略微不爽，视频讲课的，换老师了，听的有点别扭，在闹了两天小情绪后，还是决定继续听了，看书看不进去，自己立了flag，含着泪也得竖起来啊。听了两段发现，也还可以，人TM的就是喜欢将就，没办法。新接触了<class 'set'>数据类型，让我对python又产生了新的看法，可能还会有其他的数据类型，做好思想准备（因为特么方法太多，难受）。一、集合<class 'set'>（一）
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2024-09-25 20:29:08
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使用Python求解两个序列的积是一个常见的需求。在这篇博文中，我将详细记录处理这个问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
## 版本对比
在处理Python中序列乘法的过程中，不同版本的Python可能会有所不同。为了清楚了解这些差异，以下是一个对比表格，列出了Python 2.x和Python 3.x之间的特性。
| 特性
计协小课堂python篇~操作列表导语 /Introduction/经过上一次的教学，相信大家对python列表已经有了一定的了解，那么由小编带领大家再次进入python的世界里深入学习操作列表吧！重要概念什么是序列所谓序列，指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号(称为索引)访问它们。 在Python
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2023-09-27 13:52:58
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# 使用Python求两个序列的互相关函数
在信号处理和数据分析中，互相关函数是一种重要的工具，它用于衡量两个信号之间的相似性。本文将向大家介绍如何使用Python实现两个序列的互相关函数。我们将从流程开始，逐渐深入每一个步骤，并提供完整的代码示例。
## 流程概述
在进行互相关分析之前，我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 项目方案：比较两个等长序列的差值
## 介绍
在日常工作中，我们经常需要比较两个序列的差值，以便了解它们之间的差异。在Python中，我们可以利用一些简单的方法来实现这个功能，比如使用列表推导式或者numpy库中的函数。
本项目旨在开发一个Python程序，能够接收两个等长序列作为输入，然后计算并输出它们之间的差值。
## 实现方案
### 1. 利用列表推导式
我们可以使用列表推导式来
原创
2024-05-30 06:20:41
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级别： 中级David Mertz, Ph. D. (mertz@gnosis.cx), 开发人员, Gnosis Software, Inc.2007 年 4 月 29 日
自从 Python 1.5.2（一个长期以来一直稳定且可靠的版本）迈入 “黄金时代” 以来，Python 增加了许多语法特性以及内置函数和类型。这些改进单独地看都是合理的调整，但是作为一个整体，它们使 Pyt
卷积
卷疯了。前置卷积，就是解决下面的问题：已知两个序列 \(f,g\)，求一个序列 \(h\)，满足\[h_x=\sum_{i\oplus j=x} f_ig_j
\]这里 \(\oplus\)这个卷积一般暴力都是 \(O(n^2)\)max 卷积最简单的卷积。\[h_x=\sum_{\max(i,j)=x} f_ig_j
\]考虑怎么样的 \(f(i
蓝桥杯 入门训练 BEGIN-2 序列求和题干要求：资源限制时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB问题描述求1+2+3+…+n的值。输入格式输入包括一个整数n。输出格式输出一行，包括一个整数，表示1+2+3+…+n的值。样例输入4样例输出10样例输入100样例输出5050数据规模与约定1 <= n <= 1,000,000,000。说明：请注意这里的数据规模。本题直接的想法是直接
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2024-06-04 22:58:57
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# Python求两个时间序列相关性
在数据分析和统计中，理解两个时间序列之间的相关性是非常重要的。时间序列是按照时间顺序收集的一系列数据点，我们可以用它来捕捉随时间变化的趋势和模式。通过分析不同时间序列的相关性，研究人员和分析师能够揭示变量间的潜在关系，从而为决策提供支持。
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python来计算两个时间序列的相关性，并通过代码示例和可视化效果来帮助理解这个过程。
信号处理中的一个重要运算是卷积.初学卷积的时候,往往是在连续的情形, 两个函数f(x),g(x)的卷积,是∫f(u)g(x-u)du 当然，证明卷积的一些性质并不困难，比如交换，结合等等，但是对于卷积运算的来处，初学者就不甚了了。 其实，从离散的情形看卷积，或许更加清楚， 对于两个序列f[n],g[n],一般可以将其卷积定义为s[x]=
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2023-10-18 18:42:21
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在上一节的合集中，我们了解了Python 序列的索引及切片的相关知识，本节我们将进一步了解一下Python序列的相加及相乘的相关知识。1.序列相加 在Python中，支持两种相同类型的序列相加操作，即将两个序列进行连接，不会去除重复的元素，使用加(+)运算符实现，例如：将两个列表相加，可以使用下面的代码：nba1=["霍华
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2023-07-04 23:00:45
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什么是卷积
首先看卷积公式y(t)=f(t)∗g(t)=∫∞−∞f(u)g(t−u)du
它是通过两个函数 f(t) 和 g(t) 来生成第三个函数的一种数学算子。从负无穷到正无穷遍历全部 u 值，把 g(t-u) 的值乘以 f(u) 的值之后再进行累加，得到关于该累加操作的关于 t 的函数。从另一个角度看，卷积就是一种加权求和。
用离散信号方便理解卷积的操作。有两个函数f(n)和g(n)，分
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2024-01-05 21:11:19
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Java 求两个序列相关性的问题，实际上是一个数据分析和处理的问题。在很多情况下，我们需要比较不同的数据序列，计算它们之间的相关性，以便深入理解它们的关系。本文将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论的方式，详细分析如何在 Java 中求解两个序列的相关性。
## 背景描述
在数据分析领域，理解不同数据序列之间的关联性是非常重要的。通常，我们可以通过统计方法来衡量这种
Python函数参数可以是默认参数、可变参数和关键字参数，对于函数的调用者来说，无需关注函数内部，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值。1.位置参数自定义一个x*x的函数defp(x):return x*x#对于p(x)函数，参数x是一个位置参数。#当调用这个函数是，必须传入有且仅有的一个参数
print(p(55))控制台输出的值为30252.默认参数给位置参数赋值，设一个默认
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2024-10-27 09:39:26
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用DFT计算线性卷积两有限长序列之间的卷积我们知道，两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替，假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为:首先将两序列在尾部补零，延拓成长度为L=M+N-1的序列将两序列进行圆周卷积，卷积后的结果即为线性卷积的结果 而圆周卷积的实现可以通过下图实现现讨论\(X[k]\)的\(
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2023-12-05 15:26:06
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复盘：没有照清楚自己的受阻点，一直磨蹭如何跟他们直接拿论文的去竞争；你的目的是什么？——介绍，经典案例，那重要的能力，是把一个不懂的东西介绍的能看懂，把一个差不多的东西进行引入，仿佛是自己设立的一样——可视化的效果需要通俗易懂先进行模型的遍历吧-关键词-时间序列-因果分析-相关分析一个主要的挑战是如何自动和准确地将波动从具有不同结构特征（如季节、趋势和平稳）的kpi的正常变化中分离出来。在本文中，
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2024-09-07 09:59:54
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# Python 求两个 list 的相除
在 Python 中，我们可以使用各种方法来求解两个 list 的相除。这个问题看似简单，但实际上涉及到了数学运算和数据处理的相关知识。本文将介绍两种常见的方法来实现这一功能，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用循环遍历
首先，我们可以使用循环遍历的方式来实现两个 list 的相除。具体步骤如下：
1. 创建两个 list，分别存储被除数和
原创
2024-01-24 11:46:12
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# Python 求方程的两个根
在数学中，我们经常会遇到需要求解方程的情况。方程的根是使得方程成立的未知数的值，对于二次方程来说，一般可以求得两个根。在Python中，我们可以使用一些库来求解方程的根，其中最常用的是numpy库中的roots函数。
## 二次方程的求根公式
二次方程的一般形式为 $ax^2 + bx + c = 0$，其中 $a$、$b$、$c$ 是已知系数，$x$ 是未
原创
2024-05-04 05:39:07
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## Python求两个向量的距离
在数学和计算机科学中，向量是一个具有大小和方向的量，通常用来表示空间中的位置或物体的属性。在机器学习和数据分析中，经常需要计算两个向量之间的距离，以便评估它们之间的相似性或差异性。在Python中，我们可以使用numpy库来计算两个向量之间的距离。
### 欧氏距离
欧氏距离是最常用的距离度量方式之一，也称为L2范数。它是两个点之间的直线距离，可以用以下公
原创
2024-03-15 06:31:04
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### Python求两个列表的内积
作为一名经验丰富的开发者，你需要教一位刚入行的小白如何实现“Python求两个列表的内积”。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建两个列表并初始化 |
| 步骤 2 | 计算两个列表的元素个数 |
| 步骤 3 | 检查两个列表的长度是否相等 |
| 步骤 4 | 逐个元素相乘，并将结果添加到
原创
2023-10-05 16:47:43
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