最近在研究怎么处理源文件，虽然re用过很多次，但是都是些初级用法。在这次实践中遇到几个有意思的点，记录一下。先从格式化代码开始格式化代码由于每个人写出来代码风格各异，处理之前需要把格式化。举个例子：bit [ 2 : 0 ] a = 0 ;
就这么一段短短的语句就有各种让人抓狂的空格分隔(分号后面也有)，写个正则都可以写出一长串。所以第一步先把代码变得紧凑一点。
line = r' bit [ 2
# Python计算向量的模长
在数学和物理学中，向量是具有大小和方向的量，可以用来描述物体在空间中的位置和运动。在计算机编程中，向量通常用一组数字表示，可以进行各种运算，例如计算模长。
## 什么是模长？
向量的模长，也称为矢量的长度或大小，是指矢量的大小。在二维空间中，一个向量可以表示为一个具有两个分量的有序对 (x, y)，其中 x 和 y 分别表示向量在 X 轴和 Y 轴上的投影长度
原创
2024-05-13 04:34:34
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# Python 中数组的模长计算
在数据科学和机器学习中，模长（或称“范数”）是一个极为重要的概念。它可以用来评估向量的大小或长度。Python 提供了强大的库，例如 NumPy，使得计算数组的模长变得非常简单。本文将通过实际示例来阐述如何在 Python 中计算数组的模长，并结合一些可视化工具进行展示。
## 什么是模长？
在数学上，模长通常指的是向量的长度。对于一个在 \( n \)
原创
2024-10-15 04:29:46
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# 理解与实现向量模长的 Python 编程
在计算机科学、机器学习和数据分析等领域，向量是一个非常常见的概念。向量模长是一个表示向量大小的数值，通常可以使用欧几里得范数进行计算。本文将引导你一步步实现向量模长的计算，帮助你理解整个流程。
## 整体流程
下面是整个流程的概览，帮助你理解如何使用 Python 计算向量的模长。
| 步骤 | 描述 |
# Python Tensor模长的计算方法
在深度学习和机器学习中，我们经常会使用张量（Tensor）这种数据结构来表示和处理数据。张量是一个多维数组，可以包含不同类型的数据。在处理张量数据时，我们经常需要计算张量的模长（Magnitude），也就是张量的大小或长度。在本文中，我们将介绍如何使用Python来计算张量的模长，并给出相关的代码示例。
## 张量模长的定义
在数学中，一个向量的
原创
2024-04-08 04:45:29
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第1节：零向量1.零向量的概念 对于任意向量x，都有x+y=x，则x被称为零向量。例如，3D零向量为[0 0 0]。零向量非常特殊，因为它是唯一大小为零的向量，并且唯一一个没有方向的向量。第2节：负向量1.负向量的概念 对于向量x，如果x+(-x)=0，则-x就是负向量。2.负向量的运算法则 将此法则应用到2D，3D，4D中，则 -[x y] = [-x -y] -[x y z] =
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2023-12-17 10:39:42
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# 如何计算Python Tensor的模长
在深度学习和科学计算中，了解如何计算张量（tensor）的模长是非常重要的。本文将一步步引导你如何完成这一任务。我们将使用PyTorch和NumPy这两个流行的Python库来完成模长的计算。
## 流程概述
下面是实现“计算Python Tensor的模长”的步骤，表格形式展示：
| 步骤 | 描述
# Python求矩阵模长
## 1. 引言
矩阵是数学中非常重要的概念，广泛应用于线性代数、图像处理、机器学习等领域。在进行矩阵运算时，经常需要求解矩阵的模长，即矩阵的 Frobenius 范数。Python 提供了丰富的数值计算库，可以方便地求解矩阵模长。
本文将介绍矩阵模长的定义和计算方法，并使用 Python 的数值计算库 NumPy 来实现求解矩阵模长的示例代码。
## 2. 矩
原创
2023-09-05 09:03:35
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## 计算Python向量的模长
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何计算Python向量的模长。在这篇文章中，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和代码解释。
### 步骤概览
下面是计算Python向量模长的步骤概览，我们将依次完成每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 导入必要的库 | 我们将使用NumPy库来进行向量计算
原创
2023-07-14 03:25:13
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# 使用 NumPy 计算模长：Python 中的科学计算
在科学计算的领域中，模长（也称为向量的长度或范数）是一个重要的概念。模长为我们提供了向量的大小，是许多应用（如距离计算、信号处理等）中的基础。本文将介绍如何使用 Python 的 NumPy 库来计算向量的模长，并提供一些示例代码。
## 一、什么是模长？
对于一个 n 维向量 \( \mathbf{v} = (v_1, v_2,
运算符阅读: 16935评论：2运算符：以1 + 2为例，1和2被称为操作数，“+” 称为运算符。Python语言支持以下类型的运算符:算术运算符比较（关系）运算符赋值运算符逻辑运算符位运算符成员运算符身份运算符三目运算符一、 算术运算符以下假设变量： a=10，b=20：Python中，有3种除法，一种除法是/：>>> 10 / 33.3333333333333335/除法计算
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2023-08-27 19:46:36
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# Python求向量模长
## 引言
在数学和物理学中，向量是一个有方向和大小的量。在计算机程序中，我们经常需要对向量进行各种操作，其中之一就是求向量的模长。向量的模长是指向量的长度或大小。本文将介绍在Python中如何求解向量的模长。
## 向量的定义
向量是由多个有序数构成的序列，通常表示为：
```python
v = [x1, x2, x3, ..., xn]
```
其中，
原创
2023-08-10 05:35:11
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with open('file', mode='r') as f:
for line in f:
data.append(ujson.loads(line))模式(mode) 描述r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
r+ 打开一个文件用于读写。文件指针将
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2023-11-27 11:26:26
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1.背景介绍推荐系统是现代信息处理中最重要的应用之一，它涉及到的领域包括信息检索、数据挖掘、人工智能等多个领域。在这些领域中，向量内积是一个非常重要的数学工具，它可以用于计算两个向量之间的相似度、角度、长度等各种属性。在推荐系统中，向量内积的应用非常广泛，包括但不限于：用户行为数据的处理和分析物品特征向量的计算和处理推荐结果的排序和筛选多种推荐策略的组合和优化在本文中，我们将从以下几个方面进行详细
在数据科学和机器学习的世界中，向量是一种不可或缺的基础数据结构。它们在很多场景中都会被用到，比如文本处理、图像分析、音频信号处理等。在这些应用中，求向量的模长（也称为向量的长度或范数）是个非常重要的操作。
> 在数学上，向量的模长定义为向量元素的平方和再开方，即：
> $$ ||\mathbf{v}|| = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} v_i^2} $$
> （其中，$v_
# Python求array的模长
## 引言
在Python中，我们经常需要对数组进行各种操作。其中一项常见的操作是求数组的模长（即向量的长度）。求模长可以用于计算向量之间的距离，进行特征提取等领域。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来求得数组的模长。
## 流程概述
下面是实现的步骤总结，我们将使用这些步骤来求取数组的模长。
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
原创
2023-12-15 05:36:13
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范数（Norm）是一种关于向量的函数，是向量“长度”概念及其推广。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，可用范数来度量一个向量的“长度”。在中学里我们学过一个向量的模长(长度)是向量中各元素平方和的平方根，比如向量(3,4)的模长就是5，这里模长其实是向量(3,4)的一种范数——L2范数，向量的范数除了L2范数外，
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2023-12-03 12:27:50
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# PyTorch中的向量模长计算
在深度学习和数据科学中，向量是一个重要的概念。理解向量的模长 (或长度) 对许多算法至关重要，尤其是在处理数据、模型训练和神经网络的优化时。本文将介绍什么是向量模长，如何使用PyTorch来计算向量模长，并展示相关的示例代码。
## 向量模长的定义
向量的模长指的是从原点到向量终点的距离。对于一个N维向量 \(\mathbf{v} = (v_1, v_2,
原创
2024-10-03 06:22:32
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一、学习内容概括学习地址：https://tianchi.aliyun.com/s/58327c15d1faee512c008128d3bb9e32 本次学习的主要内容：魔法方法二、具体学习内容注：这部分的知识和笔记来源于AI训练营python里的文件，供学习交流使用。1、基本的魔法方法魔法方法总是被双下划线包围，例如__init__。魔法方法是面向对象的 Python 的一切，如果你不知
# PyTorch向量模长的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为刚入行的小白提供一些指导。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用PyTorch实现向量模长的计算。向量模长，也称为向量的范数，是衡量向量大小的一种方法。在机器学习和深度学习中，向量模长的概念经常用于各种算法和优化问题。
## 步骤流程
以下是实现PyTorch向量模长计算的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-07-18 04:14:18
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