import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>3 但假设其最值不止一个,如下 a = np.array([1,2,3,4,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>[3,4]…

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) a = np.arange(9).reshape((3,3)) a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) print(np.max(a)) #全局最大 8 print…

Numpy ndarray 高级索引 "bug" ? 话说一天,搞事情,代码如下 import numpy as np tmp = [1, 2, 3, 4] * 2 a, b = np.zeros((10, 10)), np.zeros((10, 10)) a[tmp[:-1], tmp[1:]] += 1 for i in range(len(tmp) - 1): b[tmp[i], tmp[i + 1]] += 1 print(a.sum() - b.sum()) 心理预期a 与…

NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组.…

本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数组 >>> import numpy as np >>> m = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) #定义矩阵,int64 >>> m array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> m = n…

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指 针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和C语言的一维数组比较类似.但是由于它不支持多维,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算. NumPy的诞生弥补了这些不足,NumPy提供了两…

NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的…

今天看到这样一句代码: xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32') #创建一个二维随机数矩阵(nb行d列) xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值 要理解这两句代码需要理解三个函数 1.生成随机数 numpy.random.random(size=None) size为None时,返回float. size不为None时,返回numpy.ndarray.例如numpy.random…

//编写一个C++程序求PI的值 /* PI=16arctan(1/5)-4arctan(1/239) 其中arctan用如下形式的极数计算: arctan=x-(x^3/3)+(x^5/7)-(x^7/7)+... */ #include<iostream> using namespace std; double arctan(double x){ double sqr = x*x; double e = x; ; ; ){ double f = e/i; r = (i%==)?r+f:r-…

NULL值是关系数据库系统布尔型(true,false,unknown)中比较特殊类型的一种值,通常称为UNKNOWN或空值,即是未知的,不确定的.由于NULL存在着无数的可能,因此NULL值也不等于NULL值,所以与NULL值相关的操作同样都为NULL值.正是基于这样一个特性,对于NULL值列上的B树索引导致了is null/is not null不走索引的情形,下面描述了NULL值与索引以及索引NULL列上的执行计划,如何使得NULL值走索引的情形.注:本文仅仅讨论的是B树索引上的NULL值…

今天用到了shape,就顺便学习一下,这个shape的作用就是要把矩阵进行行列转换,请看下面的几个例子就明白了: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.shape (4,) >>> y = np.zeros([2,3,4]) >>> y.shape (2, 3, 4) >>> y.shape = (3,8) >>…

转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a ndarray into a Tensor or Operation.) 原因:变量命名重复了 image_test, label_test = get_batch(x_val, y_val, w,…

两个月前做的题,以后可以看看,是rmq关于求区间最值的下标 /* hdu3183 终点 给一个整数,可以删除m位,留下的数字形成一个新的整数 rmq 取n-m个数,使形成的数最小 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> #include<cstdio> #define MAXN 1010 using namespace std; ]; int a[MAXN]; void makeRMQ(…

思想 : 1 优化:题意是覆盖点,将区间看成 (l,r)转化为( l-1,r) 覆盖区间 2 核心:dp[i]  覆盖从1到i区间的最小花费 dp[a[i].r]=min (dp[k])+a[i]s;  l-1=<k<=r-1 (可我总是想着从后到前,从 前到后反而更好理解) 3  离散区间---使用线段树求区间最值  时间复杂度O(nlogn) ps (一定忍住不看别人的代码,继续加油) #include <bits/stdc++.h> #define lson l,m,rt*2…

求区间最值,数据范围也很小,因为只会线段树,所以套了线段树模板=.= Sample Input3110011 151 2 3 4 551 21 32 43 43 531 999999 141 11 22 33 3 Sample Output1002344519999999999991 # include <iostream> # include <cstdio> # include <cstring> # include <algorithm> # incl…

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说.RMQ问题是指求区间最值的问题. id=10244" target="_blank" style="color:blue; text-decoration:none">Balanced Lineup Time Limit: 5000MS   Mem…

/*编敲代码,依据下面公式求e的值. 要求用两种方法计算: 1)for循环.计算前50项 2)while循环,直至最后一项的值小于10-4 e=1+1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+1/5!+...+1/n! */ #include<stdio.h> //===================================================== //用for求e的值 double For() { double sum=1,temp=1; int i; for(i=1;i&…

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np_data) # <class 'numpy.ndarray'> tensor2array = to…

开学新拉的题目,老题重做,思路会稍微比之前清晰,不过这也算是一点点进步了. 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少. 这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问.当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩. Input 本题目包含多组测试,请处理到文件结束. 在每个测试的第一行,有两个正整数 N 和 M ( <N<=,<M< ),分别代表学生的数目和操作的数目. 学生ID编号分别从1编…

HDU1754 I Hate It Time Limit:3000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少. 这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问.当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩.   Input 本题目包含多组测试,请处理到文件结束.…

在学习opencv-python的时候,给出图片地址再调用cv2.imread("地址"),发现出创建的是numpy类型的ndarray对象,用来存放多维数组的对象 # 导入cv2模块 import cv2 # 给出本地图片的地址 img_dir="D:/360Downloads/test.jpg" # 创建numpy类型的ndarray对象,存放多维数组的对象 img=cv2.imread(img_dir) # <class 'numpy.ndarray'&…

python透过"值"找字符串和列表中的索引和键. 1 #!usr/bin/env python3 2 #-*- coding=utf-8 -*- 3 4 ''' 5 python通过值找索引或键 6 ''' 7 lang1 = "study python" #定义字符串 8 print(lang1) #打印字符串 9 for index, letter in enumerate(lang1): #循环读取键和值 10 print(index, letter) #打…

问题描述 在将一个数组送入tensorflow训练时,报错如下: ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray) 数组元素为数组,每个数组元素的shape不一致,示例如下: cropImg[0].shape = (13, 13, 3) cropImg[1].shape = (14, 13, 3) cropImg[2].shape = (12, 13, 3…

Numpy.frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 不再通过遍历,对数组中的元素进行运算,利用frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 下面是示例代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 20 17:18:11 2020 @author: pan """ import time import numpy as np arr…

重要的应该写在前面[捂脸]   场景一:仅求最大值对应的键,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key = max(dic, key = dic.get) >>> max_key 'A'>>> 场景二:求最大值对应的键值对,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key_value = max…

发现一个很奇怪的现象: python语言求哈希值所用时间竟然比C++少: C++ code 1 #include "stdafx.h" 2 #include <windows.h> 3 #include <time.h> 4 #include <iostream> 5 void ShowError(char *pszText) 6 { 7 char szErr[MAX_PATH] = { 0 }; 8 ::sprintf_s(szErr, "…

Numpy 最重要的一个特点是 N 维数组对象 ndarrary ,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中每个元素在村中都有相同储存大小的区域. ndarray 内部有以下内容组成: 1.一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针 2.数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子 3.一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组 4.一个跨元组(stride),其…

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,3,2],[6,3,5]])print(a) [[1 2 3] [4 3 2] [6 3 5]] print(a.ndim) # array的维度 2 print(a.dtype) # array元素的数据类型 int32 print(a.shape) # array每个维度的大小 (3, 3) print(a.T) # array的转置 [[1 4 6] [2 3 3] [3 2 5]] print(a.r…

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组. 一个跨度元组(stride),其中…

该部分位于numpy - ref - 1.14.5中的2.8 available ufuncs 1 数学运算 1.1 元素级加法 add 加法规则: numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'add'> x1 ,x2 - number,ndarray,Iterable 均可…