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如果是P = NP，为什么P = NP也等于NP-Complete假设P != NP，在NP中存在问题，而不是在NP - Complete中。当P = NP时，所有NP问题现在实际上都是P。
浏览 0修改于2014-12-11得票数 0
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NP -HARD：这是NP类中最难的问题。如果对这些问题有一个有效的算法，那么对于NP类中的每一个问题都有一个算法。NP完全：这是NP类中最难的问题，而且如果您解决了其中的一个问题，就可以解决NP类中的任何问题。因此，NP完全问题是一个NP难问题.库克定理：如果SAT( NP )有一个多项式时间算法，那么NP类中的每一个问题也是如此。-&g
浏览 3修改于2019-04-23得票数 1
据我所知，np.nanargmin在不是NaN的列表中找到最小的数字。但是，如果调用数组[np.nan, np.inf]，则会生成0，即NaN。我发现这种行为很奇怪，我只是想知道用这种方式定义np.argmin的逻辑是什么。
浏览 8提问于2017-09-25得票数 2
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Findbug正在为一行显示NP_NULL_ON_SOME_PATH。
它说有一个语句分支，如果执行，它保证null值将被取消引用，这将在代码执行时生成一个NullPointerException。
浏览 5修改于2015-06-03得票数 1
norm1 = np.sqrt(np.sum(np.square(image1-image2))))这两条线似乎给出了不同的结果
浏览 8提问于2022-02-19得票数 2
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当我使用以下np.loadtxt代码加载格式的数据时：数据被加载得很好，loadtxt代码-> dtype={'names', 'Close', 'Adjusted_close',
浏览 0修改于2018-06-28得票数 0
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我试图理解NP-完全和NP-Hard之间的区别。NP -完全问题是NP中的问题，也是NP-硬问题.如果是这样的话，那么不是NP的问题，而是NP难的问题。它们难道不比NP-完全问题更困难吗，比如说，它们只能在指数时间内得到解决和验证？
浏览 1修改于2014-12-19得票数 12
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我运行这个小脚本来基准测试每一个创建一个大数组所花费的时间：from timeit import timeit
dtypes =[np.int8, np.int16, np.int32, np.int64,
np.uint8, np.uint16, np.uint32, np.uint64,np.float16, np
浏览 0修改于2019-03-13得票数 5
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一般来说，假设我们有一个NPC问题。添加更多的约束(使其更加困难)，问题有没有可能变成NPH？我知道NPC和NPH之间的区别，但我不知道如何证明在现有的NPC问题上添加新的约束会使其成为NPH，还是仍然是NPC？
浏览 0提问于2012-11-29得票数 0
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在我看来，它至少应该是np，但我对这个概念的理解是有限的，我可能会遗漏一些东西
编辑:为了清楚起见，我对一个算法的复杂性感到好奇，该算法寻找函数的反导数来求解不定积分，而不是计算对定积分的数值逼近。
浏览 0修改于2014-02-27得票数 5
我想使用np.isclose()来比较图像的像素数组。240, 4)
for j in range(0, len(image_array[i])):
if np.isclose我不能使用np.all()，因为我想替换所有甚至足够接近的像素。
浏览 4提问于2021-08-23得票数 1
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import numpy as np
l1 = np.array([[2,3,0],[7,5,0]]) #point that gets projectedline = l2-l1
#length o
浏览 9提问于2020-08-09得票数 1
假设我有一个矮胖的藏品，像在以下方面有何区别：np.sum(a)np.nansum
浏览 0修改于2018-04-26得票数 0
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如果您要选择以下三种方法中的一种，使用零初始化数组，那么您会选择哪一种，以及为什么选择或my_arr_3 = np.empty(size)
my_arr_3[:] = 0
浏览 5修改于2014-10-06得票数 32
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def compute_normal(vertices, faces): tris= vertices[faces]其中vertices是形状的np.ndarray (A,3)，faces是形状的np.ndarray
浏览 3提问于2022-08-27得票数 0
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所以我希望np.dot(a, b) == np.sum(a & b)。下面的代码表明这通常不是真的。对于较短的向量似乎是正确的，但随着向量变长，更容易发现失败的情况。# andsum_dot_test.pyimport numpy as np
a = rng.integers(2, size=size, dtype=np.uint8)
b = rng.integers(2, si
浏览 18修改于2020-08-09得票数 0
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我使用numpy来构建复杂的excel，如果公式的第一个条件如下：
DebitCond1 = np.where(np.logical_and(df['Debit']<0, df['Credit']<0,
浏览 5提问于2022-01-18得票数 0
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