怎样将一个5万数据的2维字符串列表,去一个19万数据的2维列表里查找是否存在
时间: 2023-03-02 09:01:26 浏览: 47
可以使用嵌套循环遍历两个二维列表,然后对于第一个列表中的每一个元素,再遍历第二个列表去查找是否存在相同的元素。这种方法的时间复杂度为O(m*n),其中m和n分别是两个列表的长度。
不过,如果你需要经常进行这种查找操作,建议将第二个列表转换成一个集合或者字典,这样可以将查找时间从O(n)降低到O(1)。具体实现可以使用集合或者字典的内置函数,如set()或dict()。
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含有4000个数的一维列向量,其中数据只有0-4,怎么转换成one-hot编码
可以使用numpy中的eye函数来实现one-hot编码。首先,我们需要将一维列向量转换成二维矩阵,每一行代表一个数值。然后,使用eye函数生成一个单位矩阵,矩阵的行数为5,列数为5。最后,将每个数值对应的行向量提取出来,即可得到该数值的one-hot编码。
示例代码如下:
import numpy as np
# 假设一维列向量为arr,长度为4000
arr = np.random.randint(0, 5, size=(4000, 1))
# 将一维列向量转换成二维矩阵
mat = np.reshape(arr, (len(arr), 1))
# 生成单位矩阵
eye_mat = np.eye(5)
# 提取每个数值对应的行向量
one_hot_mat = eye_mat[mat.flatten()]
# 输出结果
print(one_hot_mat)
python如何将n个m维列向量拼成一个n*m的矩阵
可以使用numpy库中的reshape函数来实现,具体操作如下:
```python
import numpy as np
# 假设有n个m维列向量,存储在一个列表中
vectors = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
n = len(vectors)
m = len(vectors[0])
# 将列表转换为一个n*m的矩阵
matrix = np.array(vectors).reshape((n, m))
print(matrix)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]
```
首先使用numpy库中的array函数将列表转换为一个numpy数组,然后使用reshape函数将其转换为一个n*m的矩阵。