我正在努力找出如何对熊猫做几个变形。我想要一个新的数据帧,其中包含来自原始列的值的总和。我还希望能够合并其中两个“相加”的数据帧。
示例#1:对列求和
之前:
A B C D
1 4 7 0
2 5 8 1
3 6 9 2
之后:
A B C D
6 15 24 3
现在,我正在获取感兴趣的列的总和,将它们存储在字典中,并从字典创建数据帧。我觉得有一种更好的方法来解决熊猫的问题,我看不到。
示例#2:合并“summed”数据帧
之前:
A B C D F
6
输入7|12|1|14|2|13|8|11|16|3|10|5|9|6|15|4通过-code返回0,而1通过-code代码返回:1表示4x4幻方的和是相同的,而0表示相反。Python代码是正确的。
PHP代码的问题似乎存在于用于-loop的函数划分中,因为PHP给出了太多的和。
代码的逻辑与有什么不同?
PHP
$data = "7|12|1|14|2|13|8|11|16|3|10|5|9|6|15|4";
$array = explode("|", $data);
# Calculate the unique sums of the four figu
就编程而言,我是一个完全的初学者,我刚刚开始学习我的第一门语言,那就是Python。最近,我一直在练习在Hackerrank中解决问题,我陷入了一些“对角差分”问题。
这个问题对我来说是全新的,所以我在网上搜索了一些答案,发现了有人在github中创建的这个函数。
def diagonalDifference(arr):
prim =0
sec=0
length = len(arr[0])
i=0 #what does i=0 even do here?
我在试着求矩阵的反对角线的和。使用我的代码
r=int(input("Enter no of rows:"))
c=int(input("Enter no of cols:"))
a=[]
for i in range(r):
a.append([0]*c)
print("Enter elements:")
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a[0])):
a[i][j]=int(input())
for i in range(len(a)):
for
因此,我们有矩阵链序算法,它找到了矩阵乘的最优方法。我明白为什么它的运行时间为O(n^3),但很难证明它的大-Omega(n^3)。该算法低于算法矩阵链阶(P)。
1. n ← p.length − 1
2. for i ← 1 to n do
3. m[i, i] ← 0
4. for l ← 2 to n do
5. for i ← 1 to n − l + 1 do
6. j ← i + l − 1
7. m[i, j] ← ∞
8. for k ← i to j − 1 do
9. q ← m[i, k] + m[k + 1, j]
我想计算我指定的损失的第一个和第二个导数(Hessian的对角线部分),关于vgg16 conv4_3层内核的每个特征映射,这是一个3x3x512x512维矩阵。根据的说法,我知道如何计算衍生品,如果它被尊重到低等级的话,然而,当它转到更高的级别时,我就彻底迷失了。
# Inspecting variables under Ipython notebook
In : Loss
Out : <tf.Tensor 'local/total_losses:0' shape=() dtype=float32>
In : conv4_3_kernel.get_shap