np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示...import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean...()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]: np.mean(test)Out[5]: nan那么我们如何来忽略这里面的nan，缺省值呢，numpy还有其他函数可以实现，那就是np.nanmean..., np.nanmax 诸如此类的函数，可以看出来就是前面加上一个nanIn [6]: np.nanmean(test)Out[6]: 4.75In [7]: np.nanmax(test)Out[7]
近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题....NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.
文章目录 一、NP 完全的定位 二、NP 难 问题 ( P = NP ) 仅做参考 [ 潜在错误 ] 三、NP 难 问题 ( P ≠ NP ) 目前公认 [ 潜在正确 ] 一、NP 完全的定位 ----...计算理论中三个重要概念 : \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 ; \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 , 三者的相互关系如下 : 目前 \...rm P 与 \rm NP 的是否相等不确定 , 只知道 \rm P \leq NP ; 如果 \rm P \not= NP , 则有 \rm P < NP , 三者关系如下图左边所示...; \rm P = NP 情况分析 : 如果 \rm P = NP , 则有 \rm P = NP = NP -完全 ; \rm NP 难问题就是 满足 \rm NP 完全问题的第二个条件...; \rm P \not= NP 情况分析 : 如果 \rm P \not= NP , 则有 \rm P < NP , \rm NP 完全 \rm <NP \rm NP 问题 中包含了三种计算问题
等比数列通项为：an = a1 * qn-1 基本语法： np.logspace( start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None,...axis=0, ) 示例 1： 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) ?...示例 2: 3n np.logspace(1, 10, 10, base=3) ?示例 3: 1 + 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) + 1 ?
=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标(一维数组)import numpy as npx = np.array...的最大值，写成：x[x.argsort()[-1]] # -1代表从后往前反向的索引或者用argmax()函数,不再详述x[x.argmax()] 输出排序后的数组x[x.argsort()]# 或x[np.argsort...(x)](二维数组)x = np.array([[1,5,4],[-1,6,9]])# [[ 1 5 4]# [-1 6 9]]沿着行向下(每列)的元素进行排序 np.argsort(x,axis...=0)# array([[1, 0, 0],# [0, 1, 1]], dtype=int64)沿着列向右(每行)的元素进行排序np.argsort(x,axis=1)# array([[
1.作用：就是转换numpy数组的数据类型 举个例子 arr = np.arange((10)) print(arr, arr.dtype, sep="\n") ====================...=============== [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 #可以看到，他的数据类型为 int32 np.astype() arr = arr.astype("float32
其中a1,a2,…是数组类型的参数示例：>>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>> c=np.array([44,55,66])>>> np.concatenate...axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果>>> a=np.array...([[1,2,3],[4,5,6]])>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])>>> np.concatenate((a,b),axis=0) # axis=0为按列拼接...array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])>>> np.concatenate((...array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])若axis = -1的话，即为按行拼接：np.concatenate
np.insert(arr, obj, values, axis)#arr原始数组，可一可多，obj插入元素位置，values是插入内容，axis是按行按列插入。...插入的数组是一维的import numpy as npa = np.array([1,4,6,5,6,8])np.insert(a,0,9)array([9, 1, 4, 6, 5, 6, 8])#插入元素都是在所给位置之前多维...： 如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])np.insert(a,1,11,axis = 1)array([[ 1,...11, 2], [ 3, 11, 4], [ 5, 11, 6]])a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])np.insert(a,1,[2,6]
numpy的allclose方法，比较两个array是不是每一元素都相等，默认在1e-05的误差范围内>>> help(np.allclose)Help on function allclose in
---->>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])>>> a>>> np.cumsum(a)array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21])>>>>>> np.cumsum...-> |1 |2 |3 | [4, 5, 6]------> |5=1+4 |7=2+5 |9=3+6| >>> np.cumsum...1 |2+1 |3+2+1 | [4, 5, 6]------> |4 |4+5 |4+5+6 | >>> np.cumsum
np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维，这一位置指的是np.newaxis所在的位置，比较抽象，需要配合例子理解。...x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# the shape of x1 is (5,)x1_new = x1[:, np.newaxis]# now, the shape of...x1_new is (5, 1)# array([[1],# [2],# [3],# [4],# [5]])x1_new = x1[np.newaxis...,:]# now, the shape of x1_new is (1, 5)# array([[1, 2, 3, 4, 5]])再来一个例子In [124]: arr = np.arange(5*5)..., ..., np.newaxis, np.newaxis]In [127]: arr_5D.shapeOut[127]: (1, 5, 5, 1, 1)
1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max...([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....最少接受两个参数ex:>> np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0)array([0, 0, 0, 1, 2])
返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组x = np.arange...(6).reshape(2,3)print (np.ascontiguousarray(x, dtype=np.float32))print (x.flags['C_CONTIGUOUS'])
import numpy as np result1 = np.unique([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4]) print(type(result1)) # print(result1) # [1 2 3 4] arr = np.array([[1, 2], [3, 3]]) result2 = np.unique(arr) print(type(...result2)) # print(result2) # [1 2 3] arr = np.array([[7, 8], [3, 3], [5, 4...]]) result3 = np.unique(arr) print(type(result3)) # print(result3) # [3 4 5...arr = np.array([[7, 8], [3, 3], [5, 4, 9, 0]]) result3 = np.unique(arr) print(type(result3)) # <class
NP-Completeness ? ? The “First” NP-Complete problem Theorem. CIRCUIT-SAT is NP-complete....Consider some problem X in NP. It has a poly-time certifier C(s,t).
a = np.unique(A) 对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表 import numpy as np A = [1..., 2, 2, 5,3, 4, 3] a = np.unique(A) B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3) b= np.unique(B) C= ['fgfh','asd','fgfh...','asdfds','wrh'] c= np.unique(C) print(a) print(b) print(c) # 输出为 [1 2 3 4 5] # [1 2 3 4 5] #...['asd' 'asdfds' 'fgfh' 'wrh'] c,s=np.unique(b,return_index=True) return_index=True表示返回新列表元素在旧列表中的位置...a, s= np.unique(A, return_index=True) print(a) print(s) # 运行结果 # [1 2 3 4 5] # [0 1 4 5 3] a, s,
np.repeat() np.repeat()用于将numpy数组重复。...一维数组重复3次# 随机生成[0, 5)之间的数，形状1行4列，将此数组按y轴重复3次import numpy as nppop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4
、np.array（不计算列表开销）和 np.array（计算列表开销）在不同数据量下的性能表现差异。...np.fromiter 稍慢：在这些小数据量下，np.fromiter 的执行时间稍微比 np.array 长。...这是因为 np.fromiter 需要逐个元素地从生成器中读取数据，而 np.array 直接操作列表（尤其是不计算列表开销时）。2....np.fromiter 表现稳定：np.fromiter 在中等数据量下表现相对稳定，时间随数据量线性增长，这表明其适合处理较大规模的数据。3....np.fromiter 和不包含列表转换的 np.array 方法更优：在处理大数据时，这两种方法的时间相对较低，尤其是不计算列表开销的 np.array 方法，在大数据量下明显比计算列表开销的 np.array
用法 单目运算 import numpy as np array_1 = np.array([1, 0, 1, 5, 5, 1]) array_2 = np.array([[1, 0, 1],...[5, 5, 1]]) print np.where(array_1 > 2) print np.where(array_2 > 2) 打印结果： (array([3, 4]),) (array([1..., 1]), array([0, 1])) 三目运算 例：将奇数转换为偶数，偶数转换为奇数： import numpy as np y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print...np.where(y%2 == 0, y+1, y-1) 打印结果： [0 3 2 5 4 7] ---- ----
（1）np.linalg.inv()：矩阵求逆 （2）np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量） np.linalg.norm 1、linalg=linear（线性）+algebra（...首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）： 首先help(np.linalg.norm)查看其文档： x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None...> np.linalg.norm(x, ord=2) 5. >>> np.linalg.norm(x, ord=1) 7. >>> np.linalg.norm(x, ord=np.inf) 4 二范数的一个等价方法...： import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y2=np.sum(x**2, axis=1, keepdims=True)**0.5...矩阵∞范数：",np.linalg.norm(x,ord=np.inf,keepdims=True) print "矩阵每个行向量求向量的1范数：",np.linalg.norm(x,ord=1,axis
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