矩阵sparse torch numpy

LeetCode 977 有序数组的平方 题目链接：977.有序数组的平方 思路：双指针，由两侧向中间逼近 LeetCode 209.长度最小的子数组 题目链接：209.长度最小的子数组 思路：滑动窗口，关键点滑动窗口起始点和终止点位置关系的确定 LeetCode 59.螺旋矩阵 题目链接：59.螺 ......

04 - 矩阵键盘 前言 LCD1602液晶屏 在学习使用矩阵键盘之前，为了后续的调试和显示，有必要简单了解一下LCD1602液晶屏的使用方法。江协科技已经给我们提供了模块化的代码，所以我们只需要调用对应方法就可以了，常用方法如下： 至于LCD1602具体如何操作使用，后续会有，暂时就先放一边 扫描 ......

题目： 59. 螺旋矩阵 II 要求： 给你一个正整数 n ，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。 答案： 两种解法： 一种用计算机模拟顺时针旋转的效果，这种方法看起来容易，做起来并没有那么容易，我开始就用这个思路做的，结果发现 ......

​ 1、安装 Matplotlib Matplotlib 是一个功能强大且受欢迎的 Python 库，用于生成 2D 图表和图形。它因其灵活性、广泛的功能和用户友好的界面而广泛用于各种科学、工程和数据分析应用。 可以通过 pip 安装，命令如下， pip install matplotlib 或 p ......

题意 给定一个矩阵，每次询问子矩阵的第 \(k\) 大。 Sol 考虑把莫队扔到二维上来做。 发现复杂度变为：\(O(n ^ 2 q ^ {\frac {3}{4}})\)。 卡卡常就过了。 Code #include <iostream> #include <algorithm> #include ......

1、二进制文件读写 NumPy提供了几种处理二进制文件的方法，允许高效地读写大型数组数据。方法如下， 1）保存数组到二进制文件 numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True): 将数组保存到以.npy扩展名的二进制文件中。file ......

通常来说，多进程没有涉及到梯度同步的概念。 分布式则设计梯度同步。分布式中，如果用cpu，则指定gloo后端。用gpu，则指定nccl后端。 多进程训练 只需要mp.spawn即可，每个进程只负责自己的模型训练，不涉及梯度同步。 例子 https://www.geeksforgeeks.org/mu ......

​ 1、生成随机数 1）均匀分布随机数 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成在 [0, 1) 区间的均匀分布随机数。d0, d1, ..., dn：表示生成随机数的维度。 numpy.random.randint(low, high=None, size=Non ......

Description Alex最近又喜欢上了矩阵转置游戏，这个游戏非常简单，将一个3*3的矩阵转置即可。现在，请你用指针写一个程序来实现矩阵转置功能。 Input 输入包含多组测试数据，对于每组测试数据，包含一个3*3的矩阵，每个元素的值都在0到9之间。 Output 一个转置后的3*3的矩阵。每 ......

论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......

Python 的 NumPy 库是数据分析和科学计算的核心库之一，提供了广泛的数学运算功能，使得处理大型多维数组和矩阵运算变得简单高效。NumPy 是进行数据分析和科学计算的基石，掌握其数学运算功能对于进行有效的数据处理和分析至关重要。本文主要介绍Python Numpy 中数据分析常用数学运算，以 ......

day18 复习2023年12月10日 周日 12:40:19hashlib模块import hashlibm=hashlib.md5()m.update(b"yjw")print(m.hexdigest()) m.update(b"1205")print(m.hexdigest()) m1=has ......

numpy常用的函数和属性 函数 语法：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) object：任何暴露数组接口方法的对象，通常是列表或元组。 dtype：数组的所需数据类型，可选。 cop ......

前言 关于这个算法的前置知识快速幂和矩阵可以点击链接看我以前的博客 问题 给定\(n \times n\)矩阵\(A\),求\(A^k\) 算法思路 顾名思义，矩阵快速幂就是矩阵乘法 + 快速幂 (这里就不再赘述快速幂的原理，不熟悉的可以去看我以前的博客) 要想实现这个算法，我们首先需要先实现矩阵乘 ......

对比 通过⼀段代码运⾏来体会ndarray与Python原⽣list运算效率对⽐。 import random import numpy as np import time # 创建包含随机数的列表 a = [] for i in range(1000000): # 我减小了迭代次数以避免内存问题 ......

简介 Numpy（Numerical Python）是⼀个开源的Python科学计算库，⽤于快速处理任意维度数组的工具。 Numpy⽀持常⻅的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使⽤Numpy⽐直接使⽤Python要简洁的多，性能好Numpy使⽤ndarray对象来处理多维数组，该对象是⼀个快速 ......

给定 n×n 的矩阵 A，求 A^k。 typedef long long LL; const int mod=1000000007; struct matrix{ LL c[101][101]; matrix(){memset(c, 0, sizeof c);} } A, res; LL n, k ......

N≤400，所有 0≤aij<1e9+7 const int N=405,P=1e9+7; int n; LL a[N][N<<1]; LL quickpow(LL a, LL b){ LL ans = 1; while(b){ if(b & 1) ans = ans*a%P; a = a*a%P; ......

在 Python 的 NumPy 库中，合并和分割数组是两种常用的操作，用于重组和分解数据集。将多个数据集合并为一个数据集，方便进行后续的处理。将数据集拆分为多个子数据集，用于并行处理或分布式处理。将数据集按指定条件进行分组，方便进行分析。 1、合并数组 合并数组是一种常见操作，允许你将多个数组组合 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34506 原文出处：拓端数据部落公众号 信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的 ......

1、获取数组的形状 1、获取数组的形状 要获取数组的形状，可以使用 shape 属性。 文档：Python numpy.shape函数方法的使用 2、改变数组形状 要改变数组的形状，可以使用 reshape() 方法。 文档：Python numpy.reshape函数方法的使用 3、改变数组的大小 ......

Kirchhoff 矩阵树定理的无向图情况 定义 无向图无自环。 设 \(G\) 为包含 \(n\) 个点，\(m\) 条边的无向图。 设 \(\deg(i)\) 表示顶点 \(i\) 的度数，\(E(i,j)\) 表示顶点 \(i\) 与 \(j\) 连边的条数。 记边 \(i\) 的起点为 \( ......

说明 本文杨图采用英式画法。 定义 杨图 杨图（Young Diagram）是一个有限的框或单元格集合，左对齐排列，行长按非递增顺序排列。相当于从上往下杨图的行长非递增，且从左往右杨图的列长非递增（当然其实前后两者等价）。令总方格数为 \(n\)，那么杨图的形状对应了一个 \(n\) 的整数拆分。 ......

1、普通索引 普通索引是指使用单个整数或整数列表来索引数组中的元素。 1）单个元素索引 要访问 NumPy 数组的单个元素，可以使用单个整数索引。索引从 0 开始，表示数组的第一行第一个元素。 2）多维元素索引 2、高级索引 高级索引允许使用布尔值或数组来索引数组中的元素。 1）布尔索引 布尔索引是 ......

https://blog.csdn.net/zcz_822/article/details/128694447?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E5%B8%A6%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%AD%98%E5%82%A ......

参考网址： https://blog.csdn.net/weixin_44179269/article/details/124573992?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170167791616800197042802 ......

题目描述 思路一：开辟两个数组，时间复杂度O(m + n) 开辟两个数组用来记录哪些行、哪些列需要置为零。 这样时间复杂度为O(m + n)。 思路二： 原地算法：不适用额外空间或者说常数级空间来实现算法。 类似于使用set保存每行每列是否需要置零， 方法一：对应思路一 class Solution ......

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Matrix { using i64 = long long; i64 N; vector<vector<i64>> A; Matrix() { N = 0;} Matrix(int n) { ......

步骤： ① 把两个空间的基拼成一个矩阵 ② 把该矩阵化为行最简 ③ 从行最简矩阵中读出极大线性无关组，此为和空间的基，极大线性无关组的向量个数为和空间的维数 ④ 设交空间的向量为x，x能同时被两个空间的基线性表示，列出方程组，解，基础解系即为交空间的基，基础解系个数为交空间维数 【例】 \(R^4\ ......

理论 ① 从基B1变换到B2，变换矩阵记为P，则有 \[B_1P =B_2 \]② 某向量在基B1下的坐标为x，B2下的坐标为y，则有 \[B_1x =B_2 y \]③由上面两式子可知 \[\begin{align} &B_1x = B_2y=B_1Py \nonumber \\ &\Righta ......