（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数） 生成随机数（以矩阵为例） # 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置...（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可） rd = np.random.RandomState(888) # 随机整数 matrix = rd.randint(-2,...# 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可） rd = np.random.RandomState..., 3, (5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # print(matrix1) 生成固定分布的随机数 # 服从特定分布的随机数 # 生成随机矩阵 import numpy...as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可） rd = np.random.RandomState(888)
效果如下： A † , A A † = ( A A † ) H A^{\dagger},\ AA^{\dagger} = (AA^{\dagger})^H A†, AA†=(AA†)H 特殊的还有其他符号见下表...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
让div,span等块级、非快级元素排列在同一行 by:授客 QQ：1033553122 例子：让两个div排列在同一行 给div添加float样式 排列在一起也可以用上述上方法 例子：让div和两个span排列在同一行 额外要求，然第二个span排列在最右侧 使用display-inline（为什么要使用display: inline-block...;而不是display: inline; 是因为display: inline导致元素的height和width样式失效） <!
块级标签的默认文档流是上下排列的，再配上横向排列的方法，请过适当的嵌套，可以应对几乎所有常见的布局需求，因此，我决定总结一下 div 横向排列的方法。...这也是我初学前端时最困扰的问题~ 以下面这组 div 为例，wrap 的高度由内容撑开 ? 平时是这样的，上下排列~ ? float 浮动 ? ?...成功横向排列了，但是有几个问题~ float 的特点： 多个 div 右浮动时，顺序会颠倒，请注意看 div2 和 div3，可以通过将它们再用一个 div 包起来，然后对它们设置左浮动，对父 div...inline-block 行块标签 ? ? 横排成功~但同样有些问题： inline-block 特点： 元素间会有空白。...这个空白其实是空白符，因为 inline-block 会使元素在行内排列，也就是跟文字在一起排列，而我们源代码中 div 和 div 之间的空格、Tab、换行符在浏览器里会被合并成一个空白符，所以就会出现缝隙
行元素：整行排列，不能改变大小(宽度和高度)，宽度默认文字宽度，当行元素排列过多时（ 超过浏览器的宽度时自动强制换行 ）。 块元素：一个块元素独占一行，宽度默认浏览器的宽度，可以改变宽度和高度。...行内块元素：属于行元素，但又有块元素的属性，横行排列但又可以设置宽度和高度。...语气更强的强调的内容 定义下标文本 定义上标文本 多行的文本输入控件 打字机或者等宽的文本效果 定义变量 块级元素列表: <address...（脚注或表注） 定义表头单元格 标签定义表格的表头 定义表格中的行 本博客所有文章如无特别注明均为原创。...原文地址《HTML的行元素和块元素》
本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法，真的超级好使，谁用谁知道！...那我们首先来回顾一下，GUE 的定义： DEFINITION 1.1（Gaussian unitary ensemble）假设 是独立同分布的标准高斯随机变量（期望为 0，方差为 1），那么 的 GUE... 就被定义为： 本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法，真的超级好使，谁用谁知道！...比如说我们需要大概 80G 去存储一个 1w 乘 1w 的矩阵。 构造出来的是一个 dense 的矩阵，也就是大多数分量都不是零！...这里要注意的是： 和 随机变量都是两两互为独立的。 sub-digonal 和 super-digonal 上是相等的！
它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...矢量化代码有许多优点，其中包括： 矢量化代码更简洁，更易于阅读 更少的代码行通常意味着更少的错误 代码更接近于标准的数学符号（更通俗易懂、更容易、正确的编码常规数学结构） 矢量化导致更多“Pythonic...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。...vstack(tup) 垂直堆叠数组（行方式）。 block(arrays) 从嵌套的块列表中组装nd数组。
MLP 可以使用如下方程组表示： 该架构的权重空间被定义为包含矢量化权重和偏差的所有串联的（线性）空间。 重要的是，这样的话，权重空间是（即将定义的）神经网络的输入空间。...这是因为两个置换矩阵 P 和 P^t 相互抵消（假设有像 ReLU 这样的元素激活函数）。 更普遍的，如前所述，不同的排列可以独立地应用于 MLP 的每一层。...这一观察非常重要，因为它可以将任何线性层 L:V→V 写入块矩阵，其第 (i,j) 块是 Wj 和 Wi Lij : Wj→Wi 之间的线性等变层。块结构如图 4 所示。...每种颜色代表不同类型的图层。Lii 是红色的。每个块将一个特定的权重矩阵映射到另一个权重矩阵。该映射以依赖于网络中权重矩阵的位置的方式参数化。 图 4：线性等变层的块结构。...图 5：使用自监督训练获得的输入 MLP 的 TSNE 嵌入。 类似 SimCLR 的训练过程和目标用于通过添加高斯噪声和随机掩码来从每个 INR 生成随机视图。
reshape函数，例如矩阵原来2行6列，通过reshape(A,3,4)就变成了3行4列的矩阵，排列规则：先取第一列，再取下一列，按此原则生成新的矩阵，但是，我们也可以只给出行，或者只给出列，剩下的一个维度用空向量代替...对矩阵进行排列：sort(A,dim)理解：dim=1时，表示每一列从小到大排列；dim=2时，表示每一行按照从小到大的顺序进行排列；dim=1时，可以省略不写，即简写成sort(A); sortrows...他们的成绩组成了一个6行4列的矩阵，如果用sort函数进行排列，就会使得每列/每行都按照升序排列，这样就会导致每个人的成绩无法一一对应，而sortrows函数的强大之处就在于它可以让排列后的成绩仍然是一一对应的...特此声明：sort函数的第二项表示维度，1表示列，2表示行；但是sortrows函数的第二列表示的是column,即第几列，具体是由矩阵的列数决定的。...flip,fliplr,flip函数 A=[2 3 4 5 6] flip(A)表示相当于倒序排列，等价于A（end;-1;1) 如果A是矩阵，会保持每行不变，第1行和end行交换，2行和end
很明显，我们想的是让others在最后一行： 这样，前10名是放在一起的，others放在最后一行。...真实的业务场景往往就是如此，我们只关心前10名的情况，前10行就给我老老实实地放这10个类别，剩下的放在最后一行，对于others，我关心的只是份额，甚至我一点也不关心，因为加在一起都不足10%。...这就意味着我们并不是按照sales进行排序，因为按照sales排序，others应该显示在第6行，这显然跟第一张图相同了。 要注意，这三列看上去并没有排序。...比如，当使用切片器时，我选择不同的年份，子类别的排序是不同的，甚至显示的子类别也不相同： 上图我们要特别注意，不论我选择哪一年，others永远是在最后一行，而且上面的10行数据都是按照从大到小的顺序排列...由于我们的数据是直接在表中进行设置的，因此表中的排名是不会随着切片器的选择变动而变化的，因此也就无法实现上面的效果。 那么上面的效果是如何做的呢？请持续关注【学谦数据运营】。
想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）： 思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...尤其是这么多年的教学工作，我深深认识到，作为一名教师，给他们传授知识与技能、过程与方法仅仅是皮毛，最核心的应该传授给他们认识问题、分析问题、拆解问题、逐个解决问题的方法论，也就是情感态度与价值观问题。...上面这个问题其实简单，解决也很快速，但是我会分为多篇文章来写，每一篇文章的最后我会放一个图，用该篇文章的办法是做不到的，但是只要再多写几步，就可以完成，大家可以先进行思考，请大家持续关注。...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。...按照我个人的习惯，是前10行从大到小排列的子类别，最后一行显示others，如下图所示： 这个问题解决起来也不是很困难，关注【学谦数据运营】，下一篇详细解
矩阵运算基础知识参考：矩阵的运算及其规则注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法（详见第三点代码）1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)...# 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2...） element-wise product ： 矩阵对应元素相乘1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB...) # '''# 1) matrix multiplication矩阵乘法...： (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b
题目 给你一个二进制矩阵 matrix ，它的大小为 m x n ，你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。 请你返回最优方案下将 matrix 重新排列后，全是 1 的子矩阵面积。...输入：matrix = [[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1]] 输出：4 解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。 最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 4 。...输入：matrix = [[1,0,1,0,1]] 输出：3 解释：你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。 最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分，面积为 3 。...示例 4： 输入：matrix = [[0,0],[0,0]] 输出：0 解释：由于矩阵中没有 1 ， 没有任何全 1 的子矩阵，所以面积为 0 。...统计全为 1 的正方形子矩阵（DP） LeetCode 1504.
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。...numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.arange(4)生成0到3的一行矩阵。...numpy.split(A,2,axis=1)对矩阵数组分割分成两块,axis=1是行分割，axis=0是列分割。...)创建矩阵,矩阵的行与行用分号隔开,也可以传入已有矩阵，但是不会创建副本 .
用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。...这是因为： NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。...这里的x是从1开始的。 二维数组的索引方式。轴0作为行，轴1作为列。...你可以将其看做简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器。...image.png 线性代数运算： 包括矩阵的乘法运算，矩阵分解，行列式以及其他矩阵数学等。
矢量化SVM和NBC SVM是关于在n维空间（n指向特征）创建不同类之间的最优超平面以支持矢量。...Tf-idf矢量化 如果你认为一个词袋的表示法只是计算每个文档中唯一单词的实例。那么你还是没有抓住重点。...深度学习解决方案的原理是加深对句子的理解，也就是加强我们从句子中创建的向量和映射的情感之间的联系。我们希望机器排列单词理解并引导句子传达有意义的情感。...损失函数和（W，B）参数矩阵以矩阵形式储存在“突触”中，毕竟，这是我们正在谈论的是人工神经网络，我们应该打个比方！ 3.然后，logistic分类器矩阵被缩放为sigmoid非线性（应对缩放问题）。...损失函数通过在训练数据上迭代一特定次数并使用SGD（随机梯度下降）优化，得到最佳参数矩阵“W”和“b”。 ? 参数优化 5.第三层—输出层用于将SGD优化偏置项“b”添加到矩阵点积“WX”。
但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？...矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...DataFrame 是行和列形式的表格数据。 我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...解决机器学习/深度学习网络 深度学习要求我们解决多个复杂的方程式，而且需要解决数百万和数十亿行的问题。在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个for循环控制行,...第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
logical_and, logical_or, logical_xor 执行元素级的真值逻辑运算，最终产生布尔型数组。 用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...arange、meshgrid 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 np.where(cond, x_arr, y_arr)当condition为True时，返回 x ， 否则返回...trace 计算对角线元素的和 det 计算矩阵行列式 eig 计算方阵的特征值和特征向量 inv 计算方阵的逆 #inv(mat) # 矩阵求逆 pinv 计算矩阵的Moore-Penrose伪逆...lstsq 计算Ax = b的最小二乘解 随机数生成 • 部分numpy.random函数 seed 确定随机数生成器的种子 permutation 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的返回 shuffle...对一个序列就地随机乱序 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值为0，标准差为1） binomial 产生二项分布的样本值 normal
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