ForHeart - 个人主页动态 - 牛客网

发布(310) 评论

03-04 16:07

武汉理工大学测试开发

题解 | 特征扩展实现

import numpy as np def feature_scaling(data): # 补全代码 # 标准化 (Z-score 标准化) mean = np.mean(data, axis=0) std = np.std(data, axis=0) standardized_data = (data - mean) / std # 最小-最大标准化 min_vals = np.min(data, axis=0) max_vals = np.max(data, axis=0) min_max_scaled_data = (data - min_vals) / (max_vals - mi...

0 点赞评论收藏

分享

03-04 15:28

武汉理工大学测试开发

题解 | 使用梯度下降的线性回归

import numpy as np def linear_regression_gradient_descent(X, y, alpha, iterations): # 补全代码 m, n = X.shape theta = np.zeros((n,1)) # 包括截距项 theta_0 for _ in range(iterations): predictions = X.dot(theta) errors = predictions - y gradient = X.T.dot(errors) / m theta -= alpha * gradient return np.round(t...

0 点赞评论收藏

分享

03-03 18:08

武汉理工大学测试开发

题解 | 实现压缩行稀疏矩阵（CSR）格式转换

import numpy as np import scipy.sparse def compressed_row_sparse_matrix(dense_matrix): csr_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix) vals = csr_matrix.data.tolist() col_idx = csr_matrix.indices.tolist() row_ptr = csr_matrix.indptr.tolist() return vals, col_idx, row_ptr if __name__ == "__ma...

0 点赞评论收藏

分享

03-03 17:23

武汉理工大学测试开发

题解 | 将向量转换为对角矩阵

import numpy as np def make_diagonal(x): arr = np.array( x , dtype=np.float32 ) return np.diag(arr) if __name__ == "__main__": x = np.array(eval(input())) print(make_diagonal(x))

0 点赞评论收藏

分享

03-03 16:49

武汉理工大学测试开发

题解 | 基向量变换矩阵

import numpy as np def transform_basis(B, C): res = np.linalg.solve(C,B).tolist() return res if __name__ == "__main__": B = np.array(eval(input())) C = np.array(eval(input())) print(transform_basis(B, C))

0 点赞评论收藏

分享

03-03 16:49

武汉理工大学测试开发

题解 | 基向量变换矩阵

import numpy as np def transform_basis(B, C): res = np.linalg.solve(C,B).tolist() return res if __name__ == "__main__": B = np.array(eval(input())) C = np.array(eval(input())) print(transform_basis(B, C))

0 点赞评论收藏

分享

03-03 16:46

武汉理工大学测试开发

题解 | 基向量变换矩阵

import numpy as np def transform_basis(B, C): B1 = np.linalg.inv(B) res = np.linalg.solve(C,B).tolist() return res if __name__ == "__main__": B = np.array(eval(input())) C = np.array(eval(input())) print(transform_basis(B, C))

0 点赞评论收藏

分享

03-03 14:29

武汉理工大学测试开发

题解 | 点积计算器

import numpy as np def calculate_dot_product(vec1, vec2): """ Calculate the dot product of two vectors. Args: vec1 (numpy.ndarray): 1D array representing the first vector. vec2 (numpy.ndarray): 1D array representing the second vector. Returns: float: Dot product of the two vectors. &q...

0 点赞评论收藏

分享

03-03 14:25

武汉理工大学测试开发

题解 | 泊松分布概率计算器

import math from scipy.stats import poisson def poisson_probability(k, lam): """ Calculate the probability of observing exactly k events in a fixed interval, given the mean rate of events lam, using the Poisson distribution formula. :param k: Number of events (non-negative integer) :p...

0 点赞评论收藏

分享

03-03 11:19

武汉理工大学测试开发

题解 | 数组中只出现一次的两个数字

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param nums int整型一维数组 # @return int整型一维数组 # class Solution: def FindNumsAppearOnce(self , nums: List[int]) -> List[int]: # write code here nums.sort() res = [] for num in nums: if nums.count(num) == 1: res.append(num) return res

0 点赞评论收藏

分享

03-03 11:11

武汉理工大学测试开发

题解 | 数组中出现次数超过一半的数字

# # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param numbers int整型一维数组 # @return int整型 # class Solution: def MoreThanHalfNum_Solution(self , numbers: List[int]) -> int: # write code here nlen = len(numbers) numbers.sort() line = nlen//2 return numbers[line]

0 点赞评论收藏

分享

03-03 07:48

武汉理工大学测试开发

题解 | 计算协方差矩阵

import numpy as np def calculate_covariance_matrix(vectors): # 补全代码 n_features = len(vectors) n_observations = len(vectors[0]) covariance_matrix = np.zeros([n_features, n_features]) means = [sum(feature) / n_observations for feature in vectors] for i in range(n_features): for j in range(i, n_feature...

0 点赞评论收藏

分享

03-02 18:21

武汉理工大学测试开发

在牛客打卡4天，今天学习：刷题 1 道/代码提交 6 次

0 点赞评论收藏

分享

03-02 18:19

武汉理工大学测试开发

题解 | 标量的矩阵乘法

from typing import List, Union import numpy as np def scalar_multiply(matrix: List[List[Union[int, float]]], scalar: Union[int, float]) -> List[List[Union[int, float]]]: arr = np.array(matrix) arr2 = arr * scalar return arr2.tolist() def main(): matrix = eval(input()) scalar = float(input()) resu...

0 点赞评论收藏

分享

03-02 17:58

武汉理工大学测试开发

题解 | 矩阵转置

from typing import List, Union import numpy as np # 使用 Union 来表示类型可以是 int 或 float def transpose_matrix(a: List[List[Union[int, float]]]) -> List[List[Union[int, float]]]: arr = np.array(a) transposed = arr.T return transposed.tolist() # 处理输入输出 def main(): try: matrix_str = input().strip() # 去掉最外层...

0 点赞评论收藏

分享

创作者周榜

更多

关注他的用户也关注了：

牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务