import numpy as np是灰色的

np.zeros_like() 是一个 NumPy 函数，它可以创建一个新数组，其形状和类型与给定数组相同，但是所有元素都被设置为 0。 例如： 参数： a：输入数组。 返回值： 一个新的数组，其形状和类型与给定数组相同，但所有元素都被设置为 0。

目录 一、基本知识 二、具体实例 1.np.where(condition,x,y) （1）示例1： （2）示例2： （3）示例3： 2. np.where(condition) 总结 np.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的向量化版本，它有两种用法： 1.np.where(condition,x,y) 当where内有三个参数时，第一个参数表示条件，当条件成立时

经过手动计算，额，技巧，得到的结果也是如此。 若是换成不可逆的矩阵呢？ 看代码！ 好像不行，那就换一个 所以，这个函数是一个求方阵的逆矩阵的函数，要求方阵本身可逆，所以挺鸡肋的，对于很多不可逆的方阵是没办法的！

np.clip() 是一个截取函数，用于截取数组中小于或者大于某值的部分，并使得被截取部分等于固定值。 参数说明 a : 输入的数组 a_min: 限定的最小值 也可以是数组 如果为数组时 shape必须和a一样 a_max:限定的最大值 也可以是数组 shape和a一样 out：剪裁后的数组存入的数组 【1】

该函数用于统计输入数组内每个数值出现的次数，输出数组中的索引值对应的是输入数组中的元素值，若输入数组中的某个数值出现了一次，则输出数组对应索引值上的数加1。 x: 输入，1维非负数组； weights: 权重数组, 可选参数，如果指定了这一参数， 则某个数值n在输入数

        黑色系统：只明确系统和环境的关系，内部未知         白色系统：内部结构、元素、组成、实现机理已知         灰色系统：部分明确系统与环境见关系、系统结构、实现过程。 灰色系统实例：（1）社会经济系统（企业收入、相关因素） 灰色系统理论

np.where() 是NumPy库中一个非常有用的函数，用于根据指定的条件返回一个向量或数组中满足条件的元素的位置。它的基本语法是： 其中： condition 是一个布尔数组或布尔条件表达式，用于指定需要满足的条件。 x 和 y 分别是满足条件和不满足条件时的替代值。它们可以是标量、

Math：P问题(多项式时间内可解决)、NP问题(多项式时间内验证)、NPC问题(可通过一个多项式时间算法转换为NP问题)、NP-Hard问题(两不知)的详解与区别之详细攻略 导读 ：昨天与圈内几位数学界的大佬，深度探讨了一下P问题、NP问题、NPC问题、NP-Hard问题之间的联系和区别，聊的很

np.linalg 是NumPy库中用于线性代数运算的子模块。 1. 矩阵和向量的乘法： np.dot() 2. 矩阵的逆： np.linalg.inv(A) 矩阵必须是方阵且可逆，否则会抛出LinAlgError异常。 3. 矩阵的转置： np.transpose(A) 4. 矩阵的行列式： np.linalg.det(A) 5. 矩阵的特征值和特征向量： np.linalg.eig() linalg模块中，

np.where有两种用法 np.where(condition, x, y) 当 where 内有 三个参数 时，第一个参数表示条件，当条件成立时 where 方法返回 x，当条件不成立时 where 返回 y np.where(condition) 当 where 内只有 一个参数 时，那个参数表示条件，当条件成立时，where 返回的是每个符合 condition 条件元素的坐标

[Python中矩阵上下左右翻转（np.flip）] 现代编程语言和相关库的发展，使得数值计算和数据处理变得更加便捷和高效。在Python中，NumPy库是众多数据科学和工程应用领域的重要支撑之一。其中，np.flip函数可以用于进行矩阵的上下左右翻转操作，是我们在处理图像、信号、物理模