在绘制图形或者图像处理中，经常需要求向量的垂直向量：通常，可使用如下步骤：首先向量规一化再向量x, y 轴值 互换。实验与验证 代码如下： vec_1 表示 30度的向量， vec_2 表示 120 度的向量#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import math
def get_vertical_vec
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2023-06-07 19:49:53
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目录一、什么是Numpy?二、如何导入NumPy?三、生成NumPy数组3.1利用序列生成3.2使用特定函数生成NumPy数组（1）使用np.arange()（2）使用np.linspace()四、NumPy数组的其他常用函数（1）np.zeros()（2）np.ones()五、N维数组的属性1.NumPy数组的物理内存和逻辑视图2.ndim属性 3.shape属性六、NumPy数组中的
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2024-07-29 09:50:07
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1.向量1.1向量例子1.2向量加法与减法1.3向量的乘法2.矩阵2.1矩阵例子2.2矩阵的形状2.3矩阵的创建函数1.向量向量是指可以加总（以生成新的向量），可以乘以标量（即数字），也可以生成新的向量的对象。
向量是有限维空间的点。1.1向量例子如果你有很多人的身高、体重、年龄数据，就可以把数据记为三维向量(height, weight, age)。
如果你教的一个班有四门考试，就可以把学
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2023-06-08 19:41:05
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什么是向量在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。直观地说，把一组数字排列成一行或一列，就成为向量。如[4,5]，可以理解成一个二维空间的坐标点，也可以理解为从原点到这一点的有向线段。向量的加法向量的数量乘法向量间乘法内积： 外积： 外积表示u和v两个向量张成平面的法向量。先数乘后叠加：向量的线性组合
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2023-06-30 21:45:24
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import numpy as np numpy默认生成一个向量。以下是常用生成数字的命令。np.zeros #生成元素都是0的对象np.ones #生成元素都是1的对象np.random.randn #生成标准整体分布的数字（均值为1，标准差为1）np.arange #生成一些区间数字，3个参数&n
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2023-06-15 00:25:12
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from math import sqrt,cos,acos
class Vector:
def __init__(self, x):
"""
定义向量:Vector(x),其中x是一个列表
"""
self.x = tuple(x)
def __str__(self):
"""
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2023-05-30 16:50:24
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# 在 Python 中实现向量（Vector）的指南
## 引言
在数据分析、机器学习和科学计算等领域，向量是一个非常重要的概念。Python 提供了多种方式来使用向量，其中最常用的是使用 NumPy 库。本文将通过一个简单的流程帮助您了解如何在 Python 中实现向量，并通过相应的代码示例进行说明。
## 流程概览
我们将通过以下几个步骤来实现 Python 中的向量。下表展示了每个
向量的概念：直观的来说就是把一组数字排成一行或一列，就称为向量。向量是对空间进行描述的有力工具。任何一个向量都可以理解为从坐标原点开始到空间上某一点的一条有向线段，向量中成分的个数就是向量的维数。向量的功能不仅局限于用来直接描述空间中的点坐标和有向线段，也可以凭借基础的数据表示功能，成为一种描述事物属性的便捷工具。 例如：score = [85 92 89]向量很适合将对象的属性和特征对应到高维空
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2024-02-02 10:23:29
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1向量化 向量化是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术，减少运行时间，在python中使用np.dot()进行向量化。 （1）代码举例 import time #为了计算不同方法的使用时间 a=np.random.rand(1000000) #用随机值创建了一个百万维度的数组 b=np.rand ...
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2021-07-25 15:55:00
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1.前言 学习笔记，即TensorFlow实现源码地址：https://github.com/lsq960124/DeepLearning/blob/master/TensorFlow%20notes/TensorFlow%20basis04%20SVM.ipynb 如图，对于一个给定的数据集，通过直线A或直线B（多维坐标系中为平面A或平面B）可以较好的将红点与
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2024-08-09 18:05:51
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。它是一种二类分类模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。 1）线性可分支持向量机（也称硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分是，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向量机 2）线性支持向量机（也称为软间隔支持向量机）：当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大
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2023-10-07 15:00:17
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作者：Ahmed Gad本教程主要使用numpy和sklearn来讨论如何使用遗传算法(genetic algorithm，GA)来减少从python中的Fruits360数据集提取的特征向量。 导言 在某些情况下，使用原始数据训练机器学习算法可能不是合适的选择。该算法在接受原始数据训练时，必须进行特征挖掘，以检测不同组之间的差异。但这需要大量的数据来自动执行特征挖掘。对于
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2024-05-29 06:38:54
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本章重点内容：1、NumPy ndarray：多维数组对象 1）生成ndarry 2）ndarray的数据类型 3）NumPy数据算术 4）基础索引与切片 5）布尔索引 6）数组转置和换轴2、通用函数：快速的逐元素数组函数3、使用数组进行面向数组编程4、使用数组进行文件输入和输出5、伪随机数生成6、示例：随机漫步接下来展开详细说明，如下1、NumPy ndarray
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2023-08-24 15:05:01
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介绍Matlab的向量、函数和plot命令。
向量Matlab 中最基本的对象是矩阵，向量是特殊的矩阵。行向量是\(1\times n\)矩阵，列向量是\(m\times 1\)矩阵。输入如下行向量：>> v=[0 1 2 3]回车，Matlab 将输出此行向量：v =
0 1 2 3输入如下列向量：>
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2023-11-14 14:51:27
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向量内积几何意义与python实现1. 定义与物理意义2. python简单计算向量内积3. 向量夹角求解 1. 定义与物理意义向量的内积也叫向量的数量积、点积。向量数量积的几何意义: 一个向量在另一个向量上的投影。矢量内积是人工智能领域中的神经网络技术的数学基础之一, 此方法还被用于动画渲染。向量夹角大小判别 其计算结果等于u 的模长（大小）、 v 的模长（大小）、 u,v 夹角的余弦。在 u
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2023-07-03 17:17:44
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Python中如何使用支持向量机(SVM)算法 1223 (简单介绍一下支持向量机，详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： &nbs
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2023-12-25 23:25:27
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吴恩达大佬在深度学习课程里讲的很多Python技巧还是很受用的。有的看似是向量的东西其实不是向量，而是一种秩为1的奇怪的东西：import numpy as np
aa=np.array([1,2,3])
print(aa)
print(aa.shape)
print(aa.T)
print(aa.T.shape)
print(np.dot(aa,aa.T))
print(np.dot(a
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2023-05-28 18:10:09
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# 向量的正交约束在Python中的实现
## 1. 简介
在Python中，我们可以使用numpy库来进行向量的正交约束。numpy是一个功能强大的科学计算库，它提供了很多用于处理数组和矩阵的函数和方法。在本文中，我们将学习如何使用numpy库来实现向量的正交约束。
## 2. 步骤
下面是实现向量的正交约束的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 定义向
原创
2023-09-20 06:33:41
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在现代数据分析和科学计算领域，Matlab和Python是两种非常受欢迎的编程语言。然而，很多开发者在日常工作中经常需要将Matlab中的数据（尤其是向量）导入到Python中，以便利用Python丰富的库来进一步处理和分析。本文将详细介绍如何将Matlab中的向量导入Python的过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析、逆向案例等内容。
## 协议背景
在过去的十年里，M
向量范数 定义1. 设 ,满足 1. 正定性:║x║≥0,║x║=0 iff x=0 2. 齐次性:║cx║=│c│║x║, 3. 三角不等式:║x+y║≤║x║+║y║ 则称Cn中定义了向量范数,║x║为向量x的范数. 可见向量范数是向量的一种具有特殊性质的实值函数. 常用向量范数有,令x=( x1,x2,…,xn)T 1-范数:║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│ 2-范数:║x║2=(
