导读热词对python这个高级语言感兴趣的小伙伴，下面一起跟随编程之家 jb51.cc的小编两巴掌来看看吧！你想复制一个对象？因为在Python中，无论你把对象做为参数传递，做为函数返回值，都是引用传递的。何谓引用传递，我们来看一个C++交换两个数的函数：# @param 谈谈Python中对象拷贝
# @author 编程之家 jb51.cc|jb51.cc
void swap(int &
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2023-12-29 20:28:16
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python中，进行函数参数传递或者返回值时，如果是一般的变量，会拷贝传递，如果是列表或字典则是引用传递，那python如何对列表和字典进行拷贝传递呢：标准库的copy模块提供了两个方法：copy和deepcopy方法。1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象
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2023-06-20 20:48:02
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# 教你如何在 Python 中实现向量复制扩展矩阵
在数据科学和机器学习领域，处理矩阵和向量是非常重要的技能。特别是在需要将一个向量扩展成一个矩阵的情况下，了解如何实现这个过程非常必要。本文将通过详细的步骤和代码示例，教会你如何在 Python 中实现向量复制扩展矩阵。
## 流程概述
为了帮助你理解整个过程，我们将此任务拆分为几个关键步骤。下表展示了实现“向量复制扩展矩阵”的流程：
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这里写目录标题@[TOC](这里写目录标题)前言numpy.array基础使用操作（1）数组创建（2）数据访问（3）数组合并（4）数组的分割（5）简单运算（6）矩阵的聚合操作（7）矩阵的索引和比较前言当我们在处理数据的时候，我们经常会使用到一维数组、二维数组或者多维数组来放置我们的数据，那么我们有哪些可供选择的数据结构呢？我们就先来了解一下为啥要使用numpy。（1）python自带的list是
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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Python中一切皆为对象，不管是集合变量还是数值型or字符串型的变量都是一个引用，都指向对应内存空间中的对象。简而言之：变量直接赋值：新变量本身及其内部的元素都与原变量指向相同的内存空间，并且值相同，当一个发生变化时，另一个也随之变化。变量浅拷贝：新变量本身与原变量指向不同的内存空间，但是新变量内部的元素与原变量指向相同的内存空间；当改变原变量内部的可变对象的值时，新变量内部的值也发生随之变化；
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2023-08-09 17:27:36
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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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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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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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list的复制方法一：直接幅值如果直接赋值，这两个列表是等价的，修改其中任何一个列表都会影响到另一个列表。因为Python是动态语言，与C这类静态语言在思想上的不同之处。old = [1,[1,2,3],3]
new = old
print('Before:')
print(old)
print(new)
new[0] = 3
new[1][0] = 3
print('After:')
print
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2023-06-29 20:32:17
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python中的对象复制有好几种方法，之前已经接触过了，今天下午又用到了这个知识点，这里简单的总结一下，赋值、浅拷贝和深拷贝三种方法的差异，简单的一句话，如果说你想“克隆”出来一个跟原对象完全独立但又一模一样的对象时就用深拷贝就行了。下面是具体的实践：#!usr/bin/env python
# encoding:utf-8
'''
__Author__:沂水寒城
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2023-09-22 20:46:56
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# Python向量操作指南
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你学习如何在Python中实现向量的添加操作。下面我将为你展示一系列步骤，以及每个步骤所需的代码和注释。
## 步骤
下面是完成“Python向量中添加”操作的步骤表格：
| 步骤 | 代码 | 注释
原创
2023-07-15 12:47:45
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# Python 中向量相加
在科学计算和数据分析中，向量是一个基本的数学概念。简单来说，向量是一组有序数值的集合，可以表示为一维数组。Python为我们提供了多种方式来进行向量运算，其中最常见的就是向量相加。在这篇文章中，我们将探讨向量相加的基本概念，并通过代码示例来展示如何在Python中实现它。
## 什么是向量？
向量通常用一维数组表示，可以包含多个元素。例如，一个包含三个元素的向量
原创
2024-08-28 08:08:51
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# Python中向量维度实现
## 1. 介绍
在Python中，向量是一个一维数组，而维度则表示数组中元素的数量。在本篇文章中，我将教你如何在Python中实现向量维度。
## 2. 流程
以下是实现向量维度的步骤：
```mermaid
journey
title 实现向量维度
section 理解向量
UnderstandVector(理解向量)
原创
2024-02-26 06:48:04
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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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序：为什么NLP在模式识别里面比较难？Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号。语音、图像数据表达不需要特殊的编码，而且有天生的顺序性和关联性，近似的数字会被认为是近似特征。然而语言就麻烦了。比如通俗的One-hot Representation就是一种不是很好的编码方式，编出来的数据比图像、语音的信
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2024-07-26 16:13:13
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在很久之前的一篇的文章点乘和叉乘及其物理意义（C++STL实现），我们用C++（STL）实现了对向量内积和叉积的定义与简单计算，最后演示了如何用几何的方法计算点到直线的距离，计算任意三角形的面积等问题。把这些放在更大的范围内，其实就是今天的主角，计算几何（Computational geometry）。本文所有的仿真程序均在numpy（python第三方的科学计算库）下进行：import nump
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2023-10-12 20:37:58
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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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