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PyCharm和外部库

我已经开始使用PyCharm IDE,但我无法确定如何在那里管理外部库.例如,PyCharm没有看到matplotlib.在PyCharm的文件管理器中,我清楚地看到了外部库的列表,但没有matplotlib.但是,我安装了它,我知道它的位置.

如何将此库添加到PyCharm环境?

matplotlib pycharm

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Python中的私有方法

我想在我的班级中有一个函数,我将只在这个类的方法中使用它.我不会在这些方法的实现之外调用它.在C++中,我将使用在类的私有部分中声明的方法.在python中实现这样一个函数的最佳方法是什么?我想在这种情况下使用静态装饰器.我可以使用没有任何装饰器和self单词的函数

python oop static-methods

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Tensorflow摘要:添加一个不属于计算图的变量

我有一个变量随着列车迭代而变化.变量不作为计算图的一部分计算.

是否可以将其添加到tensorflow摘要中,以便将其与损失函数一起显示?

python machine-learning tensorflow tensorboard

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将数字数组转换为二进制数

我怎么能将数字数组转换为二进制数?例如:

a=[1 0 1 0 1 0]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想转换为二进制数

b=101010

有可能没有循环吗?

arrays binary matlab

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激活python虚拟环境不会切换到本地版本的pip和python命令

我使用virtualenv带有标准程序的命令创建了一个虚拟环境。现在,当我激活或停用它时,输出which pipwhich python给我相同的输出/usr/local/bin/pip。但是,在我的虚拟环境目录中有 python 和 pip 命令的副本 - 我在那里找到了它们。可能是什么问题?

python virtualenv

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python中的动态内存分配

我创建了一个大的多维数组Mnp.zeros((1000,1000)).经过一定数量的操作后,我不再需要了.如何在程序执行期间动态释放RAM?是否M=0为我做呢?

python memory ram numpy

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同一图中的几个等高线图

我有几个 3d 功能。我想要两个在同一个图中绘制它们的等高线图以查看它们之间的差异。我希望在两个函数的轮廓之间看到一些交叉点。这是我的代码:

plt.contour(xi, yi, F)
plt.contour(xi, yi, F1)        
plt.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但是,似乎第一个在最后被删除了,因为我只看到一个没有任何轮廓交叉的功能。有没有可能以某种方式解决这个问题?

python matplotlib

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类方法作为 scipy.optimize.curve_fit 的模型函数

说明书上有curve_fit说明

模型函数 f(x, ...)。它必须将自变量作为第一个参数,并将要拟合的参数作为单独的剩余参数。

但是,我想使用该类的方法作为模型函数,该方法定义为:

def model_fun(self,x,par):
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

因此,如您所见,第一个参数不是自变量。有什么办法可以使用类的方法作为curve_fit的模型函数

python curve-fitting scipy

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Vim:浏览Latex文档结构

是否有任何vim工具提供通过Latex文档结构的有效导航.像NERDTree面板那样代表乳胶文档的section/subsection结构是非常有用的.

vim latex

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使用二叉堆的 Dijkstra 时间复杂度

令 G(V, E) 是一个具有正边权重的无向图。Dijkstra 的单源最短路径算法可以使用具有时间复杂度的二叉堆数据结构来实现:

 1. O(|V|^2)
 2. O(|E|+|V|log|V|)
 3. O(|V|log|V|)
 4. O((|E|+|V|)log|V|)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

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正确答案是——

  1. O((|E|+|V|)log|V|)

================================================== ========================

我的方法如下 -

O(V+V+VlogV+ElogV) = O(ElogV)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
  • O(V) 来初始化。
  • O(V) 构建堆。
  • VlogV 执行 Extract_Min
  • ElogV 执行减少键

现在,当我得到 O(ElogV) 并且当我看到选项时,我的一部分说正确的是 O(VlogV) 因为对于稀疏图 |V| = |E|,但正如我所说,正确答案是 O((|E|+|V|)log|V|)。那么,我哪里出错了?

algorithm graph

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