numpy permutation排列组合方法

最新推荐文章于 2024-04-21 21:01:58 发布
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分类专栏： numpy 线性代数
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/candy_gl/article/details/79356468
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Python上的排列组合计算A(m,n), C(m,n)
JingPNnXxx的博客
08-23 2275
排列组合 permutation A(m,n) combination C(m,n) 在 Python上的计算方法
Python使用combinations实现排列组合的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Python使用combinations实现排列组合的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python 基础——排列组合的实现
热门推荐
10-29 3万+
考虑这样一个问题，给定一个矩阵（多维数组，numpy.ndarray()），如何shuffle这个矩阵（也就是对其行进行全排列），如何随机地选择其中的k行，这叫组合，实现一种某一维度空间的切片。例如五列中选三列（全部三列的排列数），便从原有的五维空间中降维到三维空间，因为是全部的排列数，故不会漏掉任何一种可能性。
Numpy笔记 · Permutation
Laurence的技术博客
12-25 1269
创建了一个数组，我们注意一下这个数组的特点：参数5决定了数组由5个元素组成，从0到4，但是元素顺序是随机的。把这个数组给到df的take方法，df的take方法将以数组中的元素的值作为新的索引重新进行排序，如下图所示，将Permutation数组。与Permutation相类似的是shuffle, 区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作，改变原来数组的顺序，无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作，而是返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组。
Numpy 数组复合排序——mX4列，根据多列组合排序
qq_40985985的博客
04-02 2812
**Numpy 数组复合排序——mX4列，根据多列组合排序 ** Numpy 对 array(array) mX4列的数组，根据多列组合排序（先根据x排序，x相同根据y排序，y相同根据z排序） 分以下三步进行，源代码见底部： np array(array) 转array(tuple) [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…] ----> [(1,2,3,4),(5,6,7,8),…]...
Python —— Numpy数组组合
qq_28117589的博客
05-19 567
import numpy world_alcohol = numpy.genfromtxt('world_alcohol.txt',delimiter",",dtype= str) print(type(world_alcohol)) print(world_alcohol) print(help(numpy.genfromtxt))
Python编程之黑板上排列组合，你舍得解开吗
09-21
本文将重点介绍 Python 中处理排列组合问题的几种方法，并通过实例来展示这些技术的应用。 #### 二、基本概念 **排列**：从 n 个不同元素中取出 m (m≤n) 个元素按照一定的顺序排成一列，叫做从 n 个不同元素中...
离散数学中的排列与组合方法
# 1. 离散数学概述 ## 1.1 离散数学的基本概念 ...离散数学与排列组合有密切的关系，排列组合是离散数学中重要的概念之一，它们在计算机算法设计、数据结构优化、信息理论等领域都有着重要的应用价值。 #
【排列组合编程高手必备】：掌握排列组合，提升代码效率
本文全面探讨了排列组合的基础知识、算法实现、编程实践、高级应用以及优化技巧，并对其在未来不同领域的应用和挑战进行了展望。文章首先介绍了排列组合的数学原理和理论基础，然后详细阐述了各种算法设计、编程模型...
Python中的numpy数组的组合
IT-暮辞的博客
06-04 788
import numpy as np a=np.arange(16).reshape(4,4) print(a) print("-----------------------------------\n") # 相乘 print("相乘") b=a*3 print(b) print("-----------------------------------\n") # 水平组合 print("水平组合") c=np.hstack((a,b)) print(c) print("\n") c1=np.con
python排列组合
12-31
python排列组合
Numpy 组合数组的几种方法
哪惧明天，风高路斜
03-30 4980
来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》下面将介绍组合数组的几种方法：水平组合垂直组合深度组合列组合行组合    0.创建两个3*3的数组from numpy import * a = arange(9).reshape(3,3) print(a) b = 2 * a print(b)    得到结果[[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] [[ 0 ...
numpy数组组合
weixin_44311711的博客
04-13 353
concatenate((a1, a2, …) 沿现有轴连接一系列数组。 stack(arrays[, axis, out]) 沿新轴连接一系列数组。 column_stack(tup) 将一维数组作为列堆叠到二维数组中。 dstack(tup) 沿深度方向（沿第三轴）按顺序堆叠数组。 hstack(tup) 水平（按列）顺序堆叠数组。 vstack(tup) 垂直（行）按顺序堆叠数组。 bloc...
numpy数组的组合
zjh12312311的博客
01-14 1667
数组的组合 import numpy as np a = np.arange(6).reshape(2,3) b = a * 2 print(a) print(b) [[0 1 2] [3 4 5]] [[ 0 2 4] [ 6 8 10]] 水平组合 使用hstack, 注意传入的是（a,b） print(np.hstack((a,b))) [[ 0 1 2 0 2 4] [ 3 4 5 6 8 10]] 使用concatenate print(np.con
numpy入门——数组组合
Nick的博客
08-15 1672
数组组合-合并两个数组 在竖直方向# 带入numpy包以np的形式 import numpy as np # 创建一个一维数组 a1 = np.array([1,2,3]) # 创建一个一维数组 a2 = np.array([4,5,6]) # 合并两个数组 在竖直方向 b = np.vstack((a1,a2)) print(b)array([[1, 2, 3], [4, 5,
009.Numpy组合数组
TommyLiuZ的博客
05-04 551
009.Numpy组合数组 1.numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None, dtype=None, casting=“same_kind”) 功能：根据给定的现有轴连接数组 常用的参数： (a1, a2, …) - a1，a2，…array_like序列 - 除了对应于给定轴的对应位置上形状可以不同外，其余形状必须是相同的才能合并 axis - 默认为0轴 练习： 多个一维数组合并（简单） 一维和二维数组的合并（不可行）
numpy排序计数集合操作
qq_58146842的博客
10-14 162
1.numpy.argpartition() numpy.argpartition(a, kth, axis=-1, kind=‘introselect’, order=None) 数组元素中从小到大的第k个值将在处于其最终排序位置k np.partition(a,2) 表示数组a中第2小的元素即元素2位于排序完成数组b的第二个位置上,即索引b[1]处， 然后小于该元素的位于该元素左边，大于该元素的位于右边，左右两边没有特别的排序要求,只要求左边小于该元素，右边大于该元素即可 numpy.argpartit
numpy实现数组的组合，切割，运算与拷贝
2301_77444219的博客
04-21 773
NumPy 中的数组可以进行基本的算术运算，例如加法、减法、乘法和除法等。这些运算会应用于数组的每个元素。新数组与原数组共享内存空间，修改一个会影响另一个。新数组与原数组完全独立，修改一个不会影响另一个。按照指定轴将数组沿着现有数组组合。NumPy 提供了几种方式来组合数组。在 NumPy 中，使用。方法可以创建数组的深拷贝。垂直和水平堆叠数组。
Python | 排列与组合
MissMango0820的博客
11-21 4999
本文简要总结在Python中实现排列与组合的方法。
alphafold3中permutation
最新发布
04-24
### AlphaFold3 中与排列 (Permutation) 相关的实现 AlphaFold 是一种基于深度学习的方法，用于预测蛋白质结构。在 AlphaFold 的不同版本中，排列操作可能被用来处理输入数据的不同维度或者优化计算效率。以下是关于 AlphaFold3 中与排列相关的实现的一些讨论： #### 数据预处理中的排列 在 AlphaFold 的数据预处理阶段，可能会涉及对序列或特征矩阵的操作。这些操作通常是为了调整张量形状以便于后续模型层的处理。例如，在构建注意力机制时，需要重新排列某些轴来匹配键、查询和值之间的交互方式[^1]。 ```python import torch def permute_tensor(tensor, dims): """ 对给定的张量执行排列操作。 参数: tensor: 输入张量 dims: 新的维度顺序 返回: 排列后的张量 """ return tensor.permute(*dims) # 假设我们有一个四维张量 [batch_size, seq_len, heads, dim_per_head] tensor = torch.randn(8, 10, 4, 64) permuted_tensor = permute_tensor(tensor, (0, 2, 1, 3)) # 调整到 [batch_size, heads, seq_len, dim_per_head] ``` 这种排列操作常见于多头自注意力模块中，其中 `heads` 和其他维度之间需要交换位置以适应批量矩阵乘法的要求[^2]。 #### 图神经网络中的排列不变性 AlphaFold 使用图神经网络（GNN）建模残基间的相互作用。为了确保模型具有排列不变性（即无论节点如何排序都不影响最终结果），设计者会采用特定的技术手段。比如通过聚合邻居消息或将全局信息注入局部更新过程中实现这一点[^3]。 #### 多序列比对中的应用 当处理多序列比对（MSA）时，有时也需要考虑不同的排列组合形式。这有助于探索更广泛的构象空间并提高预测准确性。具体来说，可以通过随机打乱 MSA 行序来进行增强训练，从而让模型更加鲁棒地捕捉进化信号[^4]。 ```python from numpy.random import default_rng rng = default_rng() msa_matrix = np.random.rand(50, 700) # 假设有 50 条序列，每条长度为 700 shuffled_msa = rng.permutation(msa_matrix) # 随机重排行次序作为数据增广方法之一 ``` 尽管官方文档并未明确指出所有细节，但从现有研究推测以上几点可能是 AlphaFold3 实现中涉及到 “permutation” 这一概念的主要场景。 ---
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