名为 scipy.linalg.solve_triangular 的线性函数用于求解三角矩阵方程。此函数的形式如下：scipy.linalg.solve_triangular(a, b, trans=0, lower=False, unit_diagonal=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)此线性函数将求解方程 ax = b 的 x，其中 a 是三角矩阵。参数以下是 scipy.linalg.solve_triangular() 函数的参数：a− (M, M) array_like此参数表示三角矩阵。b− (M, ) 或 (M, N) array_like此参数表示方程 ax = b 中的右侧矩阵。lower− bool, optional使用此参数，我们将能够只使用包含在…阅读更多

名为 scipy.linalg.solveh_banded 的线性函数用于求解带状矩阵方程。在下面给出的示例中，我们将求解循环系统 Cx = b −示例from scipy.linalg import solve_circulant, solve, circulant, lstsq import numpy as np c = np.array([2, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3]) solve_circulant(c, b)输出 array([ 0.75, -0.25, 0.25])示例让我们来看一个奇异的例子，它会引发 LinAlgError −from scipy.linalg import solve_circulant, solve, circulant, lstsq import numpy as np c = np.array([1, 1, 0, 0]) b = np.array([1, 2, 3, 4]) solve_circulant(c, b)输出 -------------------------------------------------------------------------- LinAlgError Traceback (most recent call last) in ...阅读更多

名为 scipy.linalg.solve_circulant 的线性函数用于求解循环矩阵方程。此函数的形式如下：scipy.linalg.solve_circulant(c, b, singular='raise', tol=None, caxis=-1, baxis=0, outaxis=0)此线性函数将求解方程 Cx = b 的 x，其中 C 是与向量 c 相关的循环矩阵。循环矩阵方程通过在傅里叶空间中进行除法来求解，如下所示：x = ifft(fft(b) / fft(c))这里的 fft 是快速傅里叶变换，ifft 是逆快速傅里叶变换。参数以下是 scipy.linalg.solve_circulant() 函数的参数：c− array_like此参数表示循环矩阵的系数。b− ...阅读更多

名为 scipy.linalg.solveh_banded 的线性函数用于求解带状矩阵方程。在下面给出的示例中，我们将求解带状系统 Hx = b，其中：$$\mathrm{H} = \begin{bmatrix} 8 & 2-1j&0 &0 \ 2+1j & 5& 1j & -2-1j0\ 0 & -1j& 9& \ 0 & 0& -2+1j& 6 \end{bmatrix} \mathrm{b}=\begin{bmatrix} 1\ 1+1j\ 1-2j\ 0 \end{bmatrix}$$在下面的示例中，我们将把上对角线放在数组 hb 中−示例from scipy.linalg import solveh_banded hb = np.array([[0, 2-1j, 1j, -2-1j],  [8, 5, 9, 6 ]]) b = np.array([1, 1+1j, 1-2j, 0]) x = solveh_banded(hb, b) ...阅读更多

在这篇文章中，我们必须在给定的序列中找到元素大于给定数字 X 的段或子数组的数量。我们只能计算一次重叠的段，并且两个连续的元素或段不应该单独计数。所以这里是给定问题的基本示例：输入：arr[ ] = { 9, 6, 7, 11, 5, 7, 8, 10, 3}，X = 7 输出：3 解释：{ 9 }、{ 11 } 和 { 8, 10 } 是大于 7 的段输入：arr[ ] = { 9, 6, ...阅读更多

在这篇文章中，我们将解释查找集合上自反关系数量的方法。在这个问题中，我们得到了数字 n，在一个由 n 个自然数组成的集合上，我们必须确定自反关系的数量。自反关系：集合 A 中的关系如果对于属于集合 A 的每个“a”，(a, a) 都属于 R，则称为自反关系。例如：输入：x = 1 输出：1 解释：集合 = { 1 }，A * A 上的自反关系：{ { 1 } } 输入 ...阅读更多

名为 scipy.linalg.solveh_banded 的线性函数用于求解埃尔米特正定带状矩阵方程。此函数的形式如下：scipy.linalg.solveh_banded(ab, b, overwrite_ab=False, overwrite_b=False, lower=False, check_finite=True)此线性函数将求解方程 ax = b 的 x，其中 a 是埃尔米特正定带状矩阵。带状矩阵 a 以如下所示的下对角线或上对角线有序形式存储在 ab 中：ab[u + i - j, j] == a[i, j] (如果为上形式；i= j)上形式的 ab 示例如下所示： *    *   a02   a13   a24  a35 * ...阅读更多

在这篇文章中，我们将描述查找前 3 项为等差数列，后 3 项为等比数列的所有可能方法。首先，我们将解释算术级数 (A.P.) 和几何级数 (G.P.) 的基本定义。算术级数 (A.P.)：它是一个数字序列，其中公差 (d) 相同或恒定，这意味着两个连续数字的差是恒定的。例如：1, 3, 5, 7, 9 | d = 2几何级数 (G.P.)：它是一个数字序列，其中公比 (r) 是...阅读更多

名为 `scipy.linalg.solve_banded` 的线性函数用于求解带状矩阵方程。此函数的形式如下：`scipy.linalg.solve_banded(l_and_u, ab, b, overwrite_ab=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)`。此线性函数将求解方程 ax = b 中的 x，其中 a 是带状矩阵。带状矩阵 a 使用如下矩阵对角线排序形式存储在 ab 中：`ab[u + i - j, j] == a[i, j]`。ab 的示例如下：* a01 a12 a23 a34 a45 a00 a11 a22 a33 a44 a55 a10 a21 a32 a43 a54 * a20 a31 ... 阅读更多

在欧几里得平面几何中，四边形形成一个具有四个顶点和四条边的多边形。其他名称包括 4-gon 等，有时也称为正方形、显示样式等。本文将解释如何找到给定点可以构成多少个四边形的方法。在这个问题中，我们需要找出使用笛卡尔平面中提供的四个点 (x, y) 可以创建多少个可能的四边形。以下是给定问题的示例：输入：A(-2, 8), B( ... 阅读更多