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numpy的包训练:读写文件、常用函数、random随机数模块和 有用的linalg线性代数模块
2020-09-10 22:28:42# 2)numpy 常用的函数操作(都是可对数组迭代的,而内建的len(),abs()等只能单元素操作:绝对值fabs,四舍五入、三角-双曲三角、对数指数 # 3)np.random random模块的随机操作,生成正态、均匀、泊松的数组...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' # 1)numpy readtxt, savetxt 读取和创建txt csv等文件 # 2)numpy 常用的函数操作(都是可对数组迭代的,而内建的len(),abs()等只能单元素操作:绝对值fabs,四舍五入、三角-双曲三角、对数指数 # 3)np.random random模块的随机操作,生成正态、均匀、泊松的数组random.normal .poisson .uniform;生成排列组合,生成随机数shuffle,choice, # permutation(和itertool里面的permutation区别,那个纯排列),randn, randint, rand(均匀分布) # 4) np.linalg模块,求线性方程组、行列式、特征值-向量、svd分解、最小二乘估计 Perfey -- 2020-9-10 21:39 ''' #1 read 鸢尾花 a = np.loadtxt('iris.data',dtype = np.float64, delimiter=',', usecols=[0,1,2,3]) b = np.loadtxt('iris.data', dtype= "S", delimiter = ',',usecols=[4]) print('a:\n',a, '\nb:\n',b) t = np.dtype([('len1','f'),('wid1','f'),('len2','f'),('wid2','f'),('class',"S20")]) c = np.loadtxt('iris.data', dtype = t, delimiter = ',') print('All c:\n',c) print('type:',type(c),type(a),type(b)) sa = np.savetxt('iris.csv', c, fmt = '%3.1f:%3.1f:%3.1f:%3.1f:%s') print(sa) #2 np functions: x = np.array(np.arange(20)) y = np.log(x[1:]) z = np.log10(x[1:]) w = np.log2(x[1:]) x2 = np.multiply(100.1234567,x) y2 = np.exp(y) print(x,'\n',y,'\n',z,'\n',w,'\n',x2,'\n',y2) print('raw:',x2,'\n ceil\n',np.ceil(x2),'\n floor \n',np.floor(x2),'\n rint \n',np.rint(x2),'\n modf \n', np.modf(x2)) x_cos = np.cos(x) x_sin = np.sin(x) x_cosh = np.cosh(x) x_sinh = np.sinh(x) x_tan = np.tan(x) x_tanh = np.tanh(x) plt.figure() plt.plot(x,x_cos, 'ro-',label='cos()') plt.plot(x,x_sin,'bs-',label = 'sin()') plt.legend() plt.figure() plt.plot(x,x_cosh, 'gx-', label = 'cosh()') plt.plot(x,x_sinh, 'k*-', label = 'sinh()') plt.plot(x,x_tan, 'c+-', label = 'tan()') plt.plot(x,x_tanh, 'm<-', label='tanh()') plt.legend() plt.show() # 3 random number ,np.random,正态、排列、choice、均匀、poisson x = np.random.rand(2,3,4) #uniform distribution print(x) y = np.random.randn(3,5,2)#normal distribution print(y) z = np.random.randint(10,100,(3,4)) print(z) w = np.arange(24).reshape(3,4,2) print(w) np.random.shuffle(w) print(w) m = np.random.permutation(w) print(m) n = np.random.uniform(3,3000,(2,4)) print(n) l = np.random.poisson(10,(2,3,4)) print(l) # 4 linalg模块,求逆,求QR分解,求行列式 from numpy.linalg import qr x = np.array([[0,3,2], [1,4,-1],[3,5,100]]) b = [2,3,4] q,r = qr(x) print('q matrix(orthorgonal):\n',q) print('r matrix(upper triangle):\n',r) print('x-q*r\n',x-np.matmul(q,r), '\n clean residual:\n', np.around(x-np.matmul(q,r),3)) #inverse x_inv = np.linalg.inv(x) print('inv matrix:\n',x_inv) print('x*x_inv:\n',np.around(np.matmul(x,x_inv))) #det,eig,svd 行列式,本征值,奇异值 x_d = np.linalg.det(x) x_eig = np.linalg.eig(x) x_svd = np.linalg.svd(x) print('det\n',x_d) print('eig\n',x_eig) print('svd\n',x_svd) s,v,d = np.linalg.svd(x) # v2 = np.eye(3,3) # v2[0,0],v2[1,1],v2[2,2] = v v2 = np.diag(v) #np.diag是将传入数组,排布在新生成矩阵的主对角线上 print('v\n', v2) x_recover = np.matmul(s,v2, np.transpose(d)) x_r2 = (s*v)@d #@操作相对于矩阵乘法,np.matmul print('svd recover\n',np.around(x-x_recover,2),'\n', x_recover,'\n',np.around(x-x_r2,2)) #svd复原失败了; #solve p = np.linalg.solve(x,b) print('Solution of Equation x*p = b\n',p) print('x*p == b\n', x@p-b) #lstsq p2, _, *_ = np.linalg.lstsq(x,b) print('ls solution of equation \n',p2) print('xp2 == b\n', x@p2-b)
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从m个数中获取n个不同的数
2020-01-29 21:22:122.获取某范围内的一个随机数; 3.从m个数中随机抽取n个数; 4.获取jsp界面中单选框的选择结果; 5.EL表达式的一些注意点(不定时更新)。 本篇主要来介绍从m个数中随机抽取n个数。 // 从数组中取k个数 ...最近在写一个从Excle题库抽题组卷在jsp显示的功能,其中用到了一些算法和技术,在此做记录。
本篇主要来介绍从m个数中随机抽取n个数。
// 从数组中取k个数 int k = 5; // 待筛选数组最大上标n int n = 10; int[] numbers = new int[n]; for (int i = 0; i < numbers.length; i++) { numbers[i] = i + 1; } int[] results = new int[k]; for (int i = 0; i < results.length; i++) { // 取出一个随机数 int r = (int) (Math.random() * n); results[i] = numbers[r]; // 排除已经取过的值 numbers[r] = numbers[n - 1]; n--; } Arrays.sort(results); for (int i : results) { //将会从n个数中取出不同的k个数 System.out.print(i + " "); }
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