给定一个数学链接的2D阵列(NxM)，是否可以创建log(N)log(M)搜索算法
给定一个数学链接的2D阵列(NxM)，是否可以创建log(N)log(M)搜索算法？
答案：是的，可以创建log(N)log(M)搜索算法。
在给定的2D阵列中，我们可以使用分治算法来实现log(N)log(M)的搜索算法。分治算法是一种将问题分解为更小的子问题并逐步解决的算法。
具体步骤如下：
- 将2D阵列分成四个子阵列，每个子阵列的大小为原阵列的一半。这可以通过将阵列分成四个象限来实现。
- 对每个子阵列递归地应用相同的搜索算法，直到子阵列的大小为1x1。
- 在每个子阵列中，可以使用二分搜索算法来查找目标元素。二分搜索算法是一种高效的搜索算法，可以在有序数组中快速定位目标元素。
- 如果找到目标元素，则返回其位置；如果未找到，则返回不存在。
这种分治算法的时间复杂度为O(log(N)log(M))，因为每次递归都将阵列的大小减半，直到子阵列的大小为1x1。同时，二分搜索算法的时间复杂度为O(log(N))或O(log(M))，取决于阵列的行数或列数。
这种搜索算法适用于需要在2D阵列中查找目标元素的场景，例如图像处理、地图导航、游戏开发等。对于腾讯云的相关产品，可以考虑使用云服务器、云数据库、云存储等服务来支持这种搜索算法的实现。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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我想以矢量化的方式对两个2d数组执行np.convolve。事情是这样的：
函数采用两个一维阵列，a和v，计算卷积。结果如下：
output[n] = \sum_m a[m] v[n - m] .
我想要做的是，对于2d数组a和v，在axis=1上重复“沿axis=0卷积”。
output[n][k] = \sum_m a[m][k] v[n - m][k] .
虽然这是通过关于axis=1的for语句实现的，但我很想找到一种方法来“矢量化”这一点，以提高性能。
我抬头看了一会儿，但毫无头绪。我很高兴有人能找到出路。非常感谢。
浏览 8提问于2021-06-29得票数 0
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2回答
我在Visual c++中编写了c语言。
在visual c++中，我在c代码语法(而不是c++ )上使用<complex>操作复数。
a[]是4001数组，所以使用b[4001]存储操作值，最后返回a[]。NXm是从main定义的4001。
当我与matlab的fft结果进行比较时，差异出现在169到4000的值之间。
你能看看是否有什么错误吗？或者是什么原因？
谢谢你阅读这个问题。
我尝试了反向"for"，从NXm到0。
我试过把double ak = (double)k * (double)n * (2.0 * M_PI / (double)NXm);
浏览 0提问于2019-08-24得票数 0
我已经生成了这个2D数组(NxM)，其中所有的列、行和对角线都可以由一个等式生成。我只想知道我是否可以创建一个搜索算法，它在log(N)log(M)中运行？ 这个2D数组也是无限的，只显示了前10行/10列 使用的方程是z= 2*d*x - 2*x*y - y^2，在这种情况下，d=22，顶轴是x，侧轴是y。所以(1,1) = 41，(2,2) = 76。我们的目标是找到z，重复的值应该集中在最小的x上，尽管唯一值总是搜索的焦点。 请注意，所有行、列和对角线都将产生唯一的方程，这些方程将行、列或对角线带到无穷远。 ?
浏览 18提问于2020-01-29得票数 0
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假设我有以下函数：
def f(x,y):
return x*y
如何使用多处理模块将函数应用于NxM 2D numpy数组中的每个元素？使用串行迭代，代码可能如下所示：
import numpy as np
N = 10
M = 12
results = np.zeros(shape=(N,M))
for x in range(N):
for y in range(M):
results[x,y] = f(x,y)
浏览 6提问于2015-04-24得票数 4
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1回答
给定一些接受f数组并给出2D数组的函数，是否可以对NxM数组A的每一行有效地应用它？
更具体地说，我希望对NxM数组A的每一行应用NxM，然后将所有结果连接起来。我可以通过
B = np.dstack(map(np.triu, A))
给出了MxMxN矩阵。然而，对于大型N来说，这并不是非常有效的。不幸的是，函数np.apply_along_axis不能在这里使用，因为f改变了维数。
我知道NumPy在高效广播方面的力量，我几乎可以肯定我的问题有更好的解决方案。
浏览 3提问于2016-02-02得票数 1
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我需要存储一个整数列表。例如，X[1]应该能够包含[1 3 5]，而X[2]可以包含[1 2]。什么是最好的解决方案？细胞阵列？
背后的故事：
对于一个项目，我预先计算了N行和M立方体之间的交点.检索这些数据的方式有两种:给定一个行索引，我想要一个它通过的多维数据集列表，以及一个多维数据集索引，我想要一个通过它的行列表。
典型的值是N=2^24和M=2^18，这意味着不可能有一个交集矩阵(NxM)。幸运的是，平均线只通过M^(1/3)=2^6立方体。目前，我将结构存储为NxM^(1/3)矩阵，因此X(n,:)是第n行通过的立方体向量(填充为零)。
这对于检索给定列表索引的多维数据集很好，但事
浏览 1提问于2012-12-07得票数 3
"-1“的位置。
在给定的NxM矩阵中，找到负1(-1)的最后一个位置。如果在给定矩阵中没有"-1“值，则输出"-1 -1”。
输入第一行N和M (1<=N，M<=100)。然后给出NxM表(所有数字都是整数)
输出的第一个数字必须是行号，然后是最后一个"-1“元素的列号。
这是我的解决方案。但是我的答案是错误的。
#include <iostream>
#include <climits>
using namespace std;
int main () {
int row, col;
double x =
浏览 0提问于2021-10-11得票数 0
我有一个二维矩阵，每列对应一个独立的信号。我将对每一列执行N 1D快速傅立叶变换。在matlab中，将fft应用于2D矩阵就可以做到这一点。但是我正在使用fftw将我的代码移植到c++。我想知道是否有办法做到这一点。我尝试了以下代码，将列大小设置为1，将行大小设置为4(总行数)，但没有帮助。
#include <iostream>
#include <complex>
#include "fftw3.h"
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
complex<doubl
浏览 3提问于2016-02-22得票数 2
1回答
我使用结构std::vector< std::vector<double> >将2D数据存储在大小为NxM的C++代码中。如果N与M有很大的不同，是否存在与我存储数据的顺序有关的性能问题？
例如，假设N= 3和M= 100000，我认为构建大小为100000的3个向量比构建大小为3的100000个向量要快。但是，例如，如果我使用大量的push_back来填充它们(假设我不知道初始大小)，那么另一个方法不是更快吗？
浏览 4提问于2020-05-01得票数 2
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对于具有整数值的NxM矩阵，找到区域(x1，y1) (x2，y2)的最小元素的最有效方法是什么，其中0 <= x1<=x2 <M和0 <= y1 <= y2 <N
我们可以假设我们将多次查询不同的区域。
我想知道我们是否可以将范围最小查询方法扩展到这个问题。
非常简单的解决方案是使用RMQ的最有效的解决方案()，然后按行或按列应用它。
最坏情况下的复杂度是min(N，M)*log(max(N，M))
但我仍然相信我们可以做得更好。
浏览 0提问于2013-01-10得票数 1
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Java中动态数组的二维静态数组
、、、、
我有一个二维数组作为NxM大小的输入，其中N是已知的和静态的，而M实际上是动态增长的，并且对于数组0.N1的每个索引都是不同的。
我想我可以像这样初始化我的2D数组：
ArrayList<Integer>[] array = new ArrayList[n];
但是这使得初始化为null的所有子数组而不是ArrayList实例。例如，调用
array[0].add(1);
使用NullPointerException崩溃
如何正确初始化ArrayLists？
浏览 0提问于2018-03-24得票数 1
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2回答
图的可分性
、、、
给定一个简单的无向图，它包含从1到N的N个顶点，每个顶点包含{1,2，..7}中的一个数字。从带有空字符串S的顶点1开始，我们通过一些顶点(没有限制)到达顶点N。对于沿途的每个顶点，我们将相应的数字添加到字符串S的右侧。最后，我们将S作为十进制整数。你需要找到这样一种方法，满足S的所有数字都能整除，并且S的数字和必须尽可能小。
输入
有几个测试用例(最多15个)，每个测试用例的形式如下：
The first line contains a positive integer N (N ≤ 100).
The second line contains N digits (separated by
浏览 1提问于2012-05-08得票数 4
这里是一维阵列=>
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
给定一个具有n行和m列的2d数组，其中n和m总是奇数。2d数组中有两个不同的部分，第一部分的所有元素之和称为sum1，另一部分的和称为sum2。您必须找到sum1和sum2之间的绝对区别。
，我们要找出sum1和sum2之间的绝对关系，在上面给出的image.what会接近吗？
如图所示，sum1是由从右上到中列开始的所有元素形成的，然后垂直平分图形
浏览 8提问于2022-11-29得票数 -4
注意:我用 和的有益反馈编辑了这个问题
我有一个想法，使用一维数组来缓存在特定处理上下文中大多数使用的2D NxM矩阵条目。问题是，是否已经有大量的工作从哪里获得洞察力，还是只有人们知道。我先概述一下腿的动作，然后再问这个问题。另外，已经提出了，它在概念上看像是我想要的东西，但并不能很好地回答我的具体问题(也就是说，我找不到一条能做我想要的事情的曲线)。
：目前使用最多的条目被定义为循环和特殊pointer_array的组合(参见下面的代码)，这些组合产生了对最常用的矩阵元素的索引。pointer_array包含数字 0，max(N，M) (见上面定义为NxM的矩阵维数)。
代码的目的是生成
浏览 0提问于2012-08-26得票数 1
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我有一个JSON文件，如下所示：
[10,5,0，...,1,8，3,6,3，...,6,3，15,7,2，...,1,1，8,7,4，...,8,3，.，6,11,0，...,5,1]
nXm矩阵(n和m是未知的)。
我想在Java上操作(做计算)。我在考虑用Java读取/输入2D数组。我是将JSON文件与使用BufferReader的文本文件同等对待，还是有一种更容易在Java上读取/操作它的方法？如何创建大小未知的2d数组？
谢谢
浏览 5提问于2015-01-22得票数 0
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数组搜索NP完成
、、、、
给定大小为n的未排序数组，很明显，要确定数组中是否存在一个元素需要O(n)时间。
如果让m= log n，则需要O(2^m)时间。
注意，如果数组是排序的，二进制搜索实际上需要O(m)时间(这是多项式)，但是二进制搜索不能应用于未排序的数组。
能否证明在数组(是或否)中找到元素的问题在m方面是NP完全的。
任何想法都将不胜感激。
编辑：
我上面的描述可能没有清楚地表达我想说的话。
让我们用下面的方式重述这个问题。
我们有一个oracle，它是一棵高度为h的二叉树，每个节点都有随机值。也就是说，没有属性的树，即节点左侧子树中的所有值都必须小于节点中的值，或者节点右侧子树中的所有值必须大于节点
浏览 2提问于2015-03-04得票数 0
1回答
我有一个名为NxM的coefficients矩阵，我想对它进行排序：
import numpy
N = 10
M = 42
coefficients = numpy.random.uniform(size=(N, M))
我有一个名为order的数组，其中包含N元素，表示coefficients行的顺序：
order = numpy.random.choice(range(N), N, False)
我通过对coefficients排序order来对order进行排序
coefficients = numpy.array([mag for (orig, mag)
浏览 2提问于2014-07-16得票数 1
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3回答
给定一个2d数组，每一行从左到右，从最小到最大，我想将整个数组排序为从最小到最大的一维数组。
行数是N，列数是M，我需要它的复杂性是M_N_log(N)。
我想要做的是，对2d数组进行某种合并排序，每次为函数发送2行，这就是我遇到的问题。
这个函数给我的签名是
void sort_rect(int a[N][M], int b[])
我得到的承诺是，b的一维数组有足够的空间用于2d array.#C的所有元素！
浏览 3提问于2016-08-22得票数 2
for(int i=0; i < n; ++i){
//Find the leading element in a+M*i
if(!find_leading_element((a+M*i),n-i,m,&rowLead,&columnLead)){
return;
}
//Get the dividable from a[rowLEad][columnLead]
divide = (double)1/a[rowLead][columnLead];
printf("The divide from
浏览 22提问于2019-01-04得票数 0
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1回答
如果我有两个长度为M和N的一维数组，那么如何才能最有效地计算出所有点之间的欧几里德距离，其结果是一个NxM阵列？我正试着用Numpy来解决这个问题，但是我对它还很陌生，所以我有点被困住了。
目前我是这样做的：
def get_distances(x,y):
#compute distances between all points
distances = np.zeros((len(y),len(x)))
for i in range(len(y)):
for j in range(len(x)):
distances[i,j]
浏览 3提问于2016-03-04得票数 1
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我正在为类编写一个程序，它要求用户输入一个2D数组的大小，然后让用户输入数组的值。这是我到目前为止掌握的代码：
#include <stdio.h>
int main(void)
{
// Setup
int N, M;
int row = 0, col = 0;
printf("\n");
printf("This program counts occurences of digits 0 through 9 in an NxM array.\n");
printf("Enter the
浏览 0提问于2018-06-20得票数 2
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我有许多小的2D阵列(例如Mx32x40)和更少的更大的2D阵列(例如Nx200x300)。我希望将较小的矩阵放在较大数组中的索引n、i、j上(批处理索引n处数组的左上角索引)。这些小数组可以重叠，应该由关联函数和交换函数(例如加法、乘法等)进行聚合。
我想这是很多人都应该遇到的一个非常基本的场景，对吗？是否有一个以有效方式支持这一功能的cuda实现？
典型值M= 10^6，N= 10^4
浏览 1提问于2021-03-11得票数 0
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2回答
function [D] = distChiSq( W, X )
%%% find the Chi2Dist distance between each weight vector and X
% W is nxd
m = size(W,1); n = size(X,1);
k = size(W,2);
mOnes = ones(1,m); D = zeros(m,n);
for i=1:n
Xi = X(i,:); XiRep = Xi( mOnes, : );
s = XiRep + W; /************/
浏览 0提问于2013-06-14得票数 0
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我有一个2D向量，它包含我想要表示为True的坐标，或者是维度为nxm的矩阵中的坐标。我可以在没有循环的情况下构建这个矩阵吗？
目前我正在做这件事：
points = [(1,1), (30, 20), (8,7)]
grid = zeros(n,m);
for i = 1:length(points)
grid(points(i,1),points(i,2))=1;
end
非常感谢，我是matlab的新手，到目前为止我找不到答案。
浏览 3提问于2011-11-21得票数 2
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我一直在为寻找的2D版本而奋斗。
给定整数中的一组2D点，是否有一种有效的算法可以找到这些点的最大子集，从而形成一个NxM 矩形网格(例如7x3、4x4、1x3、2x1、1x1)，其中网格大小被计算为NxM？请注意，网格模式可以沿X和Y方向有不同的步长。此外，单行(1xM)、单列(Nx1)和单个元素(1x1)也被认为是特殊的矩形网格模式。
对于图中的点，算法应该以红色返回大小为9的3x3矩形网格模式。
非常感谢您的所有建议和参考！
浏览 3提问于2021-08-04得票数 4
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我想防止JPG图片添加到电子邮件附件是250 or或更小。我发现，对于JPG图像，这是非常非线性的，所以我做了一些测试，并决定2000000像素是我可以允许的最大像素。
所以现在，我需要调整每幅图像的大小，使其尽可能接近20000个像素或一个值。然而，这听起来是不可能的：
x2*y2 = 2000000
x2/y2 = x/y //The aspect ratio must be the same
那么，解决这个问题的方法是什么呢？
我对这个问题的思考：
对于NxN图像，比率等于1 (当然是N=N)
9像素，比例为1：x = y = sqrt(9) = 3
对于NxM图像
浏览 1提问于2013-12-01得票数 0
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我正在寻找最佳的方法来计算稀疏矩阵A的伪逆列的子集。以下是一些相关事实：
A是一个稀疏的NxN矩阵，它具有一个已知特征向量的单零特征值。
我只需要伪逆的M < N/2列
伪逆是稠密矩阵。
我目前正在使用scipy.linalg.lstsq(A,Id) (其中Id是NxN恒等矩阵的NxM子矩阵)，但我怀疑有更好的方法来做到这一点。
如有任何建议，将不胜感激。
更新：，因为只有一个零特征值，所以创建可逆增广(N+1)x(N+1)矩阵并使用scipy.linalg.solve更快。然而，这仍然没有利用A的稀疏性。
浏览 2提问于2016-05-27得票数 1
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我有一个3D data = NxMxD numpy数组和另一个2D idx = NxM整数数组，它们的值都在[0, D-1]的范围内。我想对每个data = NxM条目执行基本更新，深度由idx数组在该位置指定。
例如，对于N = M = D = 2
data = np.zeros((2,2,2))
idx = np.array([[0,0],[1, 1]], int)
我想执行一个简单的操作，比如：
data[..., idx] += 1
我的预期输出将是：
>>> data
array([[[ 1., 0.],
[ 1., 0.]],
浏览 0提问于2015-05-29得票数 2
24回答
在给定n=m^2的情况下，从m x m返回一个整数列表，该列表不以1 to n的整数网格为边框。
示例
n=1 (m=1)
网格：
[1]
返回：
[]
n=4 (m=2)
网格：
[1,2]
[3,4]
返回：
[]
n=9 (m=3)
网格：
[1,2,3]
[4,5,6]
[7,8,9]
返回：
[5]
n=16 (m=4)
网格：
[ 1, 2, 3, 4]
[ 5, 6, 7, 8]
[ 9,10,11,12]
[13,14,15,16]
返回：
[6,7,10,11]
对于较高的m值，这答案具有很好的可视化功能。
规则：
您可以接受m或n (其中n = m*m)。
如果使用n，则允
浏览 0提问于2018-02-02得票数 17
1回答
我有一个2D的numpy数组，我需要在第一个列之前添加一个列作为id。
我的数组是：
x = [['8' '4' 'M' '55' '7' 'S' '7' '2']
['36' '4' 'F' '58' '1' 'M' '7' '7']
['33' '3' 'M' '34'
浏览 3提问于2016-11-27得票数 4
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我确信以前有人遇到过这个问题，基本上我有一个二维优化网格NxM，它的约束条件是n_i <= m_i，也就是说，我只想计算矩阵的下三角段中的对。目前，我只是天真地在M工作组的N个本地组中实现了所有NxM组合(然后使用localGroupID和workGroupID来标识这一对)，如果约束无法保存计算，则返回-inf。
但是是否有更好的方法来设置线程并对它们进行索引，所以我只需要生成( NxM )/2线程，而不需要生成完整的NxM。
非常感谢萨姆
浏览 6提问于2014-06-03得票数 1
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2回答
问题:我们给出了一个nxm矩阵，最初用0初始化。我们必须执行k个查询:每个查询都支持这两个操作中的一个。
用ai颜色油漆ri行中的所有元素，用ai颜色绘制ci列中的所有元素。
可以多次绘制相同的元素。但该元素的颜色与该元素最后一次涂上的颜色相同。你必须在画完后打印出最后的矩阵。
输入:第一行包含三个空格分隔的整数N、M、K。
下一个K行就是要执行的一种操作类型。
1 ri ai指的是涂有颜色ai的行ri。
2) 2 ci ai means column ci is painted with color ai
输出:在油漆后打印出尺寸为nxm的最终矩阵。
样本输入：
3 3 3
浏览 6提问于2020-06-16得票数 2
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我将两个矩阵A(大小为nxn)和B(大小为nxm)相乘。在matlab中最简单的方法是
n = 1000;
m = 500;
for k=1:n
A(k, :) = (1:n)+k;
end
B = rand(n, m);
C = A*B; % C of the size nxm
但是，当n和/或m太大时，此代码会占用太多内存。所以我正在寻找一个矢量化版本数组来实现它
n = 1000;
m = 500;
B = rand(n, m);
func0 = @(k, colv) [(1:n)+k]*colv;
func1 = @(V) arrayfun(func0, 1:n, V);
func
浏览 0提问于2013-07-16得票数 0
我试图在一个类似如下的2D字段上插值值：
其中，内部字段表示1的值。
如果我使用这样的interp2d内插器：
# x: 1D list of x values, length n
# y: 1D list of y values, length m
# z: 2D array of z values, dimensions nxm
interpolator = interpolate.interp2d(x=x, y=y, z=z)
现在，当我用interpolator([0.2, 0.4, 0.6], [0, 0, 0])调用内插器时，我希望得到一个长度为3的一维列表。然而，我得到
浏览 3提问于2022-09-13得票数 0
3回答
Python矩阵索引
、、、、
我有以下代码
l = len(time) #time is a 300 element list
ll = len(sample) #sample has 3 sublists each with 300 elements
w, h = ll, l
Matrix = [[0 for x in range(w)] for y in range(h)]
for n in range(0,l):
for m in range(0,ll):
x=sample[m]
Matrix[m][n]= x
当我运行代码来填充矩阵时，我会收到一条错误消息
浏览 3提问于2016-09-22得票数 1
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1回答
如何能够在不使用“缓冲”矩阵的情况下转置MxN矩阵？在后一种情况下，这很容易，而且非常“经典”.
给定一个matrix[M][N]，我想将它放入一个void transpose_matrix(int matrix[][])函数中，它直接操作于作为引用传递的矩阵上，正如前面所说的，它将编辑矩阵内存空间以转换其元素。
例如：
A =
1 2 3 4
5 6 7 8
9 1 2 3
转位后的
A (没有漂亮的打印)1：
1 5 9 2
6 1 3 7
2 4 8 3
在NxM矩阵中A会是什么样的：
1 5 9
2 6 1
3 7 2
4 8 3
谢谢!
1：打印矩阵，就好像它实际上是一个“新的”Nx
浏览 0提问于2015-01-31得票数 5
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1回答
我有一个三维数字阵列A的形状(m，n，300)和一个二维数字阵列B的形状(p，300)。
对于三维数组中的每个m (n，300)矩阵，我想用2D numpy数组计算它的余弦相似矩阵。目前，我正在做以下工作：
result = []
for sub_matrix in A:
result.append(sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity(sub_matrix, B)
sklearn cosine_similarity函数不支持3D数组的操作，那么是否有一种更有效的计算方法不需要使用for-循环？
浏览 0提问于2018-04-22得票数 0
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NumPy -计数上矩阵的创建
、、、、
这就是问题所在:您需要一种算法，该算法向用户询问方阵的行数，然后用计数整数填充矩阵的上三角形。您的矩阵应该是一个2D Numpy数组。
备注：
由于矩阵是平方大小的，行数和列数是相同的，所以可以从使用算法应该使用的循环的适当numpy方法将矩阵初始化到所有零项开始。
在循环内部，消息应该显示当前行和列索引以及要存储在该位置的值。
循环完成后，应该显示整个矩阵，您的算法将提示用户输入矩阵大小并适应输入的大小。
提示:如果您在此任务中挣扎，请将其分解为更简单的类似任务。
这些可能是：
用1(在循环中)的值填充整个矩阵，打印一个平方矩阵，其中整个矩阵被整数增加的填充。
一旦您完成了这些任务，您可能对
浏览 6提问于2022-03-30得票数 0
2回答
我一直在做一些问题，但没有提供答案，所以我想知道我的答案是否正确
a)给定ai..j是具有n个元素的整数数组，x是整数
int front, back;
while(i <= j) {
front = (i + j) / 3;
back = 2 * (i + j) / 3;
if(a[front] == x)
return front;
if (a[back] ==x)
return back;
if(x < a[front])
j = front - 1;
else if(x
浏览 0提问于2012-04-10得票数 0
我必须只使用2D指针编写代码，它应该包括要分配的函数:一维数组、数组数组和2D数组。但是，在读取数组的函数中，它在首先输入scanf后停止。
在函数"info“(问题所在)中，我尝试将其更改为((A+i)+j)、(*(A+I)+j)和((A+i)+j)。都没起作用。
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
.
.
.
void allocate1(float *A, int N)
{
A=(float*)malloc(N*sizeof(float*));
}
void allocate2(float **A, i
浏览 0提问于2019-10-30得票数 0
我有一个nxm维数的numpy数组，我需要切出第二列，但没有直接的方法来做，所以我从3-m中提取出第一列和列，然后尝试将它们连接起来，但它给了我错误
假设数据集是我的nxm dim数组
hstack((dataset[:,0], dataset[:,2:]))
这给了我一个错误，他们有不相等的暗度。当我看着它们的形状时它给了我
dataset[:,0] : n,
dataset[:,2:] : n,m-2
这里的问题是什么？
浏览 0提问于2015-10-30得票数 0
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我有一个从0到M包含的N个整数的numpy数组。我希望将它们作为索引处理到一个NxM矩阵中，该矩阵在数组所指示的每个位置上包含一个1，在其他任何地方都包含一个0。例如，如果给定N=4，则M=2有以下数组
[1, 0, 2, 1]
我想得到这个矩阵
[0 1 0]
[1 0 0]
[0 0 1]
[0 1 0]
也就是说，第0行在第1栏中有一个，第1行在第0栏中有1，等等。
我该如何在numpy中进行这种转变呢？
浏览 2提问于2013-09-02得票数 1
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请有人建议一种动态编程方法来解决SPOJ问题“一个标准问题”，链接：-
问题陈述:给定一个大小为NXM的布尔矩阵，.Answer用于int low、high类型的所有Q查询，查找只有零的最大区域子矩形，并位于编号低和高的行之间。
1 ≤ N, M ≤ 1000
1 ≤ Q ≤ 10^6
我需要一个O(n^2)或O(n^2 * log ) dp算法。
直到我的方法变成这样
我使用DP预先计算了每个单元格(i，j)在几乎O(n^2)时间内的最大子矩形的边。
将每个查询的答案存储在一个网格ansM中(目前我在O(n^3)= 10^9原子操作中所做的操作是不可能的)
然后回答O(1)
浏览 3提问于2014-01-07得票数 1
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使用分而治之的二维数组列的最大值
、、、、
假设我们有一个二维数组
1 2 3 1
5 6 4 0
0 3 2 1
1 2 1 0
如果每一行的行长都不一样，有没有一种全局的方法来使用分治技术找到列中的最大数字？
我指的是在二维数组中寻找峰值的步骤，需要这一步。
在一维阵列上，它将类似于
int maxNumber( vector<int> a , int min , int max ){
if( min == max )
return a[min];
int mid = ( min + max)/2;
int i = ma
浏览 5提问于2016-08-19得票数 0
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关于R中的数据操作，我有一个非常普遍的问题，我正在寻找一种方便快捷的方法。假设我有一个维度为(R)×(Nxm)的矩阵，即R行，n乘以m列。
set.seed(999)
n = 5; m = 10; R = 100
ncol = m*n
mat = matrix(rnorm(n*m*R), nrow=R, ncol=ncol)
现在我想要有一个维度为(R)乘以(M)的新矩阵(称为new.mat)，即给定mat的某一行，我想计算第一个n元素的一个数字(比方说sum)，然后计算下一个n元素的数字，依此类推。通过这种方式，mat的第一行以m编号结束。对mat的每隔一行执行相同的操作。
对于上面给定的示
浏览 0提问于2013-03-14得票数 2
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我有C的矩阵，它的大小m×n，不知道它的大小。我必须对矩阵进行操作，例如:删除第一个元素并找到第一个元素。(从矩阵的10列到50列，尺寸不会太大)。哪些是更有效的使用，链接列表或哈希表？如何将矩阵列映射到链接列表或哈希表的一个元素中，以依赖我选择使用的内容？
谢谢
浏览 0提问于2014-07-21得票数 0
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我试图在python中创建3D数组，使用Numpy，并将2D数组相乘到三维。我在Numpy多维数组中非常新，基本上我在这里遗漏了一些重要的东西。
在本例中，我试图使用基本的2D数组(10x10)复制20次，从而生成10x10x203D数组。
我开始的二维数组：
a = zeros(10,10)
for i in range(0,9):
a[i+1, i] = 1
我试图创建的3D数组：
b = zeros(20)
for i in range(0,19):
b[i]=a
这种方法可能很愚蠢。那么，从基本的二维阵列来构建三维阵列的正确方法是什么呢？
干杯。
编辑很好，我做错事，可
浏览 10提问于2015-02-19得票数 0
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我要做的是创建一个能够复制2d数组的方法。下面的代码是到目前为止，第一部分是为用户输入数组信息，底部是我的问题开始。我不知道出了什么问题，每次我运行代码时都会得到这样的信息：
输入号码。行数:2
输入号码。栏数:2
输入元素:3
输入元素:7
输入元素:5
输入元素:8
[i@3669 ae9 f
[i@3669 ae9 f
这是我的密码：
public static int[][] copyArray(int[][] array) throws IOException
{
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputSt
浏览 6提问于2016-03-11得票数 0
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我要模拟普通入射高斯光束的衍射图，它来自二维点散射体阵列，高度分布。
散射体位置( X、Y和Z )的2D阵列各自具有N x N大小，在每次调用E_ab(a, b, positions, w_beam)时，这些都被加总。这是做了M x M倍，以建立衍射图。
如果我估计每个散射点每个像素10个浮点运算，每一个触发器估计一个纳秒(我的笔记本电脑对小型numpy阵列所做的操作)，我希望时间是10 M^2 N^2 1E-09秒。对于小N，这比这慢50或100倍，对于较大的N (大于2000年)，它的速度更慢。我猜这与内存中大数组的分页有关。
如何提高大型N的速度？
注意:现在高度变化Z是随机的，在将来我
浏览 0提问于2020-01-07得票数 4
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我在图形处理器内存中有一个很大的矩形矩阵NxM，它以一维数组的形式逐行存储。假设这个矩阵实际上是由大小为nxm的子矩阵组成的。为了简单起见，假设N是n的倍数，与m和m相同。假设数组的数据类型是浮点型或双精度型。
在每个子矩阵中寻找极值指数的有效方法是什么？例如，如何找到每个子矩阵的最大元素的一维索引，并将这些索引写在某个数组中。
浏览 0提问于2014-02-21得票数 0
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