numpy二维数组转换为集合
时间: 2023-11-15 22:09:37
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可以使用numpy中的unique[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将二维数组转换为[集合](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)。具体方法如下：
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2]])
# 将二维数组转换为[集合](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)
arr_set = set(map(tuple, arr))
print(arr_set) # 输出 {(1, 2), (3, 4)}
上述代码中，首先使用numpy创建了一个二维数组arr，然后通过map[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将每个元素转换为tuple类型，最后将转换后的结果作为参数传递给set函数，即可得到一个[集合](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)。
相关问题
将二维数组转为一维数组并去重升序
你可以使用以下方法将二维数组转换为一维数组并进行去重升序操作：
1. 首先，遍历二维数组，将所有元素存储到一个一维数组中。
2. 使用集合(Set)来去除重复元素。
3. 将集合转换回数组，并对数组进行升序排序。
下面是一个示例代码：
```python
import numpy as np
# 定义二维数组
two_dim_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将二维数组转为一维数组
one_dim_array = two_dim_array.flatten()
# 去重并升序排序
sorted_array = np.sort(np.unique(one_dim_array))
print(sorted_array)
输出结果将是一个去重且升序排序的一维数组。
请注意，上述示例使用了numpy库来处理数组
10. 如何找到一个数组的第n个最大值? (提示: np.argsort | np.argpartition) 11. 给定任意个数向量，创建笛卡尔积(每一个元素的每一种组合) (提示: np.indices) 12. 考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？ (提示: np.where) 13. 考虑一个10x3的矩阵，分解出有不全相同值的行 (如 [2,2,3]) 14. 给定一个二维数组，如何提取出唯一的(unique)行？ (提示: np.ascontiguousarray)
10. 可以使用 np.argpartition 函数来找到第n个最大值的索引，然后再用这个索引找到对应的值。代码示例：
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 6, 3, 9, 2, 7])
n = 3
# 找到第n个最大值的索引
idx = np.argpartition(arr, -n)[::-1][n-1]
# 找到对应的值
nth_largest = arr[idx]
print(nth_largest) # 输出 6
```
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LCD1602液晶显示汉字原理与方法
"LCD1602液晶显示器在STM32平台上的应用，包括汉字显示"
LCD1602液晶显示器是一种常见的字符型液晶模块，它主要用于显示文本信息，相较于七段数码管，LCD1602提供了更丰富的显示能力。这款显示器内部包含了一个字符发生器CGROM，预存了160多个字符，每个字符都有对应的固定代码。例如，大写字母"A"的代码是01000001B，对应的十六进制值是41H，当向液晶发送41H时，就会显示字符"A"。
在STM32微控制器上使用LCD1602，通常涉及以下几个关键点：
1. CGRAM（用户自定义字符区）：如果要显示非预设的字符，如汉字，就需要利用CGRAM区。这个区域允许用户自定义64字节的字符点阵，每个字符由8个字节的数据组成，因此能存储8组自定义字符。CGRAM的地址分为0-7、8-15等，每组对应一个显示编码（00H-07H）。
2. DDRAM（字符显示地址数据存储器）：这是实际存放待显示字符的位置。通过写入特定地址，可以控制字符在屏幕上的位置。
3. CGROM（字符发生存储器）：内含预设的字符点阵，用于生成默认的字符。
4. 显示点阵大小：LCD1602的标准点阵大小是5*8，但通常汉字的点阵至少为8*8。要显示5*8的汉字，只需裁剪掉8*8点阵的前三列。
5. 自定义汉字显示：首先需要对汉字进行取模，获取5*8的点阵数据，然后将这些数据写入CGRAM的相应位置。在显示时，通过调用对应的CGRAM编码，即可在屏幕上显示出自定义的汉字。
例如，要显示"你好"这两个汉字，需要分别提取它们的5*8点阵数据，并写入CGRAM的两组地址。由于CGRAM的64字节容量，最多可以定义8个这样的自定义字符。显示时，先定位到合适的DDRAM地址，然后发送对应CGRAM编码，就能完成汉字的显示。
在STM32的程序设计中，需要编写相应的驱动函数来控制LCD1602的初始化、数据写入、地址设置等操作。通常会使用RS（寄存器选择）、RW（读写信号）、E（使能）和D0-D7（数据线）等接口信号来与LCD1602通信。
LCD1602液晶显示器在STM32上的应用涉及字符编码、自定义字符的创建与存储以及数据传输机制。通过理解和熟练掌握这些知识点，开发者可以实现各种复杂的信息显示功能。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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2. Skip-gram模型结构：
- 输入层：输入层仅包含当前样本的中心词，每个词都由一个固定长度的词向量表示，维度为\(d\)。
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3. 梯度计算与参数更新：
在Skip-gram模型中，目标是最大化中心词到上下文词的概率。梯度计算涉及到从根节点到目标词的路径，路径上的每个节点都有对应的编码和向量。模型采用随机梯度上升法优化目标函数。对于词向量\(w_i\)的更新，是根据所有上下文词的梯度计算结果进行的。而投影层的参数更新则相对简单，通常采取直接取所有词向量的叠加平均。
4. 算法伪代码：
在训练过程中，word2vec算法会迭代地更新词向量和树结构中的参数，以逐渐提高预测准确性和模型性能。每个迭代步骤涉及对词典中每个词进行处理，计算其与上下文词的梯度，然后更新相关参数。
5. CBOW与Skip-gram对比：
CBOW模型与Skip-gram的主要区别在于预测方向，CBOW是通过上下文词来预测中心词，而Skip-gram则是反过来。CBOW通常在训练速度上较快，但Skip-gram在捕捉长距离的依赖关系和稀有词的语义上有优势。