np.r_：按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat() np.c_：按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b
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2019-03-02 21:19:00
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np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。1、np.c_ 用法:a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]...
原创
2019-04-10 17:10:08
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原创
2021-09-29 16:34:07
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官网说 .r_是沿第一轴连接（在数学中第一轴是行）， Translates slice objects to concatenation along the first axis .c_是沿第二轴连接（列） Translates slice objects to concatenation alon
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2020-05-07 12:10:00
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下载网站所有 -r, --recursive specify recursive download. -nc, --no-clobber skip downloads that would download to existing files. -np, --no-parent don’t asce...
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2015-08-11 16:32:00
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What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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P问题：可以在以多项式表达的时间内求出确切解的问题，也就是说它的计算复杂度是一个多项式。我们通常用的O(n),O(logn),O（n^2）
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2022-09-11 23:59:07
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Table of Contents
1 遇到难题怎么办？
2 什么是P、NP、NP-Complete和NP-hard
3 P = NP ????
4 参考
1 遇到难题怎么办？
遇到一个问题，通常我们思考的是如何解它。于是就有了贪心、分治、动态规划等等算法;但也有一些问题，挠破了头也想不到高效的算法。怎么办？
假如我们已经知道有那么几个问题，这个世界上所有的聪明人都没能找到高效的算法
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2014-07-12 10:39:00
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1、 FP2网络处理器的背景知识
在http://www.newelectronics.co.uk/article/22079/Pushing-packet-performance.aspx
公布了下述关系P2的技术细节：
The p-chip’s role is to inspect packets and perform the look ups that determin
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精选
2011-03-14 23:01:23
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NP问题就是指其解的正确性可以在多项式时间内被检查的一类问题。比如说数组求和，得到一个解，这个解对不对呢，显然是可以在多项式时间内验证的。再比如说SAT，如果得到一个解，也是能在多项式时间内验证正确性的。所以SAT和求和等等都是NP问题。然后呢，有一部分NP问题的解已经可以在多项式时间内找到，比如数组求和，这部分问题就是NP中比较简单的一部分，被命名为P类问题。那么P以外的NP问题，就是
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2013-01-10 19:37:00
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P 问题P（polynomial）问题就是能在多项式时间内解决的问题，像O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级复杂度， 出现在底数的位置；另一种是O(a^n)和O(n!)，它是非多项式级的复杂度，非多项式级的复杂
原创
2023-02-27 17:21:07
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多项式时间算法;P问题；NP问题，NP完全问题，NP-hard问题
原创
2013-03-22 21:54:30
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提到numpy数组就不得不说到np.hstack()与np.dstack()的问题。这里我们研究一下它们的使用方法。
原创
2022-07-13 18:18:14
208阅读
我们知道在numpy数组模块中，常用的数组生成方法有np.zeros()用来生成一个自定义大小的全零数组，np.ones()用来生成一个自
原创
2022-07-13 18:21:26
504阅读
np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]:
原创
2021-08-12 22:38:02
852阅读
1.Numpy的 tile() 函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思，顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。 举个例子，原矩阵: 横向： 纵向： 横向 + 纵向 2. repeat函数功能：对数组中的元素进行连续重复复制 用法有两种： 1) numpy.repeat(
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2018-12-02 22:39:00
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1. 参数
首先比较二者的参数部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值
最少接收一个参数
axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
np.maximum：(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者；
最少接收两个参数
2. 使用上
>>
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2016-09-29 12:25:00
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np.vstack()和np.hstack() 一、总结 一句话总结： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 二、np.vstack()和np.hstack() 转自或参考：np.vstack()和np.hstack()https://blog.csdn
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2020-07-23 20:33:00
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1、数组的拼接和裁剪t.clip(10,20)把小于10的替换成10，大于20的替换成20竖直拼接，通俗讲就是一个数组在上面，另一个数组在其下面水平拼接，通俗讲就是一个数组在左边，另一个数组在其右边np.vbstack(竖直拼接）,np.hstack(水平拼接）###数组的拼接
import numpy as np
t1=np.arange(12).resh
