0)array([0, 0, 0, 1, 2])

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python条件函数: np.where 和 np.select

多条件选择：根据多个布尔数组选择数据, 根据不同条件将数据选择不同的类别一、np.where1、返回满足条件的元素的索引import numpy as nparr=np.array([0, 1, 2, ...import numpy as npx=np.array([1, 2, 3, 4, 5])y=np.array([10, 20, 30, 40, 50])#根据条件选择元素，如果条件为真则选择x的元素，...: ['不及格' '及格' '及格']3、根据DataFrane中其他列的条件添加新列import pandas as pdimport numpy as npdf=pd.DataFrame({..., choicelist, default=0)根据condlist中每个对应的条件，在choicelist选择对应的返回结果1、数组import numpy as npx=np.arange(6)condlist...score_array), ["不及格"]*len(score_array) )print(score_result)#输出结果：['及格' '及格' '及格']2、根据DataFrame中其他列的条件添加新列

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numpy中np.column_stack()和np.row_stack()

在numpy库中，对于矩阵的合并操作用两种方法：行合并：np.row_stack()列合并：np.column_stack()具体操作见下面的程序： >>> import numpy as np>>>...a=np.arange(16).reshape(4,-1)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]...])>>> b=np.arange(16,32).reshape(4,-1)>>> barray([[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23],[24, 25, 26, 27],...[28, 29, 30, 31]])>>> test=np.row_stack((a,b))#行合并>>> testarray([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9,...11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23],[24, 25, 26, 27],[28, 29, 30, 31]])>>> test=np.column_stack

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python之np.tile()

解释：b是一个数，在同一个列表中把a横向铺展了21遍。例2：?例3：?解释：相当于拓展至3行。解释：相当于拓展至3行。解释：相当于拓展至3行。解释：相当于拓展至3行。解释：相当于拓展至3行。

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python中numpy模块下的np.clip()的用法

Numpy 中clip函数的使用 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None) Clip (limit) the values in an array....一维数组其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值 import numpy as np x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) Out[88...]: array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 多维数组 x=np.array([[1,2,3,5,6,7,8,9],[1,2,3,5,6,7,8,9]]) np.clip(x

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numpy中np.finfo用法

例子："""np.finfo使用方法eps是一个很小的非负数除法的分母不能为0的,不然会直接跳出显示错误。使用eps将可能出现的零用eps来替换，这样不会报错。"""...import numpy as npx = np.array([1, 2, 3], dtype=float)eps = np.finfo(x.dtype).eps # eps = 2.220446049250313e...-16 type = print(eps, type(eps))height = np.array([0, 2, 3], dtype=float)height...= np.maximum(height, eps) #一旦height中出现0，就用eps进行替换print(height) #[2.22044605e-16 2.00000000e+00 3.00000000e

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Python学习——np.squeeze()函数

用法：np.squeeze(a, axis=None)a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，这个维度必须是单维度的，否则将会报错；axis的取值可以是None / int / int元组。...作用：从数组中删除单维度条目，即把shape=1的维度去掉，但对非单维度的维度不起作用。2....使用场景在深度学习中，算法的结果通常是数组（包含两对或以上的方括号:[[]] )，如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空：import matplotlib.pyplot as pltimport...numpy as np%matplotlib inline#无法正常显示图示案例squares =np.array([[1,4,9,16,25]]) squares.shape #要显示的数组为可表示...()函数转换后，要显示的数组变成了秩为1的数组，即（5，）plt.plot(np.squeeze(squares)) plt.show()图片参考资料----参考资料：(32条消息) Numpy库学习

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numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值并不会影响转化为矩阵的值。...2、输入为数组时a=np.random.random((3,3))print(a.dtype)b=np.array(a,dtype='float64')c=np.asarray(a,dtype='float64...从上述结果我们可以看出np.array与np.asarray的区别，其在于输入为数组时，np.array是将输入copy过去而np.asarray是将输入cut过去，所以随着输入的改变np.array的输出不变...，而np.asarray的输出在变化，并且当我们使用np.asarray改变其类型的时候(输入是float64，改为float32)，这样当输入改变的时候，np.asarray的输出也不会改变。...从上述我们可以看到.tolist是将数组转为list的格式，等同于np.array的反向，那什么情况下需要将np.ndarray转为list的格式呢？

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np.nanmean, np.nanmax

np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示...import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean...()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]: np.mean(test)Out[5]: nan那么我们如何来忽略这里面的nan，缺省值呢，numpy还有其他函数可以实现，那就是np.nanmean..., np.nanmax 诸如此类的函数，可以看出来就是前面加上一个nanIn [6]: np.nanmean(test)Out[6]: 4.75In [7]: np.nanmax(test)Out[7]

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python 对矩阵进行复制操作 np.repeat 与 np.tile区别

python 对矩阵进行复制操作 np.repeat 与 np.tile区别二者区别二者执行的是均是复制操作； np.repeat：复制的是多维数组的每一个元素；axis来控制复制的行和列...np.tile：复制的是多维数组本身； import numpy as np 通过help 查看基本的参数 help(np.repeat) help(np.tile) 案例对比 np.repeat...x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) print(x) [[1 2] [3 4]] print(np.repeat(x, 2)) [1 1 2 2 3 3 4 4] 对数组中的每一个元素进行复制...[[1 2] [1 2] [3 4]] print(np.repeat(x, (2, 1), axis=1)) [[1 1 2] [3 3 4]] np.tile python numpy 下的...np.tile有些类似于 matlab 中的 repmat函数。

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Numpy中的填充，np.pad()

1. numpy.pad 在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息...在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下： 1）语法结构 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 返回值：数组

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P问题NP问题NP-Hard问题NP-Complete问题

近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题....NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.

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python numpy np.linalg的用法

参考链接： Python中的numpy.diag numpy下的linalg=linear+algebra，包含很多线性代数的运算，主要用法有以下几种： 1.np.linalg.norm：进行范数运算，...范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）; 2.np.linalg.eigh：计算矩阵特征向量，PCA中有使用到，下面是几个例子： >>> w, v = LA.eig(np.diag(...array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> w, v = LA.eig(np.array..., 0.70710678+0.j ], [ 0.00000000-0.70710678j, 0.00000000+0.70710678j]]) >>> a = np.array...array([[ 1., 0.], [ 0., 1.]]) 3.np.linalg.inv()：矩阵求逆 4.np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量）

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Numpy中的一个函数用法：np.triu() & np.tril()

参考链接： Python中的numpy.triu 今天帮朋友看一个代码，刚好里边有一个函数不太明白，因此看了源码之后在此做以记录： #取上三角阵 def triu（m， k）： m：表示一个矩阵 K...：表示对角线的起始位置（k取值默认为0）以一个5*5的矩阵举例说明： #k=0表示正常的上三角矩阵 upper_triangle = np.triu(data, 0) [[1 2 3 4 5] ...[0 5 6 7 8] [0 0 7 8 9] [0 0 0 7 8] [0 0 0 0 5]] #k=-1表示对角线的位置下移1个对角线 upper_triangle = np.triu(data...(data, 0) [[1 0 0 0 0] [4 5 0 0 0] [6 7 7 0 0] [4 5 6 7 0] [1 2 3 4 5]] lower_triangle = np.tril(...data, -1) [[0 0 0 0 0] [4 0 0 0 0] [6 7 0 0 0] [4 5 6 0 0] [1 2 3 4 0]] lower_triangle = np.tril(

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【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | NP 难问题 P = NP 的情况 | NP 难问题 P ≠ NP 的情况 )

文章目录一、NP 完全的定位二、NP 难问题 ( P = NP ) 仅做参考 [ 潜在错误 ] 三、NP 难问题 ( P ≠ NP ) 目前公认 [ 潜在正确 ] 一、NP 完全的定位 ----..., 不满足第一个条件的问题 , \rm NP 中的任何计算问题 , 难易程度 , 都不会超过当前的计算问题 \rm B , 则称 \rm B 是 \rm NP 难的 ; \rm NP...; \rm P \not= NP 情况分析 : 如果 \rm P \not= NP , 则有 \rm P NP , \rm NP 完全 \rm NP \rm NP 问题中包含了三种计算问题...\rm P 问题 , 又不属于 \rm NP 完全问题 ; \rm NP 难问题 , 包含了 \rm NP 完全问题 , 不包含 \rm P 问题和 \rm NP 中的其它问题...\rm A 一定没有有效算法 , 只有有效算法才会在 \rm P 中 , 因为没有任何有效算法在是 \rm NP 完全的 ; 如果计算问题是 \rm NP 完全的 , 该算法一定不是有效算法

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在多维数学中证明P=NP问题

这种前提下，P=NP问题不可解。基于时间作为第一维度的多维宇宙 1:t≠0 2:1=n ⇔ n=1 3:P=P ⇔ P=NP 时间不为0时，表示千变万化的多维宇宙。...在多维宇宙中 P=NP 问题可以简化为 P=P的问题，将所有的非线性规划，转换为基于n维线段的线性规划，因此问题可解。...// 起点城市不在旅行计划中 current := s.TodoCity[cityName] if n >= 1 { s.Plan[n] = current }...按照多维数学假说的基本论述，P=NP在当前的数学符号系统里面是不可解的。...在立体直角坐标系中，物体水平移动的通常定性为X轴。但在我看来X轴是时间t才对。n之上，还有n+1维。因此无法避n+1维的干涉。举个例子，1和T在下象棋。旁边一只猫冲过来，把T的元帅叼走了。

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np.logspace()

等比数列通项为：an = a1 * qn-1 基本语法： np.logspace( start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None,...axis=0, ) 示例 1： 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) ?...示例 2: 3n np.logspace(1, 10, 10, base=3) ?示例 3: 1 + 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) + 1 ?

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np.argsort()

在深度学习Mnist案例中遇到了argsort()函数，查了相关资料，把它的用法整理如下。...=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序后的下标参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度返回值: 输出排序后的下标(一维数组)import numpy as npx = np.array...([1,4,3,-1,6,9])x.argsort()# array([3, 0, 1, 2, 4, 5], dtype=int64)可以发现，argsort()是将X中的元素从小到大排序后，提取对应的索引...(x)](二维数组)x = np.array([[1,5,4],[-1,6,9]])# [[ 1 5 4]# [-1 6 9]]沿着行向下(每列)的元素进行排序 np.argsort(x,axis...=0)# array([[1, 0, 0],# [0, 1, 1]], dtype=int64)沿着列向右(每行)的元素进行排序np.argsort(x,axis=1)# array([[

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np.newaxis

np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维，这一位置指的是np.newaxis所在的位置，比较抽象，需要配合例子理解。...x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# the shape of x1 is (5,)x1_new = x1[:, np.newaxis]# now, the shape of...x1_new is (5, 1)# array([[1],# [2],# [3],# [4],# [5]])x1_new = x1[np.newaxis...,:]# now, the shape of x1_new is (1, 5)# array([[1, 2, 3, 4, 5]])再来一个例子In [124]: arr = np.arange(5*5)..., ..., np.newaxis, np.newaxis]In [127]: arr_5D.shapeOut[127]: (1, 5, 5, 1, 1)

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np.astype()

1.作用：就是转换numpy数组的数据类型举个例子 arr = np.arange((10)) print(arr, arr.dtype, sep="\n") ====================...=============== [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 #可以看到，他的数据类型为 int32 np.astype() arr = arr.astype("float32

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numpy中np.max和np.maximum

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Numpy中的一个函数用法：np.triu() & np.tril()

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在多维数学中证明P=NP问题

np.logspace()

np.argsort()

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