如题,个人在使用python进行数据预处理过程中出现的问题,抽象成删除三维列表中某维为空的问题. 一.首先来看一下三维数组/列表的结构 仔细看下图就会很清楚了: 轴0即是去除第一个外括号后第一层(我把它称做第一维)有四大块: 对轴1则是对每一块来说,去掉大块的括号后的四小横条(我把它称作第二维): 对轴2则是对每一条来说,去掉小条的括号后的每一个数(从外往里数第三层括号,我就叫做第三维) 二.代码 1.删除二维数组中为空的元素则比较简单: oldlist=[[1, 1, 1, 1, 1], [1

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/589/ Time limit(ms): 2000 Memory limit(kb): 65535   Description 告诉你们一个好消息,Wraith前几天天得到一块西瓜,但是是长方体形的.... Wraith发现这块西瓜长m厘米,宽n厘米,高h厘米.他发现如果把这块西瓜平均地分成m*n*h块1立方厘米的小正方体,那么每一小块都会有一个营养值(可能为负,因为西瓜是有可能坏掉的,但是绝对值不超过200). 现在Wr

三维码 & 二维码 & 一维码 3D, 2D, 1D 防伪国家标准 -<结构三维码防伪技术条件> http://www.xinhuanet.com/tech/2019-12/10/c_1125327318.htm 三维码 VR Code, Visual Recognition (视觉识别), 在二维码的基础上,增加视觉属性. http://www.xinhuanet.com/tech/2019-12/10/c_1125327318.htm 二维码 QR Code, Quick

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建

近期开始学习python机器学习的相关知识,为了使后续学习中避免编程遇到的基础问题,对python数组以及矩阵库numpy的使用进行总结,以此来加深和巩固自己以前所学的知识. Section One:Python数组的使用 在python中,数组这个概念其实已经被淡化了,取之的是元组和列表,下面就列表和元组进行相关的总结和使用. Subsection One: List list列表本质是一种序列类型的数据结构,有点类似于C/C++中所学的数组,但又不同.他们的相同之处在于,二者中的每个元素都分

题意:长度不超过L,只由小写字母组成的,至少包含一个词根的单词,一共可能有多少个. 解题关键:利用补集转化的思想,先求一个词根也不包含的单词个数,然后用总的减去即可.长度不超过L需要用矩阵维数增加一倍来处理前缀和. 这里还有第二种考虑思路,只增加一维,自己写一个三维矩阵验证一下即可,最后一列每一行代表每一行的前缀和. 方法1: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdl

Python 中矩阵运算主要使用numpy库.NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数索引的元素表格(通常是元素是数字).因此对于随机查找来说,比python自带的list快很多. 在numpy里面通常使用两个变量:array和matrix.其实python标准类库中也有array,但是它的功能相对numpy的少很多,所以不用.matrix是array的分支,matrix可以看做二维的array,array可以是多维,matrix和array在很多

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 作为<DL4J实战>系列的第五篇,在前面对深度学习有一定的了解后,本篇会暂停深度学习相关的操作,转为基本功练习:矩阵操作,即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下,由于BaseNDArray是个抽象类,因此在实际使用中,咱们用的都是NDArray的实例: 之所以

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

一.在matlab下声音信号的I/O 1.读wav文件函数 •y = wavread('filename') •[y,Fs,bits] = wavread('filename') •[...] = wavread('filename',N) •[...] = wavread('filename',[N1 N2])   2.写wav文件函数 •wavwrite(y,'filename') •wavwrite(y,Fs,'filename') •wavwrite(y,Fs,N,'filename')

Milking Grid Problem's Link:http://poj.org/problem?id=2185 Mean: 给你一个n*m的字符矩阵,让你求这个字符矩阵的最小覆盖矩阵,输出这个最小覆盖矩阵的面积. analyse: 做了上一篇博客的题目,就会求一个字符串的最小覆盖矩阵.同样的,现在求字符矩阵的最小覆盖矩阵,只是将一维推向了二维,我们在纸上画一下图,你会发现,其实二维的也是so easy! 我们将每一行的字符串的最小覆盖子串求出来,然后对这n个数求LCM,那么结果就是行覆盖的

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式

最优二叉查找树的一道思考习题 同最优二叉查找树一样,矩阵连乘问题也是一个卡特兰数问题(其动态规划的构造过程都很像) 分析解答: a,铺垫的数学知识首先要搞清楚矩阵相乘是怎么乘的: 1)对于连续的n个矩阵相乘 A1 * A2 *A3.........An,其乘法顺序可以是任意的,可以在上面加括号,改变做乘法的顺序,例如 A*B*C三个矩阵相乘可以A*(B*C) 也可以直接按从左到右的顺序.连续的两个矩阵的位数必须满足m*p,p*n才能相乘,且相乘后的结果是个m*n的矩阵.(线性代数的知识) 2)对

今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array类型的处理,而matrix只是一部分支持而已. 这个转载还是先放着了,少用,少用! from http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5760458.html numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. >>> a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') >>> a          

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

Luogu T7152 细胞(递推,矩阵乘法,快速幂) Description 小 X 在上完生物课后对细胞的分裂产生了浓厚的兴趣.于是他决定做实验并 观察细胞分裂的规律. 他选取了一种特别的细胞,每天每个该细胞可以分裂出 x − 1 个新的细胞. 小 X 决定第 i 天向培养皿中加入 i 个细胞(在实验开始前培养皿中无细胞). 现在他想知道第 n 天培养皿中总共会有多少个细胞. 由于细胞总数可能很多,你只要告诉他总数对 w 取模的值即可. Input 第一行三个正整数 n, x,w Outpu

摘自 推荐系统 https://www.cnblogs.com/lzllovesyl/p/5243370.html 一.SVD奇异值分解 1.SVD简介 SVD(singular value decomposition).其作用就是将一个复杂的矩阵分解成3个小的矩阵. 用一张图片表示SVD的结构 2.SVD计算 (1)特征值和特征向量 如果A为方阵则 一般我们会把W的这nn个特征向量标准化,此时W的nn个特征向量为标准正交基 这样我们的特征分解表达式可以写成 (2)当A是一般矩阵的时候 这样V和

3D引擎中对于矩阵的使用非常多,介绍这些知识也是为了告诉开发者原理,更有助于开发者编写逻辑. (1)固定流水线 各种坐标系之间的转化是通过矩阵相乘得到的,这里面就涉及到了3D固定流水线.作为3D游戏开发者,必须要知道两个流水线:一个是固定流水线,一个是可编程流水线. 固定流水线主要原理是3D模型在屏幕上显示是按照一定得固定流程来完成的,这个固定的流程就是固定流水线.鸡蛋来说就是一个3D物体在显示器上成像的过程. 局部坐标-->世界坐标-->观察坐标-->消隐-->光照-->透

参考自:https://www.cnblogs.com/nanhao/p/6674063.html 首先,生成三维数组,注意该三维矩阵为 2*3*4的维度: x=array(1:24,c(2,3,4))#当使用apply(x,1,sum)时,是把第2层,第3层和第4层的数据全部放置到第1层上,按行求和,因为第1层只有2行,因此得到了两个值 a=seq(1,24,2);sum(a)#该方法得到的值同下面的第一个值一样apply(x,1,sum) #当使用apply(x,2,sum)时,就是求3列的

一.  np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. 2.代码 [code] import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4],