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问题[numpy]

Martin Hope
exPriceD
Asked: 2022-09-29 20:37:39 +0000 UTC

使用 NumPy 加速 Python 代码

  • 2

大家好!这 4 个周期的程序非常慢。有什么方法可以使用 NumPy 模块加快速度吗?(1 ≤ N,M,D ≤ 1000) (1 ≤ A ≤ N, 1 ≤ B ≤ M)。在Heroes of Wizardry and Sorcery中,游戏世界是一个N×M的桌子,有边长为1的正方形字段,字段记为(i,j),其中i是行号,j是列号。每个字段对应于魔法防御 Di,j。

你的城堡在球场上(A,B)。您可以构建一个矩形形式的防护栅栏,其边沿桌子的线条,而锁必须在栅栏内。设栅栏的左上边距为 (p,q),右下边距为 (r,s),栅栏的长度为 l。则围栏的防护强度为 Dp,q + Dr,s + l。

要求建造具有最大保护能力的围栏。

评价体系 题目有20个测试(不包括例子)。每个测试值 10 分。

在 15% 的测试 N,M ≤ 50,在 25% 的测试 Di,j ≤ 50,在 35% 的测试 N,M ≤ 400。

示例说明 在示例的第一个测试中,选择 (p, q) 和 (r, s) 等于 (1, 1) 和 (3, 3) 是最有利的,那么我们得到保护力栅栏 8 + 7 + 12 = 27。

在第二个例子中,你可以选择栅栏的左上场与右下场重合,即城堡的场(2, 1),那么栅栏的保护强度将等于9 + 9 + 4 = 22

在第三个例子中,和第二个例子类比,我们想取一个值为 50 的字段,以得到围栏的保护强度 50 + 50 + 4 = 104,但是,在这种情况下,城堡将在外面,这与条件相矛盾,围栏的最高可能保护强度将是 1 + 50 + 6 = 57。


n, m, a, b = map(int, input().split())
arr = [list(map(int, input().split())) for t in range(n)]
res = 0
for i in range(a):
    for j in range(b):
        for i2 in range(a - 1,n):
            for j2 in range(b - 1, m):
                L = np.multiply(2,(np.add(np.subtract(i2, i), 1))) + np.multiply(2,(np.add(np.subtract(j2,j),1)))
                D = arr[i][j] + arr[i2][j2] + L
                res = max(res, D)

print(res)
python numpy
  • 1 个回答
  • 124 Views
Martin Hope
Astraz
Asked: 2022-08-08 18:31:08 +0000 UTC

恢复矩阵

  • 0

有一个矩阵 Y 20x20。她是二进制的。对其应用“step”函数并获得另一个二进制矩阵 X 20x20。

问题:我们只知道 X 矩阵。我们知道得到 X 矩阵的函数。我们需要尽可能地预测 Y'。MSE 指标。已知 Y' 将由 0 到 1 的实数组成。

如何才能做到这一点?试图生成任何二进制矩阵,应用一个函数。但没有任何结果。我不明白如何在预测矩阵中获得实数。PS 功能很复杂 - 你不能走另一条路。您不能使用机器学习方法感谢您的提示和帮助

def step(X):
    n = X.shape[0]
    W = convolve2d(X, np.ones((3, 3)), mode='same', boundary='wrap') - X
    a = np.tile(np.floor(np.arange(n) / (n / 3)) + 1, (n, 1))
    b =  a.T + 1
    a, b = np.minimum(a, b), np.maximum(a, b)
    gamma = (a + b) / 2
    return ((W <= b)&(W >= gamma)) | (X & (W >= a)& (W <= gamma))

例子

python numpy
  • 2 个回答
  • 104 Views
Martin Hope
Антон Щербаков
Asked: 2022-07-24 01:22:11 +0000 UTC

无循环的数组转换

  • 0

需要将现有的float类型数组转换为比例数组,其中原始数组的最小值对应于新数组中的数字0。原来的0对应0.5。原始的最大值 - 对应于 1。您需要得到一个新数组,其值从 0 到 1 与原始成比例。此外,我不想使用带有循环的明显解决方案。

def interpol(output, min_v, max_v):
    if output < 0:
        result = (output - min_v)/(0-min_v)*0.5
    else:
        result = 0.5+(output/max_v)*0.5
    return result 

有关于地图的想法,但不是因为附加参数。也许有一个优雅的解决方案?

python numpy
  • 3 个回答
  • 65 Views
Martin Hope
фан-клуб Берлина
Asked: 2022-09-08 19:40:01 +0000 UTC

通过 numpy 条件删除列

  • -1

大家好,我想通过条件删除nxm矩阵中的一列,但是实现有问题。我认为它会以这种方式工作,但解释器会抛出一个错误:

a = a[a[:,[0,m-1]]%5 == 0]

你能建议如何解决这个问题吗?根据任务,需要找到一个是5的倍数的元素,并用它删除一列

python numpy
  • 1 个回答
  • 42 Views
Martin Hope
bluesky
Asked: 2022-09-04 09:25:46 +0000 UTC

如何粘合 Numpy 数组

  • 1

我有一个 640x480 的原始图像。我从中提取了向量 R、G、B。然后我需要将其粘回去以恢复形状为 (480,640,3) 的图像。我得到了形状(3,480,640):

# Исходные вектора
r = np.arange(480*640)
g = np.arange(480*640)
b = np.arange(480*640)

    # Попытка 1
r_2 = r.reshape(480, 640)
g_2 = g.reshape(480, 640)
b_2 = b.reshape(480, 640)
img = np.hstack([r_2, g_2, b_2])
img = np.array(np.hsplit(img, 3))

    # Попытка 2
img = np.column_stack((r, g, b))
img = frame.reshape(480*640, 3)
img = np.array(np.vsplit(img, 480))     
img = np.uint8(img)
cv2.imshow("img" , img) # Наблюдаю три изображения в окне
python numpy
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