Python SciPy special.stirling2用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.special.stirling2 的用法。

用法:

scipy.special.stirling2(N, K, *, exact=True)#

生成第二类斯特林数。

第二类斯特林数计算将包含 N 个元素的集合划分为 K 个非空子集的方法数量。

该函数返回的值是使用动态程序计算的，这避免了解决方案中子问题的冗余计算。对于类似数组的输入，此实现还避免了不同斯特林数计算之间的冗余计算。

这些数字有时表示为

\[{N \brace{K}}\]

详细信息请参见[1]。这通常是expressed-verbally-as “N subset K”。

参数 ：：

N： 整数，ndarray

东西的数量。

K： 整数，ndarray

所采用的非空子集的数量。

exact： 布尔型，可选

该关键字保留用于计划的未来实施，以提高交易速度和准确性。

返回 ：：

val： 整数，浮点数，ndarray

分区的数量。

注意：

• 如果 N < 0 或 K < 0，则返回 0。

• 如果 K > N，则返回 0。

输出类型始终为 int 或对象的 ndarray。输入必须包含 numpy 或 python 整数，否则会引发 TypeError。

参考：

[1]

R. L. Graham、D. E. Knuth 和 O. Patashnik，“具体数学：计算机科学的基础”，Addison-Wesley 出版公司，波士顿，1989 年。第 6 章，第 258 页。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import stirling2
>>> k = np.array([3, -1, 3])
>>> n = np.array([10, 10, 9])
>>> stirling2(n, k)
array([9330, 0, 3025], dtype=object)