我在诊断和修复此错误时遇到问题.我正在尝试编写描述为in this paper的OaA算法.#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-""" Quick implementation of several convolution algorithms to compare times
"""import numpy as np
import _kernel
from tqdm import trange, tqdm
from PIL import Image
from scipy.misc import imsave
from time import time, sleepclass convolve(object):""" contains methods to convolve t...
在numpy中某处有插入排序吗？我的数组需要一个argsort,但是内置的quick,merge和heap不适合几乎排序的数组.解决方法:从numpy 1.17.0 release notes：Timsort has been implemented and is now used in place of mergesort. […] Timsort features improved performace on already or nearly sorted data and performs like mergesort on random data.截至撰写本文时,NumPy 1.17.0尚未发布,但在发布时,您可以通过在sort调用中指定kin...
import numpy as np
class eightQueen():
def __init__(self,n): #n是棋盘的长宽,构造函数
self.n=n
self.arr=np.zeros((n,n)) #全0的二维数组
def is_valid(self,i,j):
for k in range(0,self.n): #0~n，看看是否合法（能否放旗子）
if self.arr[i][k]==1:
return False
if self.arr[k][j]==1:
return False
i...
我有两个数组P和T. P [i]是一个数字,其时间戳是T [i];可能存在重复的时间戳.
我想生成另外两个数组Q和U,其中Q [i]具有时间戳U [i],并且Q [i]是P中具有时间戳U [i]的所有元素的总和;
例如,对于
P = [1,2,3,4,5]T = [0,0,1,1,1]
我会生产
Q = [3,12]U = [0,1];
有没有一种快速的方法在numpy中这样做,希望它可以矢量化它？解决方法:使用numpy 1.4或更高版本：import numpy as npP = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
T = np.array([0, 0, 1...
我有4个角坐标(四边形)的数千个多边形,并希望将它们转换为光栅表示为numpy 2d数组.存在许多网格化算法,如流行的扫描线填充图形. (见http://www.cs.rit.edu/~icss571/filling/how_to.html或http://cs.uvm.edu/~rsnapp/teaching/cs274/lectures/scanlinefill.pdf)
Octave在poly2mask函数中实现了这一点(例如http://octave.sourceforge.net/image/function/poly2mask.html).
Numpy也有类似的功能吗？我仍然没有得到这个算法如何详细工...
通过写作import igraph
g = igraph.Graph()
g.add_vertices(6)
g.add_edges([(0,1),(0,3),(0,4),(0,5),(1,2),(2,4),(2,5),(3,0),(3,2),(3,5),(4,5),(3,3)])
A=g.get_adjacency()我得到了图g的邻接矩阵,作为Matrix对象.我想通过使用例如numpy.linalg.eigvals()来计算其特征值.此方法将numpy数组对象作为参数.如何将Matrix对象转换为numpy数组对象？我试过用X=numpy.matrix(A)但是它产生了两种混合物,并且无法计算特征值.解决方法:根...
我正在使用NumPy在Python中实现TDMA.三对角矩阵存储在三个数组中：a = array([...])
b = array([...])
c = array([...])我想有效地计算α系数.算法如下：# n = size of the given matrix - 1
alpha = zeros(n)
alpha[0] = b[0] / c[0]
for i in range(n-1):alpha[i+1] = b[i] / (c[i] - a[i] * alpha[i])但是,由于Python的for循环,这不是很有效.我想要的是这样的方法：# n = size of the given matrix - 1
alpha = zeros(n)
alpha[...
我有一个(大)长度为N的k个不同函数的数组,以及一个长度为N的abcissa数组.我想评估abcissa中的函数返回一个长度为N的纵坐标数组,而且关键的是,我需要非常快速地完成它.
我在调用np.where时尝试了以下循环,这太慢了：
创建一些假数据来说明问题：def trivial_functional(i): return lambda x : i*x
k = 250
func_table = [trivial_functional(j) for j in range(k)]
func_table = np.array(func_table) # possibly unnecessary我们有...
我需要在最小二乘意义上解决大量的线性系统.我在理解numpy.linalg.lstsq(a,b),np.dot(np.linalg.pinv(a),b)和数学实现的计算效率差异方面遇到了麻烦.
我使用以下矩阵：h=np.random.random((50000,100))
a=h[:,:-1].copy()
b=-h[:,-1].copy()并且算法的结果是：# mathematical implementation
%%timeit
np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(a.T,a)),a.T),b)10个循环,最佳3：36.3 ms每个循环# numpy.linalg.lstsq implementation
%%t...
??????????????? 【机器学习算法实现】系列文章将记录个人阅读机器学习论文、书籍过程中所碰到的算法，每篇文章描述一个具体的算法、算法的编程实现、算法的具体应用实例。争取每个算法都用多种语言编程实现。所有代码共享至github：https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo 欢迎交流指正！（2）logistic回归__基于Python和Numpy函数库1、算法简介本文的重点放在算法的工程实现上，关于算法的原理不具体展开，logistic回...
机器学习基础算法__python实现(基于numpy等基础库)
?# 博客转自https://blog.csdn.net/weixin_39561100/article/details/80879211
主要是将《机器学习实战》中的算法实现一遍，后续会慢慢更新......
决策树ID3分类的实现：https://github.com/ZhangXiangCHN/Demo/blob/master/DecisionTree_for_ID3.py
K近邻算法的实现(基于矩阵计算)：https://github.com/ZhangXiangCHN/Demo/blob/master/KNN.py
逻辑回归算法的实现：https://gith...
