一.实数理论 1.实数 (1)定义:有理数和无理数统称实数;其中有理数可用分数形式(p,q∈Z,q≠0)表示,也可用有限10进制小数/无限10进制循环小数表示;而无限10进制不循环小数称为无理数(2)实数的无限小数表达式:又称为正规表示,作用是把有限小数也表示为无限小数这种表示是唯一的对正有限小数(包括正整数)x,当x=a0.a1···an(0≤ai≤9,ai∈Z,i=1,2···n,an≠0,a
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2024-01-10 18:24:30
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自然数：即非负整数实数：包括有理数和无理数有理数：整数、分数整数包括：0、正整数和负整数分数：包括正分数和负分数无理数：无限不循环小数自然数用以计量事物的件数或表示事物次序的数。即用数码0，1，2，3，4，……所表示的数。表示物体个数的数叫自然数，自然数由0开始，一个接一个，组成一个无穷的集体。自然数有有序性，无限性。分为偶数和奇数，合数和质数等。 实数，是有理数和无理数的总称。 数学上，实数定义
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2023-10-12 17:41:44
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# 非负实数与Python编程
非负实数是一个基础的数学概念，指的是大于或等于零的所有实数。在编程中，特别是在数据科学和机器学习领域，非负实数的应用非常广泛。Python是一门非常适合处理数值的编程语言，它提供了许多工具来处理和分析非负实数的数据。在这篇文章中，我们将通过实例了解如何使用Python来处理非负实数，同时展示如何用饼状图可视化这些数据。
## Python中的非负实数
在Pyt
# 如何实现“非负实数Python”
在Python编程中，有时候我们需要确保用户输入的是非负实数。这对于数据验证和数据清洗尤为重要。本文将逐步指导你实现这个功能，帮助你掌握相关的代码和实现步骤。
## 流程概述
为了实现“非负实数Python”，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# Python输入非负实数的探讨与实现
在编程过程中，用户输入是与程序交互的重要方式之一。在许多应用程序中，要求用户输入特定类型的数据，如非负实数。这不仅可以避免程序在处理数据时出现意外错误，还可以确保输入数据的有效性。本文将介绍如何使用Python编写代码以接收用户输入的非负实数。我们将探讨输入验证的重要性，并提供相应代码示例。
## 什么是非负实数？
在数学中，非负实数是指大于或等于零
实数包括有理数和无理数。其中无理数就是无限不循环小数（包括负数中的无限不循环小数），有理数包括整数（包含正整数、负整数和0）和分数（包括正分数和负分数）。数学上，实数直观地定义为和数轴上的点一一对应的数。本来实数仅称作数，后来引入了虚数概念，原本的数称作“实数”意义是“实在的数”（任何实数都可在数轴上表示）。无理数就是平方开不尽的数实型数据也称为浮点数或实数。在C语言中，实数只采用十进制。它有二种
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2024-05-02 09:35:55
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# 如何在Python中实现输入一个非负实数
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 提示用户输入一个非负实数 |
| 2 | 获取用户输入的值 |
| 3 | 检查输入是否为非负实数 |
| 4 | 如果输入不是非负实数，则提示用户重新输入 |
| 5 | 如果输入是非负实数，则输出该值 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：提示用户
原创
2024-06-07 06:29:13
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# 非负矩阵分解 (NMF) 的科普与 Python 实现
## 1. 什么是非负矩阵分解（NMF）？
非负矩阵分解（NMF）是一种将给定的非负矩阵分解为两个非负矩阵乘积的技术。它在许多领域中得到了广泛应用，如图像处理、文本挖掘和生物信息学等。NMF的核心思想是将复杂的数据通过基础组件进行简化表示，便于我们识别出潜在的结构。
### 定义
给定一个非负矩阵 \( V \in \mathbb
Python的基本数据类型: 01. 数字:整型(int)，浮点型(float)，复数(complex): 释义: 不可变类型 一旦创建,不可修改 不是可迭代对象 原子型 01. 整型数 int: 整型数是不带有小数部分的数字, 包括自然数, 0及负数自然数 如: -2, 100, 0 int(): 把字符串转换成数字，base指定以多少进制来转换, 默认以十进制转换 int('f', base=
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2024-02-23 10:04:29
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1、位1的个数输入一个非负整数，求它变成二进制后1的个数（提示：用bin函数）。输入格式:输入一个正整数。输出格式:输出1的个数。输入样例1:在这里给出一组输入。例如：37输出样例1:在这里给出相应的输出。例如：3输入样例2:在这里给出一组输入。例如：0输出样例2:在这里给出相应的输出。例如：0解答代码： num = int(input())
sum = 0
n = num
while
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2023-06-26 10:00:15
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文章目录1. 矩阵分解(Matrix Factorization):1.1 公式推导1.2 代码实现1.3 在图像数据下的效果2. 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)2.1 迭代公式2.2 代码部分2.3 在图像数据下的效果 在实现NMF(Non-negative Matrix Factorization)之前，先看普通的MF是怎么进行的，从而可
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2024-08-27 20:52:43
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计算机中，所有数据最终都是使用二进制数表达。 如何将一个10进制数如何转换为二进制数以及如何将如何将一个16进制数如何转换为二进制数，详见下图。 假设有一个 int 类型的数，值为5，那么，我们知道它在计算机中表示为： 00000000 00000000 00000000
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2024-06-27 20:11:17
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如何用张量分解加速深层神经网络？（附代码） 源地址为：https://www.leiphone.com/news/201802/tSRogb7n8SFAQ6Yj.html 原英文博客标题Accelerating deep neural networks with tensor ecompositions，作者为Jacob。背景在这篇文章中，我将介绍几种低秩张量分解方法，用于在现有的深度学习模型中进
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2024-01-02 20:25:30
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题目描述：写一个方法，检查字符串是否为整数，那么返回整数值。分析与解答： 整数分为负数和非负数，负数只有一种表示方法，而非负数可以有两种表示方法。例如111，-111，+111，因此在判断字符串是否为整数的时候，需要把这几个问题都考虑到。下面说两个方法，方法一：递归法：对于整数而言，例如111,可以看成11*10+1，而11又可以看成1*10+1。而-111可以看成（-11)*10-1，-11可以
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2023-06-17 15:34:03
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# 如何在 Python 中实现非负整数检查
在编程中，数值的处理是一个常见的任务，特别是在数据输入时。本文将教你如何在 Python 中实现非负整数的检查。我们将以简单的步骤引导你完成整个过程，并提供相关的代码示例。
## 流程概述
下面是我们实现非负整数检查的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-10-03 04:25:00
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文章目录一、简介二、相关内容三、相关算法四、参考 一、简介著名的科学杂志《Nature》于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果。该文提出了一种新的矩阵分解思想――非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。该论文的发表迅速引起了
# Python 非负矩阵分解（NMF）实现指南
非负矩阵分解（NMF）是一种将非负矩阵分解为两个非负矩阵的方法。这种方法在数据挖掘和机器学习中应用广泛，尤其是在图像处理和推荐系统方面。对于刚入行的小白来说，我们将一步一步实现这个过程。
## 流程概述
下面是整个项目的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
图正则化非负矩阵分解（Graph Regularized Non-negative Matrix Factorization, GRNMF）是一种有效的矩阵分解方法，它结合了图结构信息，以增强对非负数据的解析能力。本文将全面探讨如何实现图正则化非负矩阵分解的 Python 代码，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。
### 版本对比
在 GRNMF 的不同版
数学基础:线性代数的矩阵乘法运算。 非负矩阵分解是一种特征提取的算法，它尝试从数据集中寻找新的数据行，将这些新找到的数据行加以组合，就可以重新构造出数据集。算法要求输入多个样本数据，每个样本数据都是一个m维数值向量，首先把我们的数据集用矩阵的形式写出来，每一列是一个数据，而每一行是这些数据对应维度的数值。于是我们就有了一个大小为m*n的输入矩阵。而算法的目标就是
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2023-08-30 20:35:08
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非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法，目的在于提取有用的特征（可以识别出组合成数据的原始分量），也可以用于降维，通常不用于对数据进行重建或者编码。 与PCA相同，NMF将每个数据点写成一些分量的加权求和，并且分量和系数都大于0，只能适用于每个特征都是非负的数据（正负号实际上是任意的）。 两个分量的NMF：分量指向边界，所有的数据点都可以写成这两个分量的正数组合。 一个分量的NMF：分量指向平
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2023-12-05 16:29:17
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