>>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> a array([[-4, -4, -5, 2, 1], [-1, -2, -1, 3, 3], [-1, -2, 3, -5, 3], [ 0, -3, -5, 1, -4], [ 0, 3, 1, 3, -4]]) # 方式一 >>> np.maximum(a, 0) array([[0, 0,

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], #

import numpy as npa=[2,10,2,3,4,10,10]ans = np.where(np.array(a)==10)print(ans) 结果是:(array([1, 5, 6], dtype=int64),) 就是说,np.where()可以返回同一个元素在不同位置的索引. a=[,,,,,,] ans = a.index() print(ans) 结果是:1 就是说,a.index()返回指定元素第一个位置的索引.

def is_even_num(l): enum = [] for n in l: == : enum.append(n) return enum print(is_even_num([, , , , , , , , ]))

给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 .请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数. 幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素: 在同一行的所有元素中最小 在同一列的所有元素中最大 示例 1: 输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]] 输出:[15] 解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值. 示例 2: 输入:matrix = [[1,10,4,2],[9,3,8,7],[15,16,17,12]]

题目 给你一个大小为 m * n 的矩阵 mat,矩阵由若干军人和平民组成,分别用 1 和 0 表示. 请你返回矩阵中战斗力最弱的 k 行的索引,按从最弱到最强排序. 如果第 i 行的军人数量少于第 j 行,或者两行军人数量相同但 i 小于 j,那么我们认为第 i 行的战斗力比第 j 行弱. 军人 总是 排在一行中的靠前位置,也就是说 1 总是出现在 0 之前 示例: 输入:mat = [[1,1,0,0,0], [1,1,1,1,0], [1,0,0,0,0], [1,1,0,0,0], [1

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])

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_168 现在很多互联网企业学聪明了,知道应聘者有目的性的刷Leetcode原题,用来应付算法题面试,所以开始对这些题进行"魔改",比如北京某电商平台的这道题: 有一个正方形的岛,使用二维方形矩阵表示,岛上有一个醉汉,每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格,如果超出矩阵范围他就死了,假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的),请计算n步以后他还活着的概率. 例如:输入矩阵大小2*2,起点(0,0),随机走出一步 n =

(1) 读取单个sheetname的内容. 此部分转自:https://www.cnblogs.com/xxiong1031/p/7069006.html python读取excel中单元格的内容返回的有5种类型,即上面例子中的ctype: ctype: 0   empty 1   string 2   number 3   date 4   boolean 5   Error # coding=utf-8 import xlrd import sys reload(sys) sys.setde

python练习:假设s是一个字符串,返回s中十进制数字之和.例如,如果s是‘a2b3c’,则返回5. 重难点:字符串转化为字符序列.in的多种应用.try-except代码块的使用. print("————————————————————————————") def sumDigits(s): sum=0 n=list(map(str,s))#这里是str不是char for i in n: try:#这里严格注意缩进 ']: sum=sum+int(i) except ValueE

//将3*4矩阵中找出行最大,列最小的那个元素. #include <stdio.h> #define M 3 #define N 4 void fun(int (*a)[N]) { ,j,find=,rmax,c,k; while( (i<M) && (!find))//这里发现i没有进行递增操作. { rmax=a[i][]; c=; ; j<N; j++) if(rmax<a[i][j]) { /**********found**********/ rm

# 第三题:返回列表中的第二小的元素的下标 # 1.参数是一个列表,元素全部是整数 # 2.返回第二小的元素的下标 def seconde_min(lt): n = len(lt) if lt[0]< lt[1]: yixiao = lt[0] erxiao=lt[1] else: yixiao=lt[1] erxiao=lt[0] for i in range(2,n): if lt[i]<erxiao: erxiao=yixiao yixiao=lt[i] elif yixiao<l

需求:统计列表list1中元素3的个数,并返回每个元素的索引 list1 = [3, 3, 8, 9, 2, 10, 6, 2, 8, 3, 4, 5, 5, 4, 1, 5, 9, 7, 10, 2] 在实际工程中,可能会遇到以上需求,统计元素个数使用list.count()方法即可,不做多余说明 返回每个元素的索引需要做一些转换,简单整理了几个实现方法 1 list.index()方法 list.index()方法返回列表中首个元素的索引,当有重复元素时,可以通过更改index()方法__s

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

Given an integer matrix, find the length of the longest increasing path. From each cell, you can either move to four directions: left, right, up or down. You may NOT move diagonally or move outside of the boundary (i.e. wrap-around is not allowed). E

参考:http://xudacheng06.blog.163.com/blog/static/4894143320127891610158/ 杨氏矩阵(Young Tableau)是一个很奇妙的数据结构,他类似于堆的结构,又类似于BST的结构,对于查找某些元素,它优于堆:对于插入.删除它比BST更方便. 首先介绍一下这个数据结构的定义,Young Tableau有一个m*n的矩阵,让后有一数组 a[k], 其中k<=m*n ,然后把a[k]中的数填入 m*n 的矩阵中,填充规则为(如图1-1):

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

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

主要内容: 一. 锁 二. 信号量 三. 事件 通过event来完成红绿灯模型 四. 队列(重点) 队列实现进程间的通信 五. 生产者消费者模型 1. 初始版本(程序会阻塞住) 2. 升级版本一(通过抛出异常信号的方式结束进程) 3. 升级版本二(通过发送结束信号的方式结束进程) 第一种: 生产者发结束信号 第二种: 主进程发结束信号 4. 升级版本三(有多个消费者和生产者的时候需要发送多次结束信号) 六. JoinableQuene实现生产者消费者模型 一. 进程同步(锁) 在之前muitip

最近在写yolov3,因为yolov3的多输出性质,所以我打算写适配多输出的工具函数,在numpy中可以在一个array中包含多个不同维度的array,但在tensorflow中一个tensor只能保存相同维度的矩阵,这就十分蛋疼了.下面记录一下我是如何解决的. 在做parser的时候,让其返回值第一个为img,然后是一个动态的label数组,接下来使用tensorflow的包装函数进行包装,最后执行: 123456789 def (): img = np.zeros((240, 320, 3)

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中的任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左.右.上.下移动一格. 如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径不能再次进入该格子.例如,在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串"bfce"的路径. [["a","b","c","e"], ["s","f","c&quo