对于身处科研领域的人来说，或多或少的都听到过P/NP问题，该问题被克雷数学研究所收录在千禧年大奖难题中，里面有七大难题，大家熟知的庞加莱猜想、黎曼假设等都包含在内。而且这个组织还为能够攻克该问题的研究人员提供了上百万美元的奖金悬赏。P/NP问题最早在1971年由史提芬・古克（StephenA.Cook）和列昂尼德・列文分别提出。多年以来，很多人都投入到该问题的研究中。但有人表示P=NP的解决保守估计可能还需要100年的时间。近年来，不乏有人声称证明了P等于或者不等于NP，但证明过程都存在错误。到目前为止，还没有人能够回答这个问题。现在，随着AI技术的发展，尤其是这一年来大语言模型的快速迭代，有

大语言模型，果然可以用来研究数学定理！最近，微软亚洲研究院、北大、北航等机构的研究人员，通过97个回合的「苏格拉底式」严格推理，成功让GPT-4得出了「P≠NP」的结论！论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.05689几个月前，数学天才陶哲轩曾在一篇博客中称，2026年，AI将与搜索和符号数学工具相结合，成为数学研究中值得信赖的合著者。6月，加州理工、英伟达、MIT等机构的学者，就构建了一个基于开源LLM的定理证明器LeanDojo。如今，GPT-4用出色的表现再次证明，LLM的确有进行科学研究和科学发现的能力。P/NP难题有多难作为美国克雷数学研究所（CMI）在20

一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下 1.向量和矩阵在numpy中，一重方括号表示的是向量vector，vector没有行列的概念。二重方括号表示矩阵matrix，有行列。代码显示如下：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])a.shape#(3,)b=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])b.shape#(2,3)c=np.array([[1],[2],[3]])c.shape#(3,1)即使[1,2,3]、[[1,2,3]]看起来内容一样使用过程中也会有完全不一样的变化。下面以向量乘法为例解释。2.向量和向量乘法1

numpy在1.20版本就弃用了np.bool，需要使用bool或者np.bool_替代。（以下为个人小实验验证，上面就已经可以解决问题了）以下是使用了1.20版本的numpy后出现的提示  将1.20版本的numpy从np.bool改为bool或者np.bool_如下,就没有包warning如果使用大于1.20版本的numpy然后使用np.bool会报错说numpy模块没有bool此时也可以直接将代码dtype=np.bool改为使用dtype=blool或者dtype=np.bool_ 即可dtype=booldtype=np.bool_在Github上也有相关解释Update`np.bo

我有一个矩阵形式的训练数据集，尺寸为5000x3027(CIFAR-10数据集)。在numpy中使用array_split，我将它分成5个不同的部分，我只想选择其中一个部分作为交叉验证折叠。但是，当我使用类似的东西时，我的问题就来了XTrain[[Indexes]]其中indexes是一个数组，如[0,1,2,3]，因为这样做会给我一个尺寸为4x1000x3027的3D张量，而不是矩阵。如何将“4x1000”折叠成4000行，以获得4000x3027的矩阵？forfoldinrange(len(X_train_folds)):indexes=np.delete(np.arange(le

这是预期的行为吗？我想提出一个Spark问题，但这似乎是一个基本功能，很难想象这里有一个错误。我错过了什么？pythonimportnumpyasnp>>>np.nan>>np.nan>0.0FalsePySparkfrompyspark.sql.functionsimportcoldf=spark.createDataFrame([(np.nan,0.0),(0.0,np.nan)])df.show()#+---+---+#|_1|_2|#+---+---+#|NaN|0.0|#|0.0|NaN|#+---+---+df.printSchema()#root#|--_1:double

我想比较两个系列的字符串，看看一个是否包含另一个元素。我首先尝试使用apply，但它很慢:cols=['s1','s2']list_of_series=[pd.Series(['one','sdf'],index=cols),pd.Series(['two','xytwo'],index=cols)]df=pd.DataFrame(list_of_series,columns=cols)dfs1s20onesdf1twoxytwodf.apply(lambdarow:row['s1']inrow['s2'],axis=1)0False1Truedtype:bool它似乎适用于以下代码:

我有一个读取数据文件的程序，用户可以选择他们想要使用的列。我希望它对输入文件更通用；有时，列可能如下所示:10:34:24.588.2846.121有时它们看起来像这样:103424.588.2846.121我希望程序在两种情况下都将其识别为5列，而不是第一种情况下的5列和第二种情况下的3列。基本上，我希望它能将whitespace识别为分隔符，并将:也识别为分隔符。有没有简单的方法来做到这一点？我知道numpy需要一个定界符命令，但据我所知它只能使用一个。 最佳答案 np.loadtxt(和genfromtxt)接受任何可迭代作为

给定一个3D数组a，我想对其第一个索引中的每个元素调用np.tranpose。例如，给定数组:array([[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]],[[2,2,2,2],[2,2,2,2],[2,2,2,2]],[[3,3,3,3],[3,3,3,3],[3,3,3,3]])我要:array([[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],[[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],[[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]]])本质上，我想转置数组中的每个元素。我试图reshape它，但找不到

我在程序中使用了语句dataTrain=np.log(mdataTrain).diff()。我想扭转声明的影响。如何在Python中完成？ 最佳答案 反过来将涉及先累加和再取指数。由于pd.Series.diff丢失信息，即系列中的第一个值，您需要存储和重用此数据:np.random.seed(0)s=pd.Series(np.random.random(10))print(s.values)#[0.54881350.715189370.602763380.544883180.42365480.64589411#0.43758721