差异 该软件包用于数值计算分数导数和积分（微积分）。 可以使用多种不同的积分定义选项，包括Grunwald-Letnikov（GL），“改进的” Grunwald-Letnikov（GLI），Riemann-Liouville（RL）和Caputo（即将推出！）。 通过API，您可以在一个点或一组函数值上计算差分积分。 动机 分数分数微积分的现成易用代码几乎没有。 当前可用的功能通常是更大包装中的智能部件，或者仅提供一种数值算法。 Differentint软件包提供了多种算法来计算差分积分，并提供了与广义二项式系数有关的一些辅助功能。 安装 该项目需要Python 3+和NumPy才能运行。 使用pip从Python打包索引（ ）进行安装很简单。 pip install differint 包含文件 核心文件 描述 differentint / differint.py 包含分数微分和积分算法。 测试/ test.py 包含所有单元测试的测试套件。 以上两个文件都有对应的__init__.py文件。 设定档 描述 .gitignore git push / pull请

总览 该存储库包含Robert Sedgewick和Kevin Wayne编写的教科书“算法的Python源代码。 官方Java源代码在。 目标 对库进行Python实现，以便Python程序员可以轻松阅读本书或更喜欢使用Python演示算法。 在编写惯用的Python代码时，请尝试使接口和变量名与原始书籍保持一致。 安装 pip install algs4 from algs4 . stack import Stack 指数 1基础 2排序 3搜索 4图 图形 有向图 MST 最短路径 5条 执照 此代码在MIT下发布。 贡献这个仓库 欢迎发布问题报告和代码修复。 请遵循与存储库中

移动最小二乘法（MLS） 更新：2020-09-25不需要所谓的逆变换。 只需将目标像素转换为相应的源像素即可。 介绍 移动最小二乘法是一种通过计算加权最小二乘法来从一组未组织的点样本中重构连续函数的方法，该加权的最小二乘度量偏向于请求重构值的点周围的区域。 在计算机图形学中，移动最小二乘法可用于从一组点重建曲面。 通常，它用于通过下采样或上采样从点云创建3D表面。 方法 仿射变形 相似变形 刚性变形 预习 玩具 蒙娜丽莎 细胞 代码清单 img_utils.py ：算法的实现 img_utils_demo.py ：演示程序 read_tif.py文件读取器 tiff_deformation.py ：演示程序 参考 [1] Schaefer S，Mcphail T，Warren J.使用移动最小二乘法的图像变形[C] // ACM SIGGRAPH。 ACM，2006：533-540。

简介 本项目将介绍常见的线性，树形，图状数据结构，并使用Python等进行实现。 在开始阅读本项目之前，请先阅读。 额外说明 对于树的遍历等操作，通常有递归和非递归两种实现，有时非递归实现非常难理解，所以博主总结出一套通过模拟栈和桢，消除递归的方式，更多细节请查看 在开始阅读本项目之前，最好对下面列出的五种常用算法有一定的了解： 作者