importnumpyasnp# 创建一个复矩阵A=np.array([[0,-1j],[1j,0]])# 计算矩阵指数exponential_A=np.linalg.matrix_exponential(A)print("矩阵 A 的指数:\n",exponential_A) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们创建了一个复矩阵 ( A ),它代表了一个简单的旋转操作,随后利用np.li...
output_second_order_matrix[1, 0] *= sum_of_main_diagonal output_second_order_matrix[1, 1] **= 2 output_second_order_matrix[1, 1] += product_of_antidiagonal return output_second_order_matrix intermediate_variable = numpy.copy(input_matrix) while True: if exponential & 1 == 1: output...
matrix = np.vstack([beta,smb,hml]) z = np.array([[-1]*3,[0]*3,[0]*3]) x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(matrix,z) # Least squares is a standard approach to problems with more equations than unknowns, also known as overdetermined systems # x, residuals, rank, singular...
from torch.optim import SGD from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR, StepLR model = [torch.nn.Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))] optimizer = SGD(model, 0.1) scheduler1 = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) scheduler2 = StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)...
我们的第一个任务是通过从指数分布中抽样数据来创建样本到达时间间隔。NumPy 的Generator类上的exponential方法需要一个scale参数,这是1/λ,其中λ是速率。我们选择速率为 4,并创建 50 个样本到达时间间隔: rate =4.0inter_arrival_times = rng.exponential(scale=1./rate, size=50) ...
sample_means = [np.mean(np.random.exponential(1,100))for_inrange(1000)] plt.hist(sample_means, bins=30, edgecolor='black') plt.title("Distribution of Sample Means") plt.xlabel("Sample Mean") plt.ylabel("Frequency") plt.show()
因此,对于上述分布,对应的方法分别是exponential、beta和gamma。这些分布都有一个或多个参数,例如正态分布的位置和尺度,用于确定分布的最终形状。您可能需要查阅 NumPy 文档(numpy.org/doc/1.18/reference/random/generator.html#numpy.random.Generator)或其他来源,以查看每个分布需要哪些参数。NumPy 文档还列出了可以...
# 定义训练模型并获取混淆矩阵的函数def get_confusion_matrix(X_train, X_test, y_train, y_test):model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)return confusion_matr...
简单来说，核密度估计就是在当前数据集(连续型数据样本)已知的情况下，通过计算来获取该样本分布的概率密度函数；在计算获取时需要用到核函数，如Gaussian Kernel Density、Exponential Kernel Density、Cosine Kernel Density等，不同核函数可以得到样本整体趋势和密度分布规律性基本一致的结果；影响该结果的还...
7.ELU (Exponential Linear Unit)# # 对于负值,输出一个小于零的值,有助于缓解神经元的死亡问题。 实际案例# importnumpyasnpimportpandasaspd# 加载数据df = pd.read_csv('data/housing.csv') df.describe() 5.2 聚类分析# 5.2.1 K-Means聚类# ...