原理: 请看本人博客:线性方程组的迭代求解算法——原理 代码: import numpy as np max=100#迭代次数上限 Delta=0.01 m=2#阶数:矩阵为2阶 n=3#维数:3X3的矩阵 shape=np.full(m, n) shape=tuple(shape) def read_tensor(f,shape):#读取张量 data=[] for i in range(n**(m-1)): line = f.readline() data.append(list(map(e

多线性方程(张量)组迭代算法的原理请看这里:若想看原理部分请留言,不方便公开分享 Gauss-Seidel迭代算法:多线性方程组迭代算法——Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起

▶ 使用Jacobi 迭代求泊松方程的数值解 ● 使用 data 构件,强行要求 u0 仅拷入和拷出 GPU 各一次,u1 仅拷入GPU 一次 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <openacc.h> #if defined(_WIN32) || defined(_WIN64) #include <C:\Program Files (x86)\Window

▶ 使用Jacobi 迭代求泊松方程的数值解 ● 首次使用 OpenACC 进行加速,使用动态数组,去掉了误差控制 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <openacc.h> #if defined(_WIN32) || defined(_WIN64) #include <C:\Program Files (x86)\Windows Kits\\Includ

▶ 使用Jacobi 迭代求泊松方程的数值解 ● 原始串行版本,运行时间 2272 ms #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #if defined(_WIN32) || defined(_WIN64) #include <C:\Program Files (x86)\Windows Kits\\Include\10.0.10150.0\ucrt\sys\timeb.h> #def

#汉诺塔 def hanni(n,A,B,C): if n == 1: print (A,'-->',C) else: # 将n-1个盘子移动到B上 hanni(n-1,A,C,B) # 将第n个移动到C上 print(A,'-->',C) # 将n-1个移动到C上 hanni(n-1,B,A,C) hanni(3,'A','B','C') #阶乘 #迭代 def factorial(N): F = 1 for i in range(1,N+1): F *= i return F #递归 de

多线性方程组(张量)迭代算法的原理请看这里:原理部分请留言,不方便公开分享 Jacobi迭代算法里有详细注释:多线性方程组迭代算法——Jacobi迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Gauss-Seidel迭代算法 def GaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter() find=0 X=np.ones(n) d=np.ones(n) m1=m-1 m

(一)索引迭代 Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引. 如果要取索引可以用enumerate()函数 例: L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] for index, name in enumerate(L): print index, '-', name 结果: 0 - Adam 1 - Lisa 2 - Bart 3 - Paul使用 enumerate() 函数,我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name.但是,这不是

切片 Python提供了切片操作符,可以对list.tuple.字符串进行截取操作. list中的切片应用 语法如下: >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] >>> L[0:3]#0为开始索引,3为结束索引,前闭后开 ['Michael', 'Sarah', 'Tracy'] >>> L[1:3] ['Sarah', 'Tracy'] >>> L[:3] #从零开始的

函数 编写     定义一个函数要用def语句    def sum(i,n):   ⚠有冒号 返回多值     实际上是返回一个tuple 定义默认参数    默认参数的作用是简化调用   def power(x,n=2)   默认参数只能定义在必需参数后面     使用时,power(2)或power(3,4) 定义可变参数     可变参数的名字前面有个*号,我们可以传入0个,1个或多个参数给可变参数 Python解释器将传入的一组参数组装成一个tuple传递给参数 切片 对list切片

#迭代Python的for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上. #list这种数据类型虽然有下标,但很多其他数据类型是没有下标的,但是,只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代: d = {'a':1, 'b':2, 'c':3} for key in d: print(key) #因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样. #默认情况下,dict迭代的是key.如果要迭代value,可以用f

解析.迭代和生成系列文章:https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9832640.html 在Python中支持两种循环格式:while和for.这两种循环的类型不同: while是通过条件判断的真假来循环的 for是通过in的元素存在性测试来循环的 更通俗地说,while是普通的步进循环,for是迭代遍历. for的关键字在于"迭代"和"遍历".首先要有容器数据结构(如列表.字符串)存储一些元素供迭代.遍历,然后每次取下一个元素

什么是迭代 在Python中,如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration). 在Python中,迭代是通过 for ... in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环. 因为 Python 的 fo

在python中,存在2种循环方式:for循环和while循环. while循环的实现很简单, 其本质就是一个条件语句,自定义条件,当条件满足的时候,不断执行while代码块. 但是for循环,究竟是怎么回事呢?说到for循环,那么就不能不讲到迭代了 迭代    python中迭代对象分2种:迭代器对象(Iterator).可迭代对象(Iterable). tips:如何判断一个对象是迭代器对象还是可迭代对象?  from collections import Iterable, Iterato

调用函数 / 类型转换 /  切片/ 迭代 1. 调用函数:abs(),max(),min() 2. 数据类型转换:int(),float(),str(),tool(),a=abs, 3. 定义函数,如果没有return语句,函数执行完毕后也会返回结果,只是结果为None 在Python中,定义一个函数要使用def语句,依次写出函数名.括号.括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用return语句返回. 我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例: def my_ab

什么是迭代 在Python中,如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration). 在Python中,迭代是通过 for ... in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环. 因为 Python 的 fo

索引迭代Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引.对于有序集合,元素确实是有索引的.有的时候,我们确实想在 for 循环中拿到索引,怎么办?方法是使用 enumerate() 函数:>>> L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']>>> for index, name in enumerate(L):... print index, '-', name... 0 - Adam1 - Lisa2 - Bart3 - Paul使

掌握了python的数据类型,语句和函数,基本上就可以编出很多有用的程序了. 但是在python中,并不是代码越多越好,代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这个思想,就引申出python的一些高级特性. 切片 在python中,取list或者是tuple的部分元素是非常常见的操作. L = ["gege","gege","egye"]; [L[0],L[1],L[2]] 上面这个是一个笨办法,因为扩展一下,取前面n个元素就没办法了. r =

什么是迭代 在Python中,如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration). 在Python中,迭代是通过 for ... in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环. 因为 Python 的 fo

1.Python之调用函数: Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用. 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数. 可以直接从Python的官方网站查看文档: http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息. 调用 abs 函数: >>> abs(100) 100 >>> abs(-20)