要使用奇异值分解方法返回数组的矩阵秩，请在 Python 中使用 numpy.linalg.matrix_rank() 方法。数组的秩是大于 tol 的数组奇异值的个数。第一个参数 A 是输入向量或矩阵堆栈。第二个参数 tol 是奇异值被认为是零的阈值。如果 tol 为 None，并且 S 是包含 M 奇异值的数组，而 eps 是 S 数据类型的 epsilon 值，则 tol 设置为 S.max() * max(M, N) * eps。第三个参数 hermitian，如果……阅读更多

假设我们得到了一个包含 n 个顶点和 m 条边的无权无向图。图中的桥边是一条边的移除会导致图断开连接的边。我们必须找出给定图中此类图的数量。该图不包含平行边或自环。因此，如果输入类似于 n = 5，m = 6，边 = {{1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {2, 4}, {2, 5}, {3, 5}}，则输出将为 1。该图仅包含一条桥边，即 {2, 4}。为了解决这个问题，我们将……阅读更多

要返回在给定轴上数组元素的累积乘积，将 NaN 视为 1，请使用 nancumprod() 方法。遇到 NaN 时，累积乘积不会改变，并且前导 NaN 将被 1 替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回 1。该方法返回一个保存结果的新数组，除非指定了 out，否则将返回该新数组。累积计算方式如下：5、5*10、5*10*15、5*10*15*20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积乘积的轴。默认情况下，输入被展平。……阅读更多

要返回在给定轴上数组元素的累积乘积，将 NaN 视为 1，请使用 nancumprod() 方法。遇到 NaN 时，累积乘积不会改变，并且前导 NaN 将被 1 替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回 1。该方法返回一个保存结果的新数组，除非指定了 out，否则将返回该新数组。累积计算方式如下：5、5*10、5*10*15、5*10*15*20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积乘积的轴。默认情况下，输入被展平。……阅读更多

假设我们得到了一个尺寸为 h x w 的网格。网格中有两种类型的单元格：白色单元格和黑色单元格。白色单元格用 '.' 表示，而黑色单元格用 '#' 表示。现在网格中有多个黑色单元格，它们形成一个多边形。我们必须找出多边形的边数。需要注意的是，网格的最外层单元格始终为白色。因此，如果输入类似于 h = 4，w = 4，grid = {"....", ".##.", ".##.", "...."}，则输出将为……阅读更多

给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类数组对象的类数组对象 (a_axes, b_axes)，在由 a_axes 和 b_axes 指定的轴上对 a 和 b 的元素（分量）的乘积求和。第三个参数可以是单个非负整数类标量 N；如果是这样，则对 a 的最后 N 维和 b 的前 N 维求和。要计算具有不同维度的数组的张量点积，请使用 numpy.tensordot() 方法。参数 a、b 为“点乘”的张量。参数 axes，整数类如果为整数 N，则对 a 的最后 N……阅读更多

假设我们在数组 nums 中得到了 n 个数字。我们必须从数组中选择一对两个数字，并且有一个条件是它们在数组中的位置之差等于这两个数字之和。从给定的数字数组中可以有总共 n(n - 1)/2 个数对。我们必须找出数组中此类对的总数。因此，如果输入类似于 n = 8，nums = {4, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 3}，则输出将为……阅读更多

给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类数组对象的类数组对象 (a_axes, b_axes)，在由 a_axes 和 b_axes 指定的轴上对 a 和 b 的元素（分量）的乘积求和。第三个参数可以是单个非负整数类标量 N；如果是这样，则对 a 的最后 N 维和 b 的前 N 维求和。要计算张量点积，请在 Python 中使用 numpy.tensordot() 方法。参数 a、b 为“点乘”的张量。参数 axes，整数类如果为整数 N，则对 a 的最后 N 个轴……阅读更多

要获取两个数组的内积，可以使用 Python 中的 numpy.inner() 方法。对于一维数组，这是普通的向量内积；在更高维度上，它是对最后几个轴的求和乘积。参数是 a 和 b，两个向量。如果 a 和 b 不是标量，则它们的最后维度必须匹配。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 使用 array() 方法创建两个 numpy 一维数组 −arr1 = np.arange(2).reshape((1, 1, 2)) arr2 = np.arange(6).reshape((3, 2)) 显示数组 −print("Array1...", arr1) print("Array2...", arr2) 检查两个数组的维度 −print("Dimensions of Array1...", arr1.ndim) print("Dimensions of Array2...", arr2.ndim) 检查形状的 ... 阅读更多

要获取数组和标量的外积，可以使用 Python 中的 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量 a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积是 −[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]步骤首先，导入所需的 ... 阅读更多