给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
if ($(this).find('i').hasClass('l-icon-wuxing')) { //取消收藏 ...
Python被世界各地的程序员用于不同的目的，如Web开发，数据科学，机器学习，并通过自动化执行各种不同的过程。在本文中，我们将了解检查python中给定字符串是否仅包含字符的不同方法。...检查给定字符串是否仅包含字母的不同方法 等阿尔法函数 这是检查 python 中给定字符串是否包含字母的最简单方法。它将根据字符串中字母的存在给出真和假的输出。...这是一种非常简单的方法，用于检查字符串是否仅包含字母。...： True 结论 在 Python 中有许多方法可以确定给定字符串是否仅包含字母。...使用这些方法，您可以在 Python 程序中快速确定字符串是否仅包含字母。
记住一句话： 节点距离=两个节点到达最近的共同祖先的距离总和 ?...如图： 在同一节点上，它们之间的距离当然是0，2*0=0 在同一机架上的不同节点，它们的共同祖先就是这个机架，而这两个节点到机架的距离都是1，所以这两个节点的距离为1+1=2 在同一集群的不同机架上的节点...，它们的共同祖先是集群，而这两个节点要到达集群，首先要到这个机架(距离1)，然后到达集群(距离2)，所以两个节点的距离为2+2=4 在同一数据中心的不同集群上的节点，它们的共同祖先是数据中心，以此类推...，一个节点到数据中心的距离是3，两个节点的距离就是3+3=6
设平面上两个点为（x1,y1）(x2,y2) 一、欧式距离 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指两个点之间的真实距离 二、曼哈顿距离 我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和...例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为： d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|....cos= 四、切比雪夫距离 切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...max{|x1-x2|,|y1-y2|} 国际象棋棋盘上二个位置间的切比雪夫距离是指王要从一个位子移至另一个位子需要走的步数。由于王可以往斜前或斜后方向移动一格，因此可以较有效率的到达目的的格子。...下图是棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。
参考链接： Python程式转置矩阵 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...则是将import A as B,给予A库一个B的别称，帮助记忆 在机器学习中，对象是指含有一组特征的行向量。...这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算，矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码，维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整表述应为“对象X基于前提...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多段线当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矩阵
： 则n维随机变量X,Y,Z的协方差矩阵为： 其中每个元素值的计算都可以利用上面计算协方差的公式进行。...Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。...是n×m矩阵，所以DM(x)是m×m矩阵，衡量的是向量x不同分量两两之间的马氏距离。...3.两个样本点的马氏距离计算示例： Matlab计算协方差矩阵验算（矩阵a的列代表属性，行代表样本点）： 得到协方差矩阵后，我们就可以计算出v和x之间的马氏距离了： Matlab验算:...切记：协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的协方差！
---- 在写代码的过程中，我们经常会遇到这样一个需求：判断字符串中是否包含某个关键词，也就是特定的子字符串。比如从一堆书籍名称中找出含有“python”的书名。...其实判断包含子串也非常容易，而且还不止一种方法。...")) # True print(is_in("hello, python", "lol")) # False 5、通过魔法方法 在第一种方法中，我们使用 in 和 not in 判断一个子串是否存在于另一个字符中...，实际上当你使用 in 和 not in 时，Python 解释器会先去检查该对象是否有__contains__魔法方法。...在 operator 中有一个方法contains可以很方便地判断子串是否在字符串中。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。...如果添加列表的第一个元素相同，也就是转化之后dict的key相同，那肯定就不行了呀！况且，如果原始列表不是两个，而是多个，肯定不能用字典的呀！于是这种方法作罢，还是好好看看列表的形状。...然后又是一个不小心的发现： 这种转置矩阵的即时感是怎么回事？ 没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。...所以最终，这个题目(转置矩阵)的python解法就相当奇妙了： def trans(m): return zip(*d) 没错，就这么简单。python的魅力。...希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。 如您对本文有疑问或者有任何想说的，请点击进行留言回复，万千网友为您解惑！
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下： import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接： dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识：Python中计算两个数据点之间的欧式距离，一个点到数据集中其他点的距离之和...如下所示： 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...计算一个点到数据集中其他点的距离之和 from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
补充：python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别 定义： 对于矩阵A，如果存在一个矩阵B，使得AB=BA=E，其中E为与A,B同维数的单位阵，就称A为可逆矩阵(或者称A可逆)，并称B是A的逆矩阵...(此时的逆称为凯利逆) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵，但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...函数返回一个与A的转置矩阵A’ 同型的矩阵X，并且满足：AXA=A,XAX=X.此时，称矩阵X为矩阵A的伪逆，也称为广义逆矩阵。...pinv(A)具有inv(A)的部分特性，但不与inv(A)完全等同。 如果A为非奇异方阵，pinv(A)=inv(A)，但却会耗费大量的计算时间，相比较而言，inv(A)花费更少的时间。...A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵)，对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的逆和伪逆的区别 截至2020/10
计算手势在手机屏幕上滑动时，手势滑动的距离，代码如下： function wetherScroll(){ var startX = startY = endX =endY =0; var body=...body.bind(“touchmove”,function(event){ var touch = event.targetTouches[0]; //手势滑动时，手势坐标不断变化，取最后一点的坐标为最终的终点坐标...distanceY=endY - startY; // console.log(“distanceX:”+distanceX+","+“distanceY:”+distanceY); //移动端设备的屏幕宽度...var clientHeight; =document.documentElement.clientHeight; // console.log(clientHeight;0.2); //判断是否滑动了...=Math.abs(distanceY)){ //在滑动的距离超过屏幕高度的20%时，做某种操作 if(Math.abs(distanceY)>clientHeight0.2){ //向下滑实行函数
前言 最近在学习python-igraph，发现其实学习一种全新的语言看官方的文档是真的很有帮助，这次我的大部分python代码的完成都是靠着igraph官方的API文档。...这将更新最新版本的软件包及其依赖于您的系统的列表。 在上面的帮助下载最新的软件包列表后，可以运行安装过程。...安装完成后，您可以使用系统上的软件包。 二、如何从Ubuntu 16.10卸载/删除python-igraph？ 现在我们将看到从Ubuntu 16.10卸载python-igraph命令。...remove --auto-remove python-igraph 这将删除系统中不再需要的python -igraph及其所有依赖软件包。...apt-get purge --auto-remove python-igraph 以上命令将删除与python-igraph包关联的所有配置文件和数据。
定义计算矩阵转置的函数 1）使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印矩阵 def printMatrix...rt = [[] for i in m[0]] # m[0] 有几个元素，说明原矩阵有多少列。...此处创建转置矩阵的行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新矩阵的第 i 行 # ele[i] 代表原矩阵当前行的第 i 列 rt...，多个序列第二个元素合并成第二个序列… 分析：将原矩阵做逆向参数收集 def transformMatrix(m): # 逆向参数收集，将矩阵中多个列表转换成多个参数，传给 zip return list...numpy 的内置类型：array 调用 array 的 tolist() 方法可将 array 转换为 list 列表 import numpy def transformMatrix(m):
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...定义计算矩阵转置的函数 1）使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印矩阵 def printMatrix(m...此处创建转置矩阵的行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新矩阵的第 i 行...# ele[i] 代表原矩阵当前行的第 i 列 rt[i].append(ele[i]) return rt printmatrix(matrix) print('-'...numpy 的内置类型：array 调用 array 的 tolist() 方法可将 array 转换为 list 列表 import numpy def transformMatrix(m):
本文链接：https://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/100664539 今天写一段代码，需要校验字符串中是否包含非中文字符，于是百度了一下，结果让我十分震惊...，那就是几乎第一页都是错误的演示代码。...全是复制的某一个人的错误代码，这样的搜索结果，实在是让百度很难堪，也让我们中文的编程环境很难堪。...in word: if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff': return True return False 就这段代码，大家可以稍微的分析一下...经过调整后的代码如下： def isChinese(word): for ch in word: if not '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':
题目描述 假设图用邻接矩阵存储。...输入图的顶点信息和边信息，完成邻接矩阵的设置，并计算各顶点的入度、出度和度，并输出图中的孤立点（度为0的顶点） --程序要求-- 若使用C++只能include一个头文件iostream；若使用C语言只能...—有向图，U—无向图） 顶点信息 边数 每行一条边（顶点1 顶点2）或弧（弧尾 弧头）信息 输出 每组测试数据输出如下信息（具体输出格式见样例）： 图的邻接矩阵 按顶点信息输出各顶点的度（无向图）或各顶点的出度...孤立点的度信息不输出。 图的孤立点。若没有孤立点，不输出任何信息。...outdegree[GetIndex(tail)]++; indegree[GetIndex(head)]++; 然后如果是无向图的话，需要对称建立邻接矩阵：
在向实际量子计算迈进的过程中，来自麻省理工学院、谷歌和其他地方的研究人员设计了一个系统，可以验证何时量子芯片能够准确地完成经典计算机无法完成的复杂计算。...这种独特的叠加态可以使量子计算机解决经典计算机实际上不可能解决的问题，这有可能推动材料设计、药物发现和机器学习等应用领域的突破。...全尺寸量子计算机将需要数以百万计的量子位元，在过去的几年里，研究人员已经开始开发NISQ芯片，它包含大约50到100个量子位。...因为芯片的输出可能完全是随机的，所以需要很长时间来模拟步骤，以确定是否一切按计划进行。...在《自然物理》杂志上发表的一篇论文中，研究人员描述了一种新的协议，可以有效地验证NISQ芯片是否执行了所有正确的量子操作。他们在一个运行在定制量子光子芯片上的量子难题上，验证了他们的协议。 ?
1.该方法将从头到尾地检索字符串 stringObject，看它是否含有子串 searchvalue。...) { //则包含该元素 } }) 1 2 3 4 5 方法三：array.findIndex() array.findIndex()和array.find()十分类似，返回第一个符合条件的数组元素的位置...> 9; }) // 2 1 2 3 方法二和方法三，这两个方法都可以发现NaN，弥补了方法一IndexOf()的不足。...(v=>{ if(v === 查找值) { //则包含该元素 } }) 别的做法： js中存在一个数组，如何判断一个元素是否存在于这个数组中呢，首先是通过循环的办法判断，...方法，该方法返回元素在数组中的下标，如果不存在与数组中，那么返回－１，代码如下所示： /** * 使用jquery的inArray方法判断元素是否存在于数组中 * @param {Object} arr
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