No.1. 初始化状态 No.2. 通过ndim来查看数组维数,向量是一维数组,矩阵是二维数组 No.3. 通过shape来查看向量中元素的个数或矩阵中的行列数 No.4. 通过size来查看数组中的总的元素的个数,不管数组是几维数组 No.5. 简单数据访问 No.6. 切片访问 No.7. 修改子矩阵中的元素,原矩阵会同时发生改变:修改原矩阵中的元素,子矩阵也会同时发生改变 No.8. 创建与原矩阵不关联的子矩阵 No.9. 通过reshape来将一个向量转化成矩阵并返回,原向量不发生改变:

转自 :  http://blog.csdn.net/u011253874/article/details/43115447 <span style="font-size:14px;">#R语言备忘录三# #数组array和矩阵matrix.列表list.数据框dataframe #数组 #数组的重要属性就是dim,维数 #得到4*5的矩阵 z <- 1:12 dim(z) <- c(3,4) z #构建数组 x <- array(1:20, dim = 

E. Sasha and Array time limit per test 5 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Sasha has an array of integers a1, a2, ..., an. You have to perform m queries. There might be queries of two types: 1 l r

E. Sasha and Array 这个题目没有特别难,需要自己仔细想想,一开始我想了一个方法,不对,而且还很复杂,然后lj提示了我一下说矩阵乘,然后再仔细想想就知道怎么写了. 这个就是直接把矩阵放到线段树里面去了. 注意优化,降低复杂度. #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cstdlib> #inclu

最近一直在学习实时渲染,不免要接触线性代数.而渲染中,一定会用到矩阵,当我再次去复习我之前看的书时,发现<Unity3D 实战核心技术详解>关于矩阵就有几处错误 ,特标注出来. 书的第一章<3D数学与Unity>,1.3.2讲矩阵缩放.1.3.3讲矩阵的旋转.缩放是一个矩阵,后面旋转针对绕三个不同的轴的旋转矩阵(x.y.z),总共4个矩阵,其中3个是错误的,只有一个绕y轴旋转是正确的.我不确定是印刷问题,还是作者本身对矩阵了解和掌握的就不深入,但出现这样的低级错误实属不该. 我直接

一看到“2D矩阵”这个高大上的名词,有的同学可能会有种畏惧感,“矩阵”,看起来好高深的样子,我还是看点简单的吧.其实本文就很简单,你只需要有一点点css3 transform的基础就好. 没有前戏,直奔主题 2D矩阵指的是元素在2D平面内发生诸如缩放.平移.旋转.拉伸四种变化,在css3中对应4个方法分别是scale().translate().rotate()和skew(),可以说这4个方法是css3矩阵matrix的快捷方式,因为这4个方法本质都是由matrix实现的.类似地,在canvas

矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log( n ),还可以求路径方案等,所以更是是一种应用性极强的算法.矩阵,是线性代数中的基本概念之一.一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵.由于它把许多数据紧凑的集中到了一起,所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型.矩阵乘法看起来很奇怪,但实际上非常有用,应用也十分广泛. 只有当矩阵A的列数与矩阵B的行数相等时A×B才有意义.一个m×n的矩阵a(m,n)左乘一个n×p的矩阵b(n,p),会得到一个m×p的矩阵c(m,p),满足矩阵

import pandas as pd import numpy as np #创建列表 a1=[1,2,3] #arange函数:指定初始值.终值.步长来创建数组 a2=np.arange(0,1,0.1) #创建数据框 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) #1.list 转化成array矩阵 b1 = np.array(a1).T Out[30]: array([1, 2, 3]) #2.array转化成datafra

题目链接:http://poj.org/problem?id=3233 Matrix Power Series Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 28105   Accepted: 11461 Description Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak. Input Th

//先记录一个想法……java实在是太臃肿了,纯面向对象也有不少弊端…… //能不能把java精简一下啊! 先上结论: Array:认真看api索引的话,Array有两个.一个是sql中的接口,一个是类,我们在这里说的是这个类. Arrays:对数组的一些列操作. ArrayList:一个容器. 零/概述 在学Java以前,一说到存放东西,第一个想到的就是使用数组,使用数组,在数据的存取方面的却也挺方便,其存储效率高访问快,但是它也受到了一些限制,比如说数组的长度以及数组的类型,当我需要一组st

偶数矩阵(Even Parity, UVa 11464) 问题描述 给你一个n×n的01矩阵(每个元素非0即1),你的任务是把尽量少的0变成1, 使得每个元素的上.下.左.右的元素(如果存在的话)之和均为偶数. 比如,如(a)所示的矩阵至少要把3个0变成1,最终如图(b)所示,才能保证其为偶数矩阵. 看图! 输入格式 输入的第一行为数据组数T(T≤30).每组数据的第一行为正整数n(1≤n≤15): 接下来的n行每行包含n个非0即1的整数,相邻整数间用一个空格隔开. 输出格式 对于每组数据,输出

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种

注意:文章翻译http://wgld.org/.原作者杉本雅広(doxas),文章中假设有我的额外说明,我会加上［lufy:］.另外,鄙人webgl研究还不够深入.一些专业词语,假设翻译有误,欢迎大家指正. 这是本次的demo的运行结果 绘制流程 这次终于该绘制多边形了,之前的文章(十一,着色器的编译和连接)中介绍了HTML,顶点着色器和片段着色器,这次看一下javascript从開始到终于的所有处理. 假设前两篇文章介绍的内容全然理解的话,这次的内容也应该不难了.也许会有不easy理解的地方,

Problem E. Matrix from Arrays Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 474    Accepted Submission(s): 202 Problem Description Kazari has an array A length of L, she plans to generate an

原创博文,转载请标明出处--周学伟http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子

一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit # 魔法命令格式:% + 命令 # %run:将模块引用并在Jupyter Notebook中执行(这是与import的区别),模块被引用后,其内部的函数可以在Jupyter Notebook中直接被引用: # 格式:%run + 文件的地址 + 文件名 2)%timeit 测试代码的性能,后面只

二维数组中的查找: 题目描述:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. 两种思路各有优势: 1.行枚举列二分O(nlogm)(列二分行枚举O(mlogn)) 2.从左下角或右上角移动O(m+n) 如果n,m一个特别大一个特别小选择方案1效率很高 其他情况选择第2中方案   替换空格: 题目描述:请实现一个函数,将一个字符串中的空格替换成“%20”.例如,当字符串为We A

参考维基百科的数学公式教程 参考Cmd Markdown 公式指导手册 本文为 MathJax 在 Markdown 环境下的语法指引. 如何插入公式 \(\LaTeX\) 的数学公式有两种:行中公式和独立公式(行间公式).行中公式放在文中与其它文字混编,独立公式单独成行. 行中公式可以用如下方法表示: $ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示: $$ 数学公式 $$ 函数.符号及特殊字符 声调 / 变音符号 \dot{a}, \ddot{a}, \acute{a}, \grave{a} \

MathJax与LaTex公式简介 (转载) PS: 原文链接写的非常好!!! 博主写这篇文章,一是为了防止原链接失效,二是在cnblogs上测试MathJax; 本文从math.stackexchange.com上名为MathJax basic tutorial and quick reference的问题翻译而来,并有所改动.主要讲述了如何使用MathJax和相关的Latex语法. MathJax简介 MathJax是一款运行在浏览器中的开源数学符号渲染引擎,使用MathJax可以方便的在浏

KNN要用到欧氏距离 KNN下面的缺点很容易使分类出错(比如下面黑色的点) 下面是KNN算法的三个例子demo, 第一个例子是根据算法原理实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import operator # 已知分类的数据 x1 = np.array([,,]) y1 = np.array([,,]) x2 = np.array([,,]) y2 = np.array([,,]) scatter1 = plt.scatte

1.KNN 简介:knn算法是监督学习中分类方法的一种.它又被叫k近邻算法,是一个概念极其简单而分类效果又很优秀的分类算法. 核心思想:在训练集中选出离输入的数据最近的k个数据,根据这k个数据的类别判断输入数据的类别,k个数据的类别判断方法可以是k个中出现次数最多的类别,也可以根据距离计算权重,再选出权重最大的类别,等等. 准确率的制约:k值的大小和判断类别的方法 2.数据源 分别给出两类由正太分布随机的200个点,并将两类一前一后合并,最后以矩阵的形式存放入dataset: x1 = nump