np
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
NP完全问题
NP完全问题 NP完全问题是不确定性图灵机在P时间内能解决的问题，是世界七大数学难题之一。 NP完全问题排在百万美元大奖的首位，足见他的显赫地位和无穷魅力。 数学上著名的NP问题，完整的叫法是NP完全问题，也即“NP COMPLETE”问题，简单的写法，是 NP=P？的问题。问题就在这个问号上，到底 ......
ABAP 辨析CO|CN|CA|NA|CS|NS|CP|NP -分享
1、文档说明本篇文档将通过举例，解析字符的比较运算符之间的用法和区别，涉及到的操作符：CO|CN|CA|NA|CS|NS|CP|NP 2、用法和区别用法总览 以下举例，几乎都使用一个字符变量和一个硬编码字符进行对比的方式，忽略尾部空格，所以需要注意 凡是比较尾部空格的，需要特别注意变量的长度和字符的 ......
np.expand_dims: AxisError: axis 4 is out of bounds for array of dimension 4
np.expand_dims axis = 0时，[]加在最外面 axis = 1时，给每一行都加[] axis = 2时，给每一个元素都加[] x_train = np.expand_dims(X, axis=4) AxisError Traceback (most recent call las ......
python numpy所有的数据类型 查看 np.sctypeDict
>>> np.sctypeDict {'?': <class 'numpy.bool_'>, 0: <class 'numpy.bool_'>, 'byte': <class 'numpy.int8'>, 'b': <class 'numpy.int8'>, 1: <class 'numpy.int ......
机器学习算法编程小技巧——numpy用法之np.c_
import numpy as np # 创建两个一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # 使用numpy.c_将它们连接在一起 """ numpy.c_ 是一个方便的工具，用于沿第二轴连接数组。 它将数组转换为至少2-D，并将它们 ......
print ("标签为" + str(train_set_y[:, index]) + ", 这是一个'" + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])].decode("utf-8") + "' 图片.")
这行代码使用 print 函数来输出一条信息。信息的内容是由多个字符串拼接而成的，其中包括 train_set_y 数组中指定索引处的值和 classes 数组中指定索引处的值。 首先，"标签为" 是一个字符串字面量。接下来，str(train_set_y[:, index]) 表示获取 train ......
train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])
这行代码的作用是将 train_dataset 字典中的 "train_set_x" 键对应的值转换为一个 NumPy 数组，并将其赋值给变量 train_set_x_orig。 首先，train_dataset["train_set_x"] 表示从 train_dataset 字典中获取键为 "t ......
numpy中计算相关系数的np.corrcoef
## `np.corrcoef`的作用 > 计算 Pearson 乘积矩相关系数。它可以用来分析给定数据集中各个变量之间的线性相关程度，返回一个相关系数矩阵,相关系数矩阵中的值介于 -1 到 1 之间，包括 -1 和 1。这些值表明了变量之间的线性相关性及其方向。具体来说，正值接近 1 表示正向线性 ......
torch和np互相转换
**1.torch转np** ``` # 创建一个形状为[2, 2, 40, 256]的随机张量 torch_tensor = torch.rand(2, 2, 40, 256) # 将张量转换为NumPy数组 numpy_array = torch_tensor.numpy() ``` **2.n ......
LNMP架构逻辑，搭建lnmp关联NP，搭建作业页面
LNMP 什么是LNMP? LNMP是一套技术的组合， L=Linux、N=Nginx、M≈MySQL、P≈PHP、（ES、redis、kafka、zookeeper...） LNMP工作方式 首先Nginx服务是不能处理动态请求，那么当用户发起动态请求时，Nginx又是如何进行处理的。 静态请求： ......
a[::-1, ...][:, ::-1] np一些转置写法
``` import numpy as np a = np.random.randint(0, 100, (5, 3)) b = a[::-1, ...][:, ::-1] print(a) print("==" * 5) print(a[::-1, ...]) print("==" * 5) pr ......
算法工程师学习运筹学 笔记一 P，NP，NPC问题
算法的时间复杂度 我之前理解的时间复杂度，是指的解决一个问题所需要的时间。但其实并不准确，时间复杂度应该是 当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。 时间复杂度有两种类型：一种是O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级的复杂度，因为它的规模n出现在底数的位置；另一 ......
异常FutureWarning: In the future `np.object` will be defined as the corresponding NumPy scalar.
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. 原因：numpy版本问题，卸载重新安装对应的版本 方法 pip uninstall numpy==1.19.2(根据自己的版本需要，安装对应的版本) 操作如下： ......
关于python中对np.array数据进行元素操作的讨论（形参与实参）
最近发现了python中，如果将np.array（ndarray）类型的数据作为实参，传递给形参时，实参和形参会同时改变。 例如下面的代码： ``` import numpy as np num=np.array([[1,2],[3,4]]) def test(a): a[0,1] = 9 prin ......
np.array(cropped_im_size)[None, ::-1]的含义
`np.array(cropped_im_size)[None, ::-1]` 是一个NumPy数组的操作，用于对 `cropped_im_size` 这个元组进行处理。让我们逐步解释这个表达式的含义： 1. `cropped_im_size` 是一个包含裁剪后图像大小的元组，形如 `(height ......
pytorch使用（四）np.random.randint用法
#np.random.randint 用法 np.random.randint 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法如下： numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 其中，各个参数的含义如下： low：生成的 ......
常用os、np函数
一、os模块： 1、os.name（） 描述：显示当前使用的平台，'nt'表示Windows，'posix' 表示Linux 语法：os.name 2、os.getcwd（） 描述：返回当前进程的工作目录。 语法：os.getcwd() 3、os.chdir（） 描述：改变当前工作目录到指定的路径。 ......
NP问题笔记
算法的时间复杂度指的是算法计算所需要的数量级，通常用O(·)表示。 O(1)表示一个算法是常数阶，例如访问HashMap的某一个元素（随机存取）只需要一次运算即可。 O(n)表示一个算法是线性阶，例如寻找数组Array中最大的元素，需要遍历数组（顺序表）的所有元素。 O(logn)是对数阶，比O(n ......
np.stack(x_new, axis=-2)
### np.stack(x_new, axis=-2) 在函数中，`x_new = np.stack(x_new, axis=-2)` 的目的是将保留区域的 `x` 数组沿着倒数第二个维度进行堆叠，得到一个新的数组 `x_new`，该数组的维度为 `(6940, 45, 90, a, 9)`，其中 ......
numpy中的np.random用法
转载自：https://blog.csdn.net/Candyerer/article/details/111300215 一、np.random.rand()：生成指定维度的[0,1)间的随机数 np.random.rand(4,3);///生成4行3列的数组，数组中内一个元素都是[0,1)间的随 ......
NP完全问题
到现在为止我们讨论的问题都是面对一个问题如何设计出一个高效的算法。现在我们要讨论一个不同的问题，我们可以通过分析证明一些问题是不可能存在高效的算法的。而证明的方法依然是设计算法。 多项式时间复杂度是优秀的复杂度。确定型图灵机能在多项式时间复杂度内解决的问题的集合称为$P$，这里的P指polynomi ......
np.bincount方法
[官方文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.bincount.html#numpy-bincount) `out = np.bincount(x[, weights, minlength])` **该函数用于统计输入数组 ......
np.int0()
`np.int0()`是NumPy中的一个函数，用于将输入的数值转换为整数类型。如果输入是浮点数，则会将其四舍五入为最接近的整数；如果输入是字符串，则会尝试将其转换为整数。如果输入是整数，则直接返回该整数。如果输入为空，则返回0。 例如，`np.int0(3.14)`会返回3，`np.int0(-2 ......
pandas的numpy中np.linspace函数与np.arange函数的区别
numpy中np.linspace函数与np.arange函数的区别 NumPy 中的linspace()和arange()函数都可以用于创建数字序列，但它们之间有一些关键的区别。 arange()函数创建一个一维的数组，其中元素从指定的开始值开始，按指定的间隔增加，并一直到结束值（但不包括结束值） ......
动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题
命令： from mxnet import np 背景： 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息： ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
np.array和np.ndarry 的区别
np.array和np.ndarray都是NumPy中用于创建多维数组的函数。 np.ndarray是NumPy中的多维数组类，它是一种可变的数组，可以通过修改数组中的元素来改变其内容。使用np.ndarray创建的数组必须指定形状、元素类型和存储器位置等参数。例如，可以使用以下代码创建一个2x2的 ......
NP问题的算法设计技术
概述 用计算机来求解人类所面临的各种问题，问题本身的内在复杂性决定了求解这个问题的算法的计算复杂性 Turing论题 一个问题是可计算的当且仅当它在图灵机上经过有限步骤最后得到正确的结果 Turing论题把人类面临的所有问题划分成两类： 可计算问题 不可计算问题 Turing论题中“有限步骤”是一个 ......
3COLOR 问题的 NP-complete 证明
这是 2023 年春北雷村男子职业技术学院 sipser 课程中的一道作业题 题目中给出了一种根据 3CNF 构造图的方式，要求我们证明 3COLOR 问题是 NP-complete 的。 3COLOR 指的是，给定一张图 G，用 3 种颜色给图中的点着色，以使得没有两个相邻的节点颜色相同。可以用上 ......
转：np.zeros()函数
函数调用方法： numpy.zeros(shape, dtype=float) 各个参数意义：shape：创建的新数组的形状（维度）。dtype：创建新数组的数据类型。返回值：给定维度的全零数组。 基础用法： import numpy as np array = np.zeros([2, 3]) p ......