nub点在哪里,nub看男女准吗
最后更新 :2022.08.02
提起nub点在哪里,大家都知道,有人问nub看男女准吗,另外,还有人想问python分治法求二维数组局部峰值方法,你知道这是怎么回事?其实nub点看男女有科学依据吗,下面就一起来看看nub看男女准吗,希望能够帮助到大家!
nub点在哪里
1、nub看男女准吗
12周nt特点NT值是什么?
NT检查大部分的妈妈都是在孕期12周左右做的,这时候宝宝的性征已经发育明显,如果能看到超声的图片,其实是可以看出男女的,我们在图片上可以看到具有性征的一些身体特点,男孩的特征点与身体呈45度角,还多一些,而女孩儿的特征点几乎和躯体平行。还有就是如果是宝,位置会微微,后背脊柱成圆弧状,因为要留空间发育,相反,女宝宝后背脊柱就相对就平一些。
除了看图,很多家长都说NT值大于1.5的宝宝就是男孩,而小于1.5就是女孩。
spacenub点看男女准不准?怎么看nub是平还是翘。
首先我们要明白nub点是什么,其实这指的是宝宝在12周左右开始发育的,这个阶段的男孩女孩都是差不多的,因此nub点的判断就是通过特征点和身体的角度进行判断。
英国nub点介绍原文:
-,allbabiesaresaidtohavea’nub’betweentheirlegs,andtheangleofthenubwillindicatewhetherit’saboyorgirl.nt胎儿nub标准图。
十一至十三周,所有的胎儿都会在双腿之间长出一个小肿块,而这个肿块的角度则会显示出它是个男孩还是女孩。nub理论。
It’,it’saboy-butifit’sunderthatthenit’sagirl.Seeourpicturesbelowasanexample.
据说如果小肿块来30度以上就是男孩,但如果小角度就是女孩。
2、python分治法求二维数组局部峰值方法
下面小编就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中,找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素(数组边界以外视为负无穷),比如**我们找到峰值A[j][i],则有A[j][i]>A[j+1][i]&&A[j][i]>A[j-1][i]&&A[j][i]>A[j][i+1]&&A[j][i]>A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。nub点跟腿怎么区分。
当然,最简单直接的方法就是遍历所有数组元素,判断是否为峰值,时间复杂度为O(n^2)nt图nub点三个亮点在哪。
再优化一点求每一行(列)的**值,再通过二分法找**值列的峰值(具体方见一维数组求峰值),这种算法时间复杂度为O(logn)
这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法,算法思路分为以下几步:nub躺平平就是女儿吗。
1、找“田”字。包括的四条边和中间横竖两条边(图中绿色部分),比较其大小,找到**值的位置。(图中的7)
2、找到田字中**值后,判断它是不是局部峰值,如果是返回该坐标,如果不是,记录找到相邻四个点中**值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围,继续比较下一个田字Nt图片侧面怎么看NUB。
3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值(也可能之前就找到了)
关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值,大家可以这样想,首先我们有一个圈,我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素,那么,是不是这个圈中一定有一个**值?
可能说得有点绕,但是多想想应该能够理解,也可以用数学的反证法来证明。
算法我们理解后接下来就是代码实现了,这里我用的语言是python(初学python,可能有些用法上不够简洁请见谅),先上代码:
importnumpyasnp
defmax_sit(*n):#返回**元素的位置
temp=0
sit=0
foriinrange(len(n)):
if(n[i]>temp):
temp=n[i]
sit=i
returnsit
defdp(s1,s2,e1,e2):
m1=int((e1-s1)/2)+s1#row
m2=int((e2-s1)/2)+s2#colnub点到底是哪里。
nub=e1-s1nub点看男女准确率高吗。
temp=0
sit_row=0
sit_col=0
foriinrange(nub):
t=max_sit(list[s1][s2+i],#**排nt检查的nub点是什么。
list[m1][s2+i],#中间排专家分析nub原理看男女。
list[e1][s2+i],#**排
list[s1+i][s2],#**列
list[s1+i][m2],#中间列
list[s1+i][e2],#**列
temp)
if(t==6):nub点在哪里知乎。
pass
elif(t==0):nub点 知乎。
temp=list[s1][s2+i]
sit_row=s1
sit_col=s2+i
elif(t==1):b超nub怎么看男女。
temp=list[m1][s2+i]nt彩超nub点怎么找角度。
sit_row=m1
sit_col=s2+i
elif(t==2):nt单子上的nub在哪。
temp=list[e1][s2+i]怎么区分nub和腿。
sit_row=e1nub点不明显。
sit_col=s2+i
elif(t==3):
temp=list[s1+i][s2]
sit_row=s1+inub是哪个位置。
sit_row=s2nt看男女nub怎么看。
elif(t==4):nub平行一定是女孩吗。
temp=list[s1+i][m2]
sit_row=s1+inub点一定是男孩吗。
sit_col=m2
elif(t==5):nub点准确率。
temp=list[s1+i][e2]
sit_row=s1+inub平行 生了男孩。
sit_col=m2
t=max_sit(list[sit_row][sit_col],#中
list[sit_row-1][sit_col],#上
nub点看男女有科学依据吗
list[sit_row+1][sit_col],#下
list[sit_row][sit_col-1],#左
list[sit_row][sit_col+1])#右
if(t==0):
return[sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
if(sit_row<m1):
e1=m1
else:
s1=m1
if(sit_col<m2):
e2=m2
else:
s2=m2
returndp(s1,s2,e1,e2)
f=open(“demo.txt”,”r”)
list=f.read()
list=list.split(“n”)#对行进行切片
list=[“0″*len(list)]+list+[“0″*len(list)]#加上下的围墙
foriinrange(len(list)):#对列进行切片
list[i]=list[i].split()
list[i]=[“0”]+list[i]+[“0”]#加左右的围墙
list=np.array(list).astype(np.)
row_n=len(list)
col_n=len(list[0])
ans_sit=dp(0,0,row_n-1,col_n-1)
print(“找到峰值点位于:”,ans_sit)
print(“该峰值点大小为:”,list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])
f.close()
首先我的输入写在txt文本文件里,通过字串转换变为二维数组,具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字串转换为二维数组。(需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴,所以不用加list.pop()这句话)。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。
max_sit(*n)函数用于找到多个值中**值的位置,返回其位置,python的内构的max函数只能返回**值,所以还是需要自己写,*n表示不定长参数,因为我需要在比较田和十(判断峰值)都用到这个函数
defmax_sit(*n):#返回**元素的位置
temp=0
sit=0
foriinrange(len(n)):
if(n[i]>temp):
temp=n[i]
sit=i
returnsit
dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx,starty,endx,endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。
m1,m2分别是row和col的中间值,也就是田字的中间。
defdp(s1,s2,e1,e2):
m1=int((e1-s1)/2)+s1#row
m2=int((e2-s1)/2)+s2#col
依次比较3行3列中的值找到**值,注意这里要求二维数组为正方形,如果为矩形需要做调整
foriinrange(nub):
t=max_sit(list[s1][s2+i],#**排
list[m1][s2+i],#中间排
list[e1][s2+i],#**排
list[s1+i][s2],#**列
list[s1+i][m2],#中间列
list[s1+i][e2],#**列
temp)
if(t==6):
pass
elif(t==0):
temp=list[s1][s2+i]
sit_row=s1
sit_col=s2+i
elif(t==1):
temp=list[m1][s2+i]
sit_row=m1
sit_col=s2+i
elif(t==2):
temp=list[e1][s2+i]
sit_row=e1
sit_col=s2+i
elif(t==3):
temp=list[s1+i][s2]
sit_row=s1+i
sit_row=s2
elif(t==4):
temp=list[s1+i][m2]
sit_row=s1+i
sit_row=m2
elif(t==5):
temp=list[s1+i][e2]
sit_row=s1+i
sit_row=m2
判断田字中**值是不是峰值,并找不出相邻**值
t=max_sit(list[sit_row][sit_col],#中
list[sit_row-1][sit_col],#上
list[sit_row+1][sit_col],#下
list[sit_row][sit_col-1],#左
list[sit_row][sit_col+1])#右
if(t==0):
return[sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
缩小范围,递归求解
if(sit_row<m1):
e1=m1
else:
s1=m1
if(sit_col<m2):
e2=m2
else:
s2=m2
returndp(s1,s2,e1,e2)
好了,到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。
除了这种算法外,我也写一种贪心算法来求解这道题,只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。
大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中**的点,继续把该点来找相邻**点,**一定会找到一个峰值点,有兴趣的可以看一下,上代码:
#!/usr/bin/python3
defdp(n):
temp=(str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9])#中上左右下
sit=temp.index(max(temp))
if(sit==0):
returnstr[n]
elif(sit==1):
returndp(n-9)
elif(sit==2):
returndp(n-1)
elif(sit==3):
returndp(n+1)
else:
returndp(n+9)
f=open(“/home/nancy/桌面/demo.txt”,”r”)
list=f.read()
list=list.replace(“”,””).split()#转换为列表
row=len(list)
col=len(list[0])
str=”0″*(col+3)
forxinlist:#加围墙二维变一维
str+=x+”00″
str+=”0″*(col+1)
mid=int(len(str)/2)
print(str,mid)
p=dp(mid)
print(p)
f.close()
以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考
以上就是与nub看男女准吗相关内容,是关于nub看男女准分享。看完nub点在哪里后,希望这对大家有所帮助!
- END -
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属龙的婚姻今年怎么样 的人,反应快,为人机智、点子多,爽朗活泼,勤奋努力,不过,属鼠的人有固执...
属龙人2022年运势,1976年属龙人2022年运势运程
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属兔每月出生运势如何,属兔2022 年运势及运程
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适合1987属兔的微信头像,1975属兔的带什么招财
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属羊女的命不好是真的吗,属羊的女的命不好吗
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属羊女的命不好是真的吗 俗语“娶妻不娶属羊女,嫁男不嫁属鸡男”,也有说法是“男怕属鸡,女...
82年狗最倒霉一年,82年属狗女一生的劫
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82年狗最倒霉一年 属虎人2022 年9月任务运势 进入9月份,属虎人的任务运势也将进入上升阶...
牛属什么五行缺什么,2022 年属牛12月五行缺什么
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牛属什么五行缺什么 1985年是乙丑年,乙丑年生肖属牛五行属金海中金85年新历10月4号的牛五...
十二生肖计算公式,复式生肖怎么计算公式
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十二生肖计算公式 今天看到一条新闻,六小龄童再次出山,领衔主演《敢问路在何方》,预计18年...
看看属羊今年是多少岁,属羊的是哪一年出生的
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看看属羊今年是多少岁 说起年龄应该人人都知道,那么大家知道年龄分虚岁年龄和实际年龄吗?...
要个属虎的孩子几月怀孕好,2022生男虎生女月份表
要个属虎的孩子几月怀孕好 俗话说:“天生贵子,”其实如果一个家庭里能生下一个带有福气的...
鼠年运势2022运势详解免费,2022年天秤座彻底大爆发
鼠年运势2022运势详解免费 2022 十二生肖中,属龙人因冲太岁原因,运势稍占劣势,那么生肖龙未...
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