row_ind,col_ind=linear_sum_assignment(cost_matrix) 1. 2. 3. 在这里,linear_sum_assignment方法接受一个成本矩阵作为参数,并返回两个数组row_ind和col_ind。row_ind包含了分配的任务的索引,而col_ind包含了分配给工人的索引。 步骤3:解析返回结果 最后,你需要解析linea
>>>importnumpyasnp>>>cost = np.array([[4,1,3], [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =linear_sum_assignment(cost)>>>col_ind [2,0,5], [3,2,2]])>>>fromscipy.optimizeimportlinear_sum_assignment>>>row_ind, col_ind =lin...
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定义了开销矩阵(指派问题的系数矩阵)efficiency_matrix,传入linear_sum_assignment,结果返回的是最优指派的行和列,例如第一行选择第二列,意为:将第一个人派往第二个工作。而根据numpy.array的性质,传入行和列就会返回行列所对应的值,即为输出的第三列 ...
Linearsum_assignment 算法进过处理就可以用来快速,有效和更加鲁棒的解决海量数据的时序匹配。 整个过程可以分成两个步骤: 就用简单的Mapping & Reduce 概念来解释即可。 假设,我们要找到海量数据中两种业务类型(A,B)按照时间配对。但是现实中重复数据,丢数据,错误数据,让人工肉眼来配对都很困难,更海量数据要处理。
就是调用linear_sum_assignment, 输入这个矩阵,就能算出最小的值,对应的行列/ cost = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]]) from scipy.optimize import linear_sum_assignment row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost) col_ind array([1, 0, 2]) cost[row_ind, col_...
数据(values):通常是一个 NumPy 数组,存储实际的数据。 索引(index):一个与数据相关联的标签序列,用于访问和标识数据。索引可以是整数、字符串、日期时间等。 1.1.1Series的创建与基本属性 a. 从不同数据源创建Series Pandas 提供了多种创建Series对象的方式: ...
(sum(logits),1)# 归一化logits = [logit / totalforlogitinlogits]# 根据概率随机采样next_token = random.choices(range(self.vocab_size),weights=logits,k=1)[0]idx[batch_idx].append(next_token)returnidxdefget_batch(tokens, batch_size, block_size):'''随机获取一批数据x和y用于训练x和y都是...
本文将简要介绍如何使用四元数方法计算两个分子之间RMSD,同时附上简单的示例Python代码。 1. 什么是RMSD RMSD(Root Mean Square Deviation)是指均方根偏差,在化学中一般用于衡量一个分子结构相对于参照分子的原子偏离位置。RMSD的值越小,说明当前分子结构越接近参照的分子结构。RMSD的数学定义为[1]: ...