2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大 答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1-6左→中。 7左→右。 1-6中→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题，是2的k次方-1步。 时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other...p1 := (1 1 p2 := 1 p3 := step(arr, index-1, other, to, from) if p3
2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大 答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1. 1-6左→中。 2. 7左→右。 3. 1-6中→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题，是[2的k次方-1]步。 时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other...p1 := (1 1 p2 := 1 p3 := step(arr, index-1, other, to, from) if p3
只有一个元素的张量才能转换为Python标量在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。...然而，如果您尝试使用item()方法将一个包含多个元素的张量转换为标量，就会遇到"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误信息。这个错误信息表明，张量包含多个元素，无法转换为标量。...解决错误要解决"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误，可以根据您的操作选择以下几种方法：检查张量形状：在将张量转换为标量之前，使用shape属性来验证其形状。...例如，tensor.reshape(1)将张量重塑为形状为(1,)的一个元素。结论"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误发生在尝试将包含多个元素的张量转换为标量值时。...这些示例代码可以帮助读者理解如何避免"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误，并在实际应用中正确处理张量数据。
通常，通过其属性访问数组可以获取并有时设置数组的固有属性，而无需创建新的数组。公开的属性是数组的核心部分，其中只有一些属性可以在不创建新数组的情况下有意义地被重置。下面给出了每个属性的信息。...ndarray.tolist() 把数组转换为一个有 a.ndim 层嵌套的 Python 标量列表。...ndarray.itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能，标量会被转换为数组的 dtype）。...数组的标志不能随意设置： WRITEBACKIFCOPY 只能设置为False。 只有数据真正对齐时，ALIGNED 才能设置为True。...只有当数组拥有自己的内存或内存的最终所有者暴露了可写入的缓冲区接口，或者是一个字符串时，WRITEABLE 才能设置为True。 数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格连续的。
数组转换 ndarray.item（*args） 将数组元素复制到标准Python标量并返回它。ndarray.tolist（） 将数组作为（可能是嵌套的）列表返回。...ndarray.itemset（*args） 将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的dtype）ndarray.tostring（[order]） 构造包含数组中原始数据字节的Python字节。...ndarray.fill(value) 使用标量值填充数组。 形状操作 对于重新n整形，调整大小和转置，单个元组参数可以用将被解释为n元组的整数替换。 ...项目选择和操作 对于采用axis关键字的数组方法，默认为 None。如果axis为None，则将数组视为1-D数组。轴的任何其他值表示操作应继续进行的维度。 ...在这种情况下， 如果axis为None（默认值），则将数组视为1-D数组，并对整个数组执行操作。如果self是0维数组或数组标量，则此行为也是默认行为。
标量 标量是单个数字，是一个 0 阶张量的例子。符号 x∈ℝ 表示 x 是一个标量，属于一组实数值 ℝ。 深度学习有不同的有趣的数字集合。ℕ 表示正整数集合（1,2,3，...）。...ℚ 表示有理数的集合，有理数可以表示为两个整数组成的分数。 Python 中内置一些标量类型 int，float，complex，bytes 和 Unicode。...在 Python 中定义标量和一些操作： 下面的代码片段解释了对标量的几个算术运算。 ? ? 以下代码片段检查给定变量是否是标量。 ? ? 向量 向量是一维有序数组，是一阶张量的例子。...完整的矩阵可写为： ? 将所有矩阵的元素缩写为以下形式通常很有用。 ? 在 Python 语言中，我们使用 numpy 库来帮助我们创建 n 维数组。...矩阵转置 通过矩阵转置，你可以将行向量转换为列向量，反之亦然。 A=[aij]mxn AT=[aji]n×m ? ? 张量 张量的更一般的实体封装了标量、向量和矩阵。
越来越多的基于Python的科学和数学软件包使用NumPy数组; 虽然这些工具通常都支持Python的原生数组作为参数，但它们在处理之前会还是会将输入的数组转换为NumPy的数组，而且也通常输出为NumPy...关于数组大小和速度的要点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将1维数组中的每个元素与相同长度的另一个序列中的相应元素相乘的情况。...从数组中提取的项（例如，通过索引）由Python对象表示，其类型是在NumPy中构建的阵列标量类型之一。 阵列标量允许容易地操纵更复杂的数据排列。 ?...例如，3D空间中的点的坐标 [1, 2, 1] 是rank为1的数组，因为它具有一个轴。该轴的长度为3。在下面的示例中，该数组有2个轴。 第一个轴（维度）的长度为2，第二个轴（维度）的长度为3。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。
比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy对这类运算采用对应位置（position-wise）操作处理： 对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？
如果要将此华氏度值转换为更常用的摄氏度，则可以计算表达式 c=\frac{5}{9}(f-32) ，并将 f 赋为 52 。在此等式中，每一项（ 5 、 9 和 32 ）都是标量值。...在代码中，我们通过张量的索引来访问任一元素。 x[3] 长度、维度和形状 向量只是一个数字数组，就像每个数组都有一个长度一样，每个向量也是如此。...向量的长度通常称为向量的维度（dimension）。 与普通的Python数组一样，我们可以通过调用Python的内置len()函数来访问张量的长度。...为了表示长度为 d 的向量中元素的总和，可以记为 \sum_{i=1}^dx_i 。...当我们为矩阵A和向量x调用torch.mv(A, x)时，会执行矩阵-向量积。注意，A的列维数（沿轴1的长度）必须与x的维数（其长度）相同。
比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值...NumPy对这类运算采用对应位置（position-wise）操作处理： 对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？
实现标量强制转换的规则。只有当此函数返回非零值时，标量才能从这种类型默默地转换为所需类型。如果标量为NPY_NOSCALAR，则此函数等效于PyArray_CanCastSafely。...Python 对象（包括数组和数组标量）转换为（平台指针大小的）整数。...只有当字符串或 unicode 类型足够大以容纳转换的整数/浮点类型的最大值时，整数和浮点类型才能使用NPY_SAFE_CASTING转换为字符串或 unicode 类型。...实现标量强制转换的规则。只有当此函数返回非零值时，标量才会从此类型默默转换为需要的类型。如果标量是NPY_NOSCALAR，那么此函数相当于PyArray_CanCastSafely。...将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为（平台指针大小的）整数。
解决方法方法一：使用item()方法item()方法可以将只有一个元素的张量转换为Python标量。...然后，我们使用numel()方法获取张量的元素数量，如果元素数量等于1，我们就可以安全地调用item()方法将张量转换为Python标量。...Python标量print(scalar) # 打印标量的值在这个示例中，我们创建了一个只有一个元素的张量tensor，其中值为42。...然后，我们使用item()方法将张量tensor转换为Python标量scalar。最后，通过打印scalar，我们可以看到标量的值为42。...需要注意的是，只有当张量中只包含一个元素时，才能成功地使用item()方法。
许多情况下，我们希望进行数组和单个数值的操作（也称作向量和标量之间的操作）。比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。可以简单的写作data * 1.6： ?...对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则（broadcast）进行操作处理： ?...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...也可以传入-1，NumPy可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 上文中的所有功能都适用于多维数据，其中心数据结构称为ndarray（N维数组）。 ?...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？
NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...许多情况下，我们希望进行数组和单个数值的操作（也称作向量和标量之间的操作）。比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。可以简单的写作data * 1.6： ?...对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则（broadcast）进行操作处理： ?...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？
与矢量概念相对的是只有大小而没有方向的标量。 在数学中，矢量也常称为向量，即有方向的量。...并采用更为抽象的矢量空间（也称为线性空间）来定义，而定义具有物理意义上的大小和方向的向量概念则需要引进了范数和内积的欧几里得空间。 矢量对标量求导后结果为矢量，而标量对标量求导结果仍为标量。...今天，Python提升篇将继续带领我们走向新的技能---求取数据最大值，最小值，平均值 一、求取最大值 顾名思义，就是求出数据中的最大值，实验中，我们采用列表来生成数据，在不调用外部包的情况实现最大值的返回...max_list = [3,5,9,7,2] # 获取列表的数据长度，方便后面用于循环迭代判断 # 实现方式一 def data_max1(data_list): list_len = len...3.1 步骤 1.获取数据长度 2.对数据求和，通常采用循环的的方式 3.数据和除以数据长度。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。...创建ndarray data1 = [1,2.4,4,3,0] arr1 = np.array(data1) 除np.array可以创建新数组之外，zeros和ones分别可以创建指定长度或形状的全...5. eye、identity 创建一个正方N x N单位矩阵（对角线为1，其余为0） 6. NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7....数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。这通常称为矢量化（Vectorization）。 8. 不同大小的数组之间的运算叫做广播。 9....对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置。 13. 通用函数：快速的元素级数组函数。
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