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，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 通过使用此参数，我们将能够仅使用包含在... 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，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 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

在本文中，我们必须在给定序列中找到元素大于给定数字 X 的段数或子数组。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分别计数。因此，这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 说明：{ 9 }、{ 11 } 和 { 8, 10 } 是大于 7 的段 输入：arr[ ] = { 9, 6, ... 阅读更多

在本文中，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，我们给定数字 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 说明：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厄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，其中 a 是厄米特正定带状矩阵。带状矩阵 a 以如下所示的上下对角线有序形式存储在 ab 中：ab[u + i - j, j] == a[i, j]（如果为上三角形式；i=j）上三角形式的 ab 示例如下： * * a02 a13 a24 a35 * ... 阅读更多

在本文中，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，其中 a 是带状矩阵。带状矩阵 a 使用矩阵对角线有序形式存储在 ab 中，如下所示：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

四边形在欧几里得平面几何中形成一个具有四个顶点和四条边的多边形。名称 4-gon 等。包含在四边形的其他名称中，有时它们也被称为正方形、显示样式等。在本文中，我们将解释查找从给定点可以构成的四边形数量的方法。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。因此，这是给定问题的示例：输入：A(-2, 8)、B(... 阅读更多