在对复杂的二元函数进行绘图的时候，往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢？
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给定两个数组 A 和 B，若数组 A 的某个元素 A[i] 与数组 B 中的某个元素 B[j] 满足 A[i]==B[j]，则寻找到一个匹配的二元组(i,j) ，请统计再这两个数组 A 和 B 中，一共存在多少个这样的二元组。
我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则，用于在不同大小的数组上应用二元ufunc（例如，加法，减法，乘法等）。
NumPy 中的通用函数（ufuncs）是一种能够对数组进行元素级操作的函数，支持数组的快速、逐元素的操作，是进行数据处理的关键工具之一。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的通用函数，包括基本的ufuncs操作、多数组操作、聚合操作等，并通过实例演示如何灵活运用这些功能。
本文分析：HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。当词典文件没有被缓存时，会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中，然后构造start和pair数组，并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找。当已经有缓存bin文件时，那直接读取构建start和pair数组，速度超快。
lambda表达式本身是一个非常基础的python函数语法，其基本功能跟使用def所定义的python函数是一样的，只是lambda表达式基本在一行以内就完整的表达了整个函数的运算逻辑。这里我们简单展示一些lambda表达式的使用示例，以供参考。
NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入：
上回说到，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵！
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
" 谓词 ( Predicate ) " 是一个 返回 布尔 bool 类型值 的 函数对象 / 仿函数 或 Lambda 表达式 / 普通函数 , 可用于对某个条件进行检查 ;
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
那么，lambda表达式有什么用处呢？很多人提出了质疑，lambda和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用，因为有很多别的方法能够代替lambda。同时，使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。
argument 引数（传给函式的值）。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议，滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于 TCP 协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
本文将以实践的方式讨论N-Gram原理与其应用，我对N-Gram的接触来源与一个文本分类的实验，发现在原有的分词基础上引入N-Gram会提升分类准确率，因此在此讨论什么是N-Gram？它有什么作用？
我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。
本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x
实际上，python中的变量仅仅只是用来保存一个数据对象的地址。无论是什么数据对象，在内存中创建好数据对象之后，都只是把它的地址保存到变量名中。所以变量名是类型无关的，但它指向的值是类型相关的，可以是数值、字符串、列表、函数、类、对象等等。这些内存对象中都至少包含3部分：对象类型、对象的引用计数(用来判断改对象是否可被垃圾回收器回收)、对象的值。
在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD，也叫做键值对RDD，可以理解成KVRDD。
在现代数据科学和数值计算中，数组操作是不可或缺的一部分。而NumPy作为Python中最受欢迎的科学计算库之一，为我们提供了强大的工具，使得数组操作变得高效而简单。在这个过程中，NumPy通用函数（ufuncs）脱颖而出，成为加速逐元素数组操作的利器。
二元函数比之一元函数会多一个z轴，所以二元函数的图像也是立体的，那么怎么用Python来绘画二元函数的图像呢？
transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ;
NumPy中有一个非常方便的特性：broadcasting。当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算（如相加，相乘）的时候，broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。 什么是broadcasting 我们通过一个简单的例子来认识一下broadcasting，考虑下面的代码 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5]) c = a + b a+b其实是把
1、a代表了整个数组的大小，四个整形的元素，大小一共16字节。 2、a+0代表的第一个元素的地址，我们可以知道在32位系统下占用4个字节。 3、*a代表的是解引用后的数组首元素，大小是一个整形，4个字节大小。 4、a+1代表的是第二个元素的地址，占用4个字节大小。 5、a[ 1 ] 代表的是数组第二个元素，一个整形4个字节大小。 6、&a代表整个数组的地址，但是地址仍然是四个字节大小。 7、*&a先取地址再解引用，就等于是a，所以代表整个数组大小，16字节。 8、&a+1中&a代表整个数组的地址，+1跳过整个数组，但是还是一地址，仍然是4个字节。 9、&a [ 0 ] 是代表了第一数组元素的地址，4个字节。 10、&a [ 0 ] + 1 代表的第一个元素的地址+1，也就是第二元素的地址，4个字节大小。 知识点：地址不分贵贱，都是统一的大小，在32位系统下，都是4个字节大小。 &数组名是代表了整个数组的地址。 *& 一个取地址一个解引用就相当于抵消了。
主题非常广泛：数据集可能来源于广泛的来源和各种格式，包括文档集合，图像集合，声音片段集合，数值测量集合或几乎任何其他内容。尽管存在这种明显的异质性，但它将帮助我们从根本上将所有数据视为数字数组。
numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表：
现在有一个链表数组，每个链表内都已经是升序的排序现在请你将所有的链表进行合并，返回合并后的升序链表。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
在Python中Dict 是用来存放key-value键值对的，它是一种灵活的访问和组织数据的方式。创建空字典使用 {} 。
针对使用Python求二元一次方程的根的问题，本文提出以上方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本次实验的方法比较单一，可以通过未来的学习对该方法进行优化。
在聊完类和对象之后，我们要理解一件事，无论是在Scala还是Python，每一个值都是对象，在某种程度上来说，这两门语言都是更加纯粹的面向对象的语言。两者也都支持函数是一等对象，区别在于Python并不认为自己是函数式编程语言，而Scala处处都在鼓励使用不可变的数据结构。今天要聊的是操作符，我们可以看到在Scala和Python里如何给一个自定义对象加上操作符。
n-gram[1] 是文本文档中 n 个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。 N-gram 模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。 N-gram 建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。 n-gram 的替代方法是词嵌入技术，例如 word2vec。N-grams 广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
中 , 如果 定义了 一个 “乘法” 运算 , 满足以下 四个 性质 , 那么 该 非空集合
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与处理 很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基
代码中的注释经常用来表达代码内容的含义或者保存一些不执行但要保留的代码进行对比查看
图像是猫还是狗？情感是正还是负？贷还是不贷？这些问题，该如何使用合适的机器学习模型来解决呢？
Go 语言的语言符号又称为词法元素，共包括5类：标识符（identifier）、关键字（keyword）、操作符（operator）、分隔符（delimiter）、以及字面量（literal）。一般情况下，空格符、水平制表符、回车符和换行符都会被忽略，除非它们作为多个语言符号之间的分隔符的一部分。在 Go 语言中不需要显示地插入分号，在必要时，Go 语言会自动为代码插入分号以进行语句分隔。
编者按：本文源自作者 Jean-Nicholas Hould 的个人博客，他是一位来自加拿大蒙特利尔的数据科学家，具有丰富的研发和实践经验。本文节选自作者个人的学习笔记，原文见文末链接，AI研习社编译。 对许多刚入门机器学习的开发者而言，许多参数和定义都显得抽象、难以理解，可能许多人直到开始进入实际的项目研发，都还没能真正搞清楚这些参数和定义的确切含义。为此，我在这里故意避开 scikit-learn 等现成的算法工具，从零开始自己用 Python 实现了一个感知机二元分类器，一方面通过实际代码深入认识了感
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分
对于二元一次方程ax2+bx+c=0，可以根据数学求根公式，可以先算出b平方减4ac的值。而开平方，我们则可以引入math函数，math.sqrt(),最后带入输入的a，b，c值计算即可。
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