互质数组

随着时代进步，数据模板正成为各行业重要的工具。它们帮助组织有效管理信息，提升工作效率。

| 字段名称 | 字段类型 | 字段说明 ||---|---|---|| pH | 浮点型 | 水的 pH 值 || 硬度 | 浮点型 | 水使肥皂沉淀的能力 (mg/L) || 固体 | 浮点型 | 总溶解固体 (ppm) || 氯胺 | 浮点型 | 氯胺含量 (ppm) || 硫酸盐 | 浮点型 | 硫酸盐溶解量，mg/L || 电导率 | 浮点型 | 水的电导率，μS/cm || 有机碳 | 浮点型 | 有机碳含量 (ppm) || 三卤甲烷 | 浮点型 | 三卤甲烷的含量，μg/L || 浊度 | 浮点型 | NTU（比浊法浊度单位）中水的发光特性的量度 || 可饮用性 | 整型 |

该数据库包含丰富的文档和小知识点，适合深入学习和查阅。

这篇文章介绍了一种快速的方法来找出小于给定数的所有质数，附带了简单易懂的C语言代码，非常适合初学者学习和交流。

该存储库包含用于关系样本匹配任务的代码和文件，具体示例来源于Kmiecik、Perez和Krawczyk（2021年）。该任务是在德克萨斯大学开发的，提高导航关系复杂性的感知和类比能力。有关方法的详细信息，请参见上述引用的出版物。实验1和2中使用的类似分形的图像是根据描述的算法生成的，该算法源自我之前的MATLAB脚本（Miyashita1991.m）。运行时，该脚本将询问您要创建多少个图像，生成的图像将在当前工作目录中保存。请注意，脚本利用随机数生成形状，每次生成的新集合若不希望随机生成，可以使用rng函数设置种子。实验1和2包含在各自的文件夹中，除了实验2中的单行指令外，它们是相同的，包含

MATLAB 开发的Primespiral项目挺有意思的，它通过螺旋形展示质数的分布，给人一种探索数学奥秘的感觉。说白了，就是让质数在图形中自己‘跳舞’。你可以利用 MATLAB 强大的plot函数，绘制出美丽的螺旋图，把质数的位置标出来。更有趣的是，isprime函数帮你判断质数，或者你也可以用经典的埃拉托斯特尼筛法算法来实现质数检测。这个项目不仅能让你学到如何在 MATLAB 中绘制图形，还能让你更深入地了解质数的分布规律。如果你对数学和编程都有兴趣，试试看吧！

如果你刚接触NumPy，创建数组的操作其实简单。你只需要用numpy.array()来创建一个数组，比如：import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])就能创建一个包含 1 到 5 的数组。这个操作挺常见的，尤其是数据和机器学习领域，数组运算的灵活性让你能快速大数据。不过，NumPy的厉害之处不仅仅在于它能创建普通的数组，还能创建多维的数组，也就是常说的矩阵。例如，创建一个 2x3 的矩阵只要这样做：matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])你看，简单吧？这种方式适合做线性代数相关的运算，了，你也可以

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

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使用Matlab 50MHz波浪V1：第一步是运行mask_50MHz_profiler.ncl，这将使用920数据（仅限测试1）创建一个降水遮罩，并屏蔽掉“不良”的50 MHz数据。屏蔽键设置为：1表示良好数据，2表示丢失/不良50 MHz数据，3表示降水。数据来源于：/d1/dadriaan/paper/data/c2/raw，输出至：/d1/dadriaan/paper/data/c2/masked。处理过程是单个（每日）文件。第二步是运行mask_min_profiler.ncl，它会为小于用户定义阈值的时间段创建额外的掩码。掩码键设置为：1表示良好数据，2表示丢失/错误的50 MHz