三列行列式怎么用行列可拆运算

Question

这种三列行列式怎么运用性质列可拆性呢,大家只需要将每列拆成的两个子列定义为0,1,然后自由组合成8个不同的形式即可,比如第一个是0 0 0,第二个0 0 1,以此类推最后一个是1 1 1;

Answer 1

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• 你也可以参考下这篇文章：大学物理实验-居家实验1-利用单摆测量重力加速度
• 您还可以看一下 朱有鹏老师的数字芯片验证第1部分-数字芯片验证通识课程中的 第1讲.数字芯片设计流程小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 大数据预处理：缺失值处理、数据标准化、0-1缩放、归一化、二值化、独热编码和标签编码中的 1.4 实例展示 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  实例操作，这里使用消费记录的数据进行展示

  #首先准备数据，这里是截取csv文件汇总的部分数据
  demo = {'Country': {0: 'France',1: 'Spain',2: 'Germany',3: 'Spain',4: 'Germany',5: 'France',6: 'Spain',7: 'France',8: 'Germany',9: 'France'},
  'Age': {0: 44.0,1: 27.0,2: 30.0,3: 38.0,4: 40.0,5: 35.0,6: nan,7: 48.0,8: 50.0,9: 37.0},
  'Salary': {0: 72000.0,1: 48000.0,2: 54000.0,3: 61000.0,4: nan,5: 58000.0,6: 52000.0,7: 79000.0,8: 83000.0,9: 67000.0},
  'Purchased': {0: 'No',1: 'Yes',2: 'No',3: 'No',4: 'Yes',5: 'Yes',6: 'No',7: 'Yes',8: 'No',9: 'Yes'}}
  
  #第一步：从模块中导入函数
  from sklearn.impute import SimpleImputer
  #第二步：填充的对象和填充的方式
  imp_mean = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean')
  #第三步：选取数据
  X = data.iloc[:,:-1].values
  y = data.iloc[:,-1].values #这里是标签的信息，本篇博客暂时用不到
  imp_mean.fit(X[:,1:3])
  #第四步：处理数据
  X[:,1:3] = imp_mean.transform(X[:,1:3])
  X
  

  输出结果为：(Age和Salary两个字段的缺失数据就处理完毕了，也可以尝试选择不同的处理对象和处理方式)
  

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