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  • # 2)numpy 常用的函数操作(都是可对数组迭代的,而建的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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  • 2.获取某范围的一个随机数; 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。

    1.通过java读取excle中内容;

    2.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
    			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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