高斯-赛德尔法是一种求解任意线性方程组的迭代方法。虽然该方法与雅可比法非常相似，但高斯-赛德尔法在一个迭代中获得的未知数 (x) 值在同一迭代中使用，而在雅可比法中，它们在下一个迭代级别使用。在同一步骤中更新 x 可以加快收敛速度。线性方程组可以写成 − $$\mathrm{a_{1, 1}x_{1} \: + \: a_{1, 2}x_{2} \: + \: \dotso \: + \: a_{1, n}x_{n} \: = \: b_{1}}$$ $$\mathrm{a_{2, ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将看到将负值替换为零的方法。如果我们谈论数据分析，那么处理负值是确保有意义的计算的关键步骤。因此，您将学习可以使用各种方法将负值替换为 0。方法 1. 使用遍历和列表推导式。示例 import numpy as np arr = np.array([-12, 32, -34, 42, -53, 88]) arr = [0 if x < 0 else x for x in arr] arr = np.array(arr) print("替换后的数组是：", arr) 输出 替换后的数组是： ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将看到用列的平均值替换 NaN（非数字）值的方法。如果我们谈论数据分析，那么处理 NaN 值是一个关键步骤。因此，您将学习可以使用各种方法将 NaN（非数字）值替换为列的平均值。方法 1：使用 Numpy.nanmean()。示例 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]]) col_means = np.nanmean(arr, axis=0) arr_filled = np.where(np.isnan(arr), col_means, arr) print("列平均值：", col_means) print("最终数组： ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将看到一次在任何字符串中替换多个字符的方法。在处理程序时，我们会遇到这种情况，我们需要同时替换所有出现的特定字符。假设一种情况，您有一篇文章，其中包含一个名为“word”的单词，该单词有多次出现，并且您想将该“word”转换为“work”，您可以手动执行此操作，但这是一种非常糟糕的做法，需要一个一个地进行。因此，我们将查看多种方法... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习如何将任何给定的列表元素替换为其序数。我们将看到完成这项工作的各种方法。在此之前，让我们了解序数。序数 - 在数学中，我们将序数定义为表示序列中列表项的位置或原始顺序的数字。以一个列表为例：[6, 8, 5, 3]，这些数字的序数值将为 - 第一个元素 (6) 的序数值为 1。第二个元素 (8) 的序数值为 2。第三个元素 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习雅可比矩阵以及如何在 PyTorch 中使用不同的方法计算这个矩阵。我们在各种机器学习应用程序中使用雅可比矩阵。雅可比矩阵 我们使用雅可比矩阵来计算输入和输出变量之间的关系。雅可比矩阵包含向量值函数的所有偏导数。我们可以在各种机器学习应用程序中使用此矩阵。以下是一些用途 - 用于分析多元微积分中函数的梯度和导数。求解系统的微分方程。计算向量值函数的逆。分析动态系统的稳定性 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习 Pandas、DataFrame 以及如何使用各种方法迭代 Pandas DataFrame 中的行和列。当我们拥有包含行和列的表格数据时，迭代是一个基本的运算。要在系统中安装 Pandas，请在 cmd 中执行命令。pip install pandas 方法 1. 使用 Iterrows() 方法。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Name': ['Kalyan', 'Gungun', 'Sona', 'Ram'], 'Age': [21, 20, 23, 23], 'Roll': [12, 13, 14, 15], 'Game': ['Cricket', 'Lodu', 'Chess', ... 阅读更多

当一个高温物体突然掉入较冷的液体中，并且假设固体的导热阻力与周围的对流阻力相比非常小，则传热分析称为集总电容分析（如下面的图所示）。在这里，我们将系统视为一个整体。在这种情况下，我们可以假设集总体的内能变化率将等于与周围流体的热相互作用。数学上，这可以写成 - $$\mathrm{pcV\frac{\partial T}{\partial t} ... 阅读更多

这是解决如下所示线性方程组最直接的迭代策略。 $$\mathrm{a_{1, 1}\: x_{1} \: + \: a_{1, 2} \: x_{2} \: + \: \dotso\dotso \: + \: a_{1, n} \: x_{n} \: = \: b_{1}}$$ $$\mathrm{a_{2, 1} \: x_{1} \: + \: a_{2, 2} \: x_{2} \: + \: \dotso\dotso \: + \: a_{2, n} \: x_{n} \: = \: b_{2}}$$ $$\mathrm{\vdots}$$ $$\mathrm{a_{n, 1} \: x_{1} \: + \: a_{n, 2} \: x_{2} \: + \: \dotso\dotso \: + \: a_{n, n} \: x_{n} \: = \: b_{n}}$$ 基本概念是：每个线性 ... 阅读更多

简介在本教程中，我们将实现一种方法来查找具有不同相邻字符的最长子序列。这里，最长子序列是一个子序列，它包含具有不同相邻字符的最大数量的字符串字符。为了实现查找最长子序列的方法，请考虑一个字符串 s，并进行迭代我们将使用两种方法来解决查找具有不同相邻字符的最长子序列的问题陈述。贪婪算法这是解决数据结构问题最常用的算法之一。这种方法尝试所有可能的情况并选择最合适的情况。动态规划这是... 阅读更多