在对数据进行可视化的过程中,可能经常需要对数据进行三维绘图,在python中进行三维绘图其实是比较简单的,下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例,并且给出相关函数的参数. 通常,我们绘制三维图像经常需要如下步骤: 1.生成二维的网格坐标数据,我们可以使用np.meshgrid(x, y)函数进行二维网格坐标的生成,该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据,并且返回的数据具有如下的格式: import numpy as np t = np.linspace(1, 5, 5) x, y =

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/589/ Time limit(ms): 2000 Memory limit(kb): 65535   Description 告诉你们一个好消息,Wraith前几天天得到一块西瓜,但是是长方体形的.... Wraith发现这块西瓜长m厘米,宽n厘米,高h厘米.他发现如果把这块西瓜平均地分成m*n*h块1立方厘米的小正方体,那么每一小块都会有一个营养值(可能为负,因为西瓜是有可能坏掉的,但是绝对值不超过200). 现在Wr

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

python 判断矩阵中每行非零个数的方法: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.py # @Software: PyCharm import time import numpy as np # data = np.array([ # [5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 0.0], # [3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0], #

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

MATLAB实例:二元高斯分布图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 %% demo Multivariate Normal Distribution clear clc %% 空间坐标范围 x1=-5:0.2:5; x2=-5:0.2:5; [X1, X2]=meshgrid(x1, x2); X=[X1(:) X2(:)]; %% 高斯分布参数 % 分量1 miu_1=[1 1]; % 均值 Sigma_1=

偶数个相邻, 以n*m个点为变量, 建立异或方程组然后高斯消元... O((n*m)^3)复杂度看起来好像有点大...但是压一下位的话就是O((n*m)^3 / 64), 常数小, 实际也跑得很快. ------------------------------------------------------------------------------------- #include<cstdio> #include<bitset> #include<cstring>

python矩阵的表示真是让人头大,下面记录一下具体用法:array是numpy库里的.不管怎样, 一.首先导入 numpy: 1)import numpy 2)from numpy import * 3)import numpy as np 二.定义array数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) X输出为5x4的矩阵: 三.X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1]

矩阵运算: \(A\times B\)叫做\(A\)左乘\(B\),或者\(B\)右乘\(A\). 行列式性质: \(1.\)交换矩阵的两行(列),行列式取相反数. \(2.\)某一行元素都\(\times k\),行列式值也\(\times k\). \(3.\)某一行加到另一行上,行列式值不变. \(4.\)矩阵某两行(列)元素分别成比例,行列式值为\(0\). \(5.A+B=C\Rightarrow|A|+|B|=|C|\). \(6.\)矩阵与转置矩阵行列式相等. 对于方阵而言: \(

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

Description 我们称一个由0和1组成的矩阵是和谐的,当且仅当每个元素都有偶数个相邻的1.一个元素相邻的元素包括它本 身,及他上下左右的4个元素(如果存在). 给定矩阵的行数和列数,请计算并输出一个和谐的矩阵.注意:所有元素为0的矩阵是不允许的. Input 输入一行,包含两个空格分隔的整数m和n,分别表示矩阵的行数和列数. Output 输出包含m行,每行n个空格分隔整数(0或1),为所求矩阵.测试数据保证有解. Sample Input 4 4 Sample Output 0 1 0

任意门:http://poj.org/problem?id=1830 开关问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 10742 Accepted: 4314 Description 有N个相同的开关,每个开关都与某些开关有着联系,每当你打开或者关闭某个开关的时候,其他的与此开关相关联的开关也会相应地发生变化,即这些相联系的开关的状态如果原来为开就变为关,如果为关就变为开.你的目标是经过若干次开关操作后使得最后N个开

创建二维数组的办法 直接创建(不推荐) 列表生产式法(可以去列表生成式 - 廖雪峰的官方网站学习) 使用模块numpy创建 举个栗子: 创建一个3*3矩阵,并计算主对角线元素之和. import numpy as npa=np.random.randint(1,100,9).reshape(3,3) #生成形状为9的一维整数数组a=np.random.randint(1,100,(3,3)) #上面的语句也可以改为这个print(a)(m,n)=np.shape(a) # (m,n)=(3,3)

题目链接 高斯消元其实是个大模拟qwq 所以就着代码食用 首先我们读入 ;i<=n;++i) ;j<=n+;++j) scanf("%lf",&s[i][j]); 读入肯定没什么问题(不过我在这卡了一分多钟) 然后我们要进行消元操作 所谓消元操作其实就是对于输入的矩阵 比如说 9 3 2 2 1 4 7 3 1 3 4 5 进行一番乱搞,使得第当前枚举的(比如说枚举第i行第i列)s[i][j]系数变成1. 实际上就是整行同除qwq 比如我们除完第一行第一列的之后,矩

有个朋友提出了一个问题:手头上现在有一个二维列表,比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]. 其实不动脑筋的话,用二重循环很容易写出来: #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : mayi # Blog : http://www.cnblogs.com

pro:给定N*M的矩阵,以及初始玩家位置. 规定玩家每次会等概率的向左走,向右走,向下走,原地不动,问走到最后一行的期望.保留4位小数. sol:可以列出方程,高斯消元即可,发现是三角矩阵,O(N*M)----元素个数.  也可以用反复逼近答案. 反复做,dp[i][j]=(dp[i][j+1]+dp[i][j-1]+dp[i][j]+dp[i-1][j])/d[j]+1.0  为了使逼近效果更好,我每次先左一次,再右一次. #include<bits/stdc++.h> #define r

背景: osg是一款开源的三维引擎,在过去多年的发展中积累了大量的用户,该引擎基于场景树的管理,使用方法简单.但是对长期使用python作为开发工具的朋友来说, 有一定门槛. 下面的小程序,演示了如何使用python进行osg程序的开发.  代码基于OSG3.4 和  python3.6.  OSG程序用vs2015编译.https://github.com/enigma19971/pyosg from pyosg import * v= osgViewer.Viewer() root = os

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

题意:构造一个$n*m$矩阵 使得每个元素和上下左右的xor值=0 题解:设第一行的每个元素值为未知数 可以依次得到每一行的值 然后把最后一行由题意条件 得到$m$个方程 高斯消元解一下 bitset写起来比较方便 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> #include <bitset> using namespace std; const int MAXN = 45; int