np专题
可能与不可能的边界 P/NP问题趣史
第一章 金券 假如我们想在数以万计的巧克力中找到一张含有金券的巧克力需要怎么做?(一共有5张金券) 有大量的时间，请大量的人，大量的金钱(买下非常非常多的巧克力)，然后人工筛选 Mary的公司定制了一个计划，需要从她的家乡出发，然后经过48个州，并像这些州推销木锥,为了 节省开支，需要定制一个路线，即启动为Mary的家乡,然后经过48个州，距离最短。其实这个计算相 当于 48
P problem、NP problem、NP-complete problem、NP-hard problem是什么
时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间，而是当程序所处理的问题规模扩大后，程序需要的时间长度对应增长得有多快。 一、多项式时间（Polynomial time） 多项式复杂度 容易看出，前面的几类复杂度被分为两种级别，其中后者的复杂度无论如何都远远大于前者。 像等，我们把它叫做多项式级复杂度，因为它的规模n出现在底数的位置； 非多项式级的复杂度 另一种像是等，它
NumPy（二）：创建数组【生成固定范围的数组：arange、linspace】【生成0和1的数组：zeros()等】【从现有数组生成：array、asarray】【生成随机数组：np.random】
生成0和1的数组 np.ones()np.ones_like()从现有数组中生成 np.array – 深拷贝np.asarray – 浅拷贝 生成固定范围数组 np.linspace() nun – 生成等间隔的多少个 np.arange() step – 每间隔多少生成数据 np.logspace() 生成以10的N次幂的数据 生成随机数组 正态分布 里面需要关注的参数:均值:u
TensorFlow测试程序报异常：FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np
使用安装好的tensorflow-gpu 进行程序测试时出现异常: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(
什么是NP问题，什么是NP hard问题，什么是NP完全问题
先来看一个小故事：（转自：http://zhm2k.blog.163.com/blog/static/5981506820095233143571/） 假如老板要你解决一个问题，你绞尽脑汁还是想不出来，叫天天不应，叫地地不灵，这时你走进老板办公室，可以采取3种策略： 1） 一副倒霉像，神情猥琐，可怜巴巴的说：老板，我没做出来，我想我是太蠢了…… boss：蠢材！滚！ (失败……) 2）
np.copy()中的C, F含义
多维数组在内存中的存储顺序问题。 以一个二维数组a[2][2]为例，在C语言中，其在内存中存储为 a[0][0] a[0][1] a[1][0] a[1][1] 而在Fortran语言中，其顺序为 a[0][0] a[1][0] a[0][1] a[1][1]
【Numpy】np.unique去重复
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) 去除重复，返回索引值，排序 >>> np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])array([1, 2, 3])>>> a = np.array([[1, 1], [2, 3]])>>>
【Numpy】np.savetxt保存时数据不使用科学计数法形式
使用np.savetxt可以dump数据 np.set_printoptions(suppress=True)np.set_printoptions(precision=4) #设精度np.savetxt('data_name‘, data.view(-1, 1), fmt='%.04f') #保留4位小数 numpy在print时会有...省略掉中间部分，如果希望显示处完整数组：
np.identity和np.eye
numpy.identity(n, dtype=None) >>> np.identity(3)array([[ 1., 0., 0.],[ 0., 1., 0.],[ 0., 0., 1.]]) numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=< class ‘float’>, order=’C’) Parameters: N : int 行数 M : i
numpy.random.uniform、np.random.choice
numpy.random.uniform介绍： 函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: low: 采样下界，float类型，默认值为0； high: 采样上界，float类型，默认值为1； si
python 库 Numpy 中如何求取向量范数 np.linalg.norm(求范数)（向量的第二范数为传统意义上的向量长度），（如何求取向量的单位向量）
转载自： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/9352814.html 求取向量二范数，并求取单位向量（行向量计算） import numpy as npx=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]])y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True)z=x/y x 为需
np.add.reduce()函数
这里简单地介绍一下 numpy 模块中的 reduce() 函数的用法. 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npclass Debug:def __init__(self):self.array1 = np.array([1, 2, 3, 4])self.array2 = np.array([5, 6, 7, 8])self.array3
np.reshape()函数的参数问题
我们知道numpy.ndarray.reshape()是用来改变numpy数组的形状的，但是它的参数会有一些特殊的用法，这里我们进一步说明一下。代码如下： import numpy as npclass Debug:def __init__(self):self.array1 = np.ones(6)def mainProgram(self):print("The value of array1
np.repeat()函数
np.repeat函数 使用np.repeat()展平二维数组np.repeat()函数的坐标轴问题二维三维 在 numpy 模块中的 repeat 函数，总是会出现设置 axis 坐标轴的情况，这时的坐标轴有时候就显的十分混乱，每到此处就不知道该给 axis 什么值。特写一篇博客来详细说明这个问题。 使用np.repeat()展平二维数组 代码如下： impor
np.flatten()函数
该函数主要用来快速扁平化数组，请看如下代码： import numpy as npclass Debug:def __init__(self):self.array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])self.array2 = np.ones((2, 2, 2))def mainProgram(self):print("The value of array1 is: ")
np.vstack()函数
np.vstack函数 调用方法示例1 调用方法 该函数的调用方法： numpy.vstack(tup) 各个参数意义： tup：输入的参数应该为一个元组，即 (tuple) 对象。 有返回值，返回竖直堆叠后的数组。 示例1 代码如下： # -*- coding:utf-8 -*-"""author: 15025time: 2021/6/1 18:32soft
np.sum()坐标轴问题
np.sum坐标轴问题 示例总结 由于本人在实际应用中遇到了有关 numpy.sum() 函数参数 axis 的问题，这里特来记录一下。也供大家参考。 示例 代码如下： import numpy as nparray = np.array([[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2]])sum_x = np.sum(array, axis=0)sum_y =
算法分析与设计复习-P,NP,NPC问题
什么是P问题、NP问题和NPC问题 y左边的是目前的观点。 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大
【Numpy】一文向您详细介绍 np.abs()
【Numpy】一文向您详细介绍 np.abs() 下滑即可查看博客内容 🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！🎇 🎓 博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的 中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。 🔧 技术专长： 在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千
python的np.array()函数
1、创建数组 2、 与矩阵相关的函数 3、与排序相关的函数 4、 一元计算函数 5、 多元计算函数 6、 与文件读写相关的函数 7、与数组形状、属性相关的函数 8、 常用计算函数 9、 数组选取：切片和索引 10、np.random相关函数 Numpy常用的20个函数 一、创建
np.arctan2和np.arctan
np.arctan2 和 np.arctan 都是用于计算反正切函数的 NumPy 函数，但它们的使用和功能有所不同。 np.arctan2 np.arctan2(y, x) 计算 atan2(y,x)，即从坐标 (x,y)到原点的角度（弧度）。它考虑了两个参数的符号来确定正确的象限，返回值在 [−π,π]范围内。 import numpy as np# 计算从原点到 (1, 1) 的角度
关于np.stack函数
在Python中，经常会用到关于数组的堆叠，如np.stack函数就是一个用于numpy数组堆叠的函数，关于该函数的用法，大都是给出了示例，而没有分析其中原理，下面会举例关于np.stack函数的用法，示例和原理。 np.stack函数的调用方式： import numpy as npnp.stack(arrays,axis) 下面给出一个具体的示例如下： a = np.array([[
数组中寻找符合条件元素的位置(np.argwhere,nonzero)
今天遇到一个问题，就是寻找符合条件的元素所在的位置，主要使用np.argwhere和nonzero函数 比如给我一个二维数组，我想知道其中元素大于15的位置 方法1 import numpy as np ex=np.arange(30)e=np.reshape(ex,[3,10])print(e)print(e>15) 结果如下 np.transpose((e>15).non
python的np.linspace（）函数
np.linspace函数的基本语法如下： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 参数说明： start：序列起始值stop：序列结束值num：生成的样本数，默认为50endpoint：如果为True，最后一个样本包含在序列中；如果为False，则不包含，默认为T
如何判断NP-hard问题
关键概念回顾 1、P类问题：可以在多项式时间内解决的问题。 2、NP类问题：解可以在多项式时间内验证的问题。NP类问题不一定能在多项式时间内解决，但其解一旦给出，可以在多项式时间内验证。 3、NP-hard问题：任意一个NP问题都可以通过多项式时间归约归约到这个问题。这意味着NP-hard问题至少和最难的NP问题一样难，甚至可能更难。 4、NP完全问题（NP-complete）：既在NP类
np.savetxt保存数据时不使用科学计数法形式，保留原数据
import numpy as npdata = np.array([[1.2345, 6.78901, 2.34567]])np.savetxt('./data1.txt', data) 上面的代码输出为 1.234499999999999931e+00 6.789010000000000211e+00 2.345670000000000144e+00 未指定存储格式，会默认使用科