下面使用稀疏的和普通的linalg库中的eigh和eigsh不是应该给出同样的答案吗?
from numpy import random
from scipy.linalg import eigh as E1
from scipy.sparse.linalg import eigsh as E2
# Number of eigenvectors to check
kv = 4
# Make a symmetric matrix
N = 20
A = random.random((N,N))
A += A.T
assert( (A==A.T).all() )
L1,V1 = E1(A)
L
我需要减轻代码,然后删除基础if,它检查减法是否为<0,如果条件为真,则乘以* -1,以使减法>0 (绝对值)。
我想知道是否有一个函数或某个运算符可以在绝对值中直接执行计算。
int i, j, N, max, s, s1;
s = v[i] - v[j];
s1 = i - j;
if (s1 < 0){
s1 *= -1;
}
if (s < 0){
s *= -1;
}
我有n_sample脑信号,我想计算每个样本的功率。 下面是我的代码: def return_power_of_signal(input_signal):
#The power of a signal is the sum of the absolute squares of its time-domain samples divided
#by the signal length, or, equivalently, the square of its RMS level.
#my approach
#input: np.array of (n_
我如何在pandas中计算groupby的绝对和?
例如,给定DataFrame:
Player Score
0 A 100
1 B -150
2 A -110
3 B 180
4 B 125
我想要球员A的总分(100+110=210)以及球员A的总分(150+180+125=455),忽略分数的符号。
我可以使用以下代码来计算总和:
import pandas as pd
import numpy as np
frame = pd.DataFrame({'Player' : ['
我的问题:
我所拥有的:相交,n,p。其中p是空间中的一个随机点。N是飞机的正常。
我所寻求的:w
我是如何在我的阴影里解决这个问题的:
"vec3 n = normalize(faceNormal);",
"vec3 p = vec3(1.0);",
"vec3 u = p - intersect;",
"vec3 absNormal = abs(n);",
"vec3 v = dot(u, n) * n / (absNormal * absNormal);",
"vec3 w = u - v;"
我正在尝试编写一个程序,在不使用数组的情况下打印最接近零的数字。我尝试打印最小数字,因为它将是最接近零的数字,但当其中一个数字为负数时,这不起作用。
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
int n = in.nextInt();
int t = 0;
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (int i = 0; i < n; i++) {
t = in.nextInt();
SELECT a.name , b.name , **(a.marks - b.marks ) AS "difference"**
FROM a , b
WHERE a.marks - b.marks < 1 AND a.marks - b.marks > -1 AND a.marks2 - b.marks2 < 1 AND a.marks2 - b.marks2 > -1
ORDER BY `difference` ASC
我有填充形式的P1_item1和P1_Item2,我可以创建一个diem库存吗,所以如果它们之间的差异大于+- 0.0001,那么我可以写这样的table.Something Declare
Begin
If (:P1_item1 - :P1_item2) > +- 0.0001 then
INSERT INTO eror_table
VALUES ('1', sysdate, 'P1_SEALING_OBJECT);
end if;
end;