<x>应为数值矩阵或数值向量
是指在计算机科学和数学领域中，用于表示数值数据的一种数据结构。数值矩阵是一个二维数组，其中每个元素都是一个数值。数值向量是一个一维数组，其中每个元素也是一个数值。
数值矩阵和数值向量在云计算领域中有广泛的应用。它们可以用于存储和处理大规模的数值数据，如图像、音频、视频、传感器数据等。通过云计算平台提供的强大的计算和存储能力，可以对数值矩阵和数值向量进行高效的分析、处理和计算。
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2回答
当我尝试执行以下命令时，我得到一个错误。
err = sqrt(mean((xi256-xc256).^2))
我知道矩阵的大小是不同的。
xi256 xc256`给了谁：
Name Size Bytes Class Attributes
xc256 27x1 216 double
xi256 513x1 4104 double
我应该求出这两个矩阵的差值。事实上，顶部的命令是在课程笔记中给出的，课
浏览 1提问于2014-05-20得票数 2
在XNA中，只有一个矩阵类，实际上是4x4矩阵。如何使用它来表示一个3x3矩阵？
我试图表示物体的惯性张量，它是3x3矩阵，所以我只有3x3矩阵的数据。我如何将它存储在一个4x4矩阵中，并且仍然对其进行操作是有效的？
浏览 0提问于2012-01-28得票数 2
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假设我有一个函数，它接受实数x，并返回一个矩阵M(x)。我如何评估以下几点？
例如，我试图集成的函数是：-
这里，k是常数，A是矩阵。
我尝试使用int函数，但它似乎只适用于标量函数。我是刚接触Matlab的。有人能帮我吗？
浏览 1提问于2015-12-27得票数 2
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1回答
我有一个从选项卡文件导入的struct数组，带有100+名称\双行。第一行有一个字符值(name\char)。我试图将其加载为一个矩阵，并将其转换为单元格，完全删除顶部的行。
但是当我使用cell2mat(array)时，它有一个错误：
输入单元格数组的所有内容必须具有相同的数据类型。
我知道这是名字和双列的区别。但是有没有办法把它转换成矩阵呢？或者，如果数据是
name | 1000x1 double
把它作为一个单元格数组更好吗？
浏览 4提问于2016-05-24得票数 0
我有一个矩阵M x N x 2，我想对它应用PCA。我知道，通常你只取MxN矩阵，但我正在尝试从内田诚一的这篇论文中做一些工作： https://www.researchgate.net/publication/3973917_Using_eigen-deformations_in_handwritten_character_recognition (特别是2.1和2.2) 矩阵在向量的帮助下表示变形。每列都是一个向量(dimension=像素)，其中包含向量(dimension= 2，表示坐标) 我只需要连接这些向量，或者我如何解决这个问题？
浏览 11提问于2020-11-24得票数 0
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我有很多矩阵变量。有些数据行超过200行。如何使用它们的名称将它们导出到XLS或DAT文件？我尝试了以下几种方法：
d = {'X', 'Y'; X Y};
xlswrite('tempdata1.xls', d, 'Sheet1', 'A1');
我在XLS文件中得到的只是字符串'X‘和'Y’，而没有X和Y的值。X和Y应该是向量(7x1)。
浏览 1提问于2010-06-24得票数 3
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我在原点有一个对象，正在将相机移动到(0,650,650)，并将焦点设置为原点，即：
vtkSmartPointer<vtkCamera> cam = vtkSmartPointer<vtkCamera>::New();
renderer->SetActiveCamera(cam);
cam->SetFocalPoint(0., 0., 0.);
cam->SetPosition(0., 650, 650);
cam->SetViewAngle(view_angle_);
cam->SetViewUp(0., 1., 0.);
但是，当
浏览 0提问于2013-08-06得票数 2
1回答
求矩阵中的最大向量
、、、、
我试图用MATLAB找到矩阵中最大的向量，但是我遇到了一些困难，所以如果有人帮我的话，我会非常感激。我有这个：
矩阵路径( Dijkstra函数的解)，它是一个1000x1000矩阵，其值是1行的向量和不同的列数(当列大于10时，值显示为"1x11双，1x12倍等“)。矩阵路径具有以下形式：
1 2 3 ....
1 1 <1x20 double> <1x16 double>
2
浏览 0提问于2014-04-10得票数 1
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求逆协方差矩阵的马氏距离
、、、
我正在写一个函数来计算两个向量之间的马氏距离。我知道这是使用方程a'*C^-1*b来实现的，其中a和b是向量，C是协方差矩阵。我的问题是，有没有一种有效的方法可以在不使用高斯-乔丹消元法的情况下找到矩阵的逆矩阵，或者没有办法绕过这一点？我正在寻找一种自己做这件事的方法，而不是使用任何预定义的函数。
我知道C是一个厄米特的，正定的矩阵，那么有什么方法可以让我在算法上利用这个事实呢？或者，有没有一些聪明的方法来计算马氏距离，而根本不计算协方差的逆？任何帮助都将不胜感激。
*编辑:上面的Mahalanobis距离公式不正确。它应该是x'*C^-1*x，其中x= (b-a)，b和a是我
浏览 2提问于2012-08-03得票数 10
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我有一个矩阵，它是某个参数A=A(x)的函数。我想找出这个矩阵变得奇异的点x。示例(我有一个很大的矩阵)：
syms x
A=[x sin(x); cos(x^2) 2.5];
到目前为止，我一直在象征性地计算矩阵的行列式，然后使用fzero或newtzero来找到这个特征方程的根。也就是说。
detA = det(A);
fzero(matlabFunction(detA),startingGuess)
然后我发现了这一点：，在这种情况下，人们提倡在任何情况下都不要使用行列式。
事实上，符号行列式的计算非常缓慢。然而，我尝试使用秩(A)代替在链接中的建议，它似乎不适用于符号矩阵。
有没有办法
浏览 3提问于2017-03-24得票数 2
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我有一个很大的数据集，X有58140列，用1或0填充
我想从数据集中58139列的信息创建一个58139 x 58139矩阵。
对于矩阵中的每个Aij，我想要找出公共行数，其中包含来自X的列i+1和列J+1的值1。
我想我可以通过矩阵的A12元素的sum(X[[2]]+X[[3]] == 2)来实现这一点。
剩下的唯一问题是在中编码矩阵的方法。
浏览 1提问于2014-12-04得票数 0
2回答
我在帮助文件中看到了以下语句：
xL = [-6 -6];
xU = [6 6];
我不明白xL和xU是向量还是矩阵。谢谢。
浏览 4提问于2012-05-26得票数 4
1回答
我正在尝试估计两组点之间的3D旋转矩阵，我想通过计算协方差矩阵的奇异值分解( C )来实现，如下所示： U,S,V = svd(C)
R = V * U^T 在我的例子中，C是3x3。为此，我使用了Eigen的JacobiSVD模块，我最近才发现它以列为主的格式存储矩阵。所以这让我很困惑。 那么，当使用Eigen时，我应该做：V*U.transpose()还是V.transpose()*U？ 另外，旋转是精确的，直到改变对应于最小奇异值的U列的符号，使得R的行列式为正。假设最小奇异值的索引是minIndex。 所以当行列式是负数时，由于列的主要混淆，我应该这样做： U.col(minInde
浏览 42提问于2019-03-11得票数 0
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我在Matlab中有一个43916x43916的稀疏矩阵，它是通过这个等式计算的：
B=(speye(nV,nV)-alpha*NeMatrix+beta*NeMatrix*NeMatrix);
nV是一个整数，alpha是一个整数，NeMatrix是一个稀疏矩阵，beta是一个整数。
我不能做inv(B)，因为它增加了RAM的使用，直到它崩溃。我已经尝试过LU了，但没有成功。
我如何计算这个逆矩阵呢？
浏览 2提问于2013-04-26得票数 2
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我有以下问题:我想在Python中计算softmax函数，并得到一个意外的结果。代码如下：
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
它工作得很好，但我不知道为什么:它对矩阵的工作方式如下:如果我插入一个2x2矩阵A，输出就是另一个2x2矩阵。为什么会这样呢？它不应该返回不同大小的数组吗，因为矩阵
浏览 0提问于2017-08-22得票数 0
1回答
如何求大稀疏矩阵的伪逆？
、、、、
我必须反演一个大型稀疏矩阵(50000 X 12000)。它最初以numpy.ndarray的形式存储，矩阵的大小约为3.5GB。我已经尝试过使用numpy.linalg.pinv来转换这个矩阵，但是它崩溃了jupyter笔记本内核。将此numpy.ndarray转换为scipy.sparse.csr_matrix (稀疏矩阵格式)是可行的，但我不知道有任何函数可以计算csr_matrix的伪逆。
如何求大型稀疏矩阵的伪逆？
浏览 4提问于2022-09-06得票数 0
1回答
我有一个矩阵:6行x 18列，我想问用户他想要将哪一行改为0并实现它，但如果他输入0，它就会退出程序 row = input('Input 0 to exit\n\n Row to eliminate:', 's');
if row ~= 0
M(row,:) = 0;
disp(M)
end 我想要将整个输入行更改为0，但它在原始矩阵(全部为0)下创建了44行，并且没有更改前6行(原始矩阵)
浏览 21提问于2019-01-27得票数 1
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3回答
这个问题与基本线性代数有关：
w = [100 200 300 400]'
M = [0.3378 0.1800;0.1252 0.1200; 0.3759 0.4900; 0.1611 0.2100]
与它们有关的方程是w= Mx。当x只是w*M^-1时，矩阵维数与乘法不匹配。有办法让我得到x吗？
给我们的提示是“检查rref(M )，看看与x和w相关的方程是否一致。”
浏览 3提问于2016-03-29得票数 0
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2回答
当我试图更新状态矩阵的估计时，我面临着一些问题。因为尺寸不匹配。
我正在阅读这个优秀的来学习卡尔曼滤波背后的de理论。
总括而言，矩阵的大小如下：
x =状态向量=> mx*1
z =输出向量=> mz*1
F =状态转移矩阵=> mx*nx
P =估计不确定度矩阵=> mx*nx
Q =过程噪声不确定矩阵=> mx*nx
R =测量不确定度矩阵=> mz*nz
H =观测矩阵=> mz*nx
K =卡尔曼增益=> mx*nz
在我的实现中，我使用过滤器来跟踪对象。我的状态向量是这样的。
x=[px,vx,ax,py,vy,ay];
输出矢量
z
浏览 3提问于2020-05-15得票数 1
3回答
因此，我在代码块中使用C++的特征值来计算矩阵的特征值。处理此问题的代码的具体部分如下：
EigenSolver<MatrixXd> b(B,false);
cout<<" Eigen values are: \n "<<b.eigenvalues()<<"\n";
我遇到的问题是，为我的矩阵B计算的特征值之一与我在calculator.vhex.net上找到的实际特征值根本不接近。
例如，对于矩阵
1 0 0 x
0 1 x 0
0x1 y
X0 y 1
其中x= -1/sqrt( 2 )，y= - 0
浏览 6提问于2017-06-05得票数 2
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3回答
Scipy和Numpy返回归一化特征向量。我试图将向量用于物理应用程序，而我需要它们不被规范化。
例如，a = np.matrix('-3, 2; -1, 0') W,V = spl.eig(a)
返回[-2,-1]的特征值(W)和模态矩阵(V) (特征值作为列) [[ 0.89442719 0.70710678][ 0.4472136 0.70710678]]
我需要原始模态矩阵[[2 1][1 1]]
浏览 3提问于2015-06-19得票数 2
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我要解的是线性系统，它由大的稀疏矩阵组成。
我一直在使用scipy.sparse库，以及它的linalg子库来完成这个任务，但是我无法让一些线性求解器工作。
下面是一个工作示例，它为我再现了这个问题：
from numpy.random import random
from scipy.sparse import csc_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve, minres
N = 10
A = csc_matrix( random(size = (N,N)) )
A = (A.T).dot(A) # force the matrix
浏览 2提问于2017-10-11得票数 5
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1回答
我试图将一个数据文件转换成一个realRatingMatrix。但为此，我首先将数据转换为矩阵，将矩阵转换为realRatingMatrix。dataframe包含475984 rows和3 columns。
Column1是productID，column2是customer names，column3包含由相应的用户步骤给出的rating of the product：
删除丢失的值
数据重复
将数据转换为矩阵4.测试矩阵
library(recommenderlab)
sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))
# 100 missin
浏览 3提问于2017-03-14得票数 0
我有一个数据集，我正在尝试使用R中的caret包中的rfe()。
X是我试图预测的价格。
Y是我用来做预测的变量。
我无法让rfe停止给出以下错误消息：
> lmProfile2 <- rfe(x1,y1,
+ sizes = subsets,
+ rfeControl = ctrl)
Error in rfe.default(x1, y1, sizes = subsets, rfeControl = ctrl) :
there should be the same number of samples in x and y
以下是一些信息：
> class(x1)
[1
浏览 2提问于2012-02-05得票数 4
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2回答
我想写一个非常简单的函数。如果我把向量放入输出，我应该得到'A'，如果矩阵是'B‘，如果列表是'C’。我写道： check<-function(x){
if (is.numeric(x)){'A'}
else if (is.matrix(x)){'B'}
else if (is.list(x)){'C'}
} 这是一个错误的函数，因为： Mat<-rnorm(rnorm(4),2,2)
check(Mat)
'A' 当我们使用代码时，原因是显而易见的： is.numeric
浏览 20提问于2020-10-16得票数 0
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2回答
我有一个320*25矩阵，我想以这种方式将其转换为64*25矩阵:新矩阵的每一行应该有旧矩阵的每5行的平均值(然后它们将以类似的方式被某个向量规范化)。下面您可以看到我是如何实现这个的：
for (x in c(1:64)){
helping.matrix[x,] = colSums(original.matrix[((5*(x-1)+1):5*x),])/sum(vector[((5*(x- 1)+1):5*x)])
}
不幸的是，这没有起作用，返回了以下错误：
继承中的错误(x，"data.frame")：下标超出界限的
浏览 2提问于2011-05-06得票数 2
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1回答
我想用字符创建一个矩阵。字符是数据帧中向量的名称。
df <- data.frame(rnorm(100),rnorm(100),rnorm(100),rnorm(100))
colnames(df) <- c("a1","b1","c1","d1")
a <- paste("df$",names(df), sep = "")
如何使用这些字符来引用数据帧并将向量中的数据传递到矩阵中？类似于：
as.matrix(cbind(df$a1,df$b1))
但是这些名字不是我写的df$
浏览 3提问于2015-07-30得票数 1
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2回答
我想用两个向量做一个简单的矩阵乘法，这样A* B.T =3x3矩阵。
但numpy不知怎么会返回一个标量或向量。
我已经试过了
np.dot(a, b.transpose())
np.matmul(a, b.transpose())
a * b.transpose()
但是没什么用，对我来说这似乎是一个简单的操作，但我就是无法解决。
浏览 5提问于2019-12-26得票数 0
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是否有一种简单的方法可以将稀疏矩阵按列降级，同时将零值视为缺失(使用矩阵包)？
我似乎有两个问题在挣扎：
找到合适的列意味着
空单元格被认为是零，而不是缺少：
M0 <- matrix(rep(1:5,4),nrow = 4)
M0[2,2] <- M0[2,3] <- 0
M <- as(M0, "sparseMatrix")
M
#[1,] 1 5 4 3 2
#[2,] 2 . . 4 3
#[3,] 3 2 1 5 4
#[4,] 4 3 2 1 5
colMeans(M)
#[1] 2.50 2.50 1.75 3.25 3.50
正确的结果应
浏览 4提问于2017-05-06得票数 3
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2回答
协方差与相关矩阵的差异
、、、
在Matlab中，我创建了一个大小为(244x2014723)的矩阵A和一个大小为(244x1)的矩阵B
我能够用corr(A,B)计算相关矩阵，该矩阵的大小为2014723x1。因此，矩阵A的每一列都与矩阵B相关，并给出了2014723x1大小矩阵中的一行值。
我的问题是，当我要求使用cov(A,B)的协方差矩阵时，我会错误地说A和B应该是相同大小的。为什么我会有这个错误？查找corr(A,B)的方法与cov(A,B)有何不同？
浏览 9提问于2016-02-15得票数 1
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我对SVD有疑问。在我读过的文献中，我们写到我们必须先把输入矩阵转换成协方差矩阵，然后使用来自matlab的SVD函数(SVD)。
但是，在Mathworks网站中，我们可以直接对输入矩阵使用SVD函数(不需要将其转换为协方差矩阵)。
[U,S,V]=svd(inImageD);
哪一个是真的？？
如果我们想要进行降维，我们必须将数据投影到特征向量中。但是由SVD函数生成的特征向量在哪里呢？我知道S是特征值。但什么是U和S？
为了减少我们的数据维数，我们是否需要用它的平均值减去输入矩阵，然后用特征向量将它相乘呢？或者我们只需将输入矩阵与特征向量相乘(不需要先减去它的平均值)。
浏览 2提问于2014-05-12得票数 2
1回答
我正在寻找一个Java Matrix库来执行数据分析和实现聚类算法(如K-means或DBSCAN )。
我发现了Colt和Parallel Colt(在大数据集和小数据集上表现最好)，但显然它们不支持字符串矩阵。数据集条目应该只是双矩阵。
有什么建议吗？
提前感谢您的帮助。
浏览 5提问于2012-02-26得票数 1
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1回答
我有一个由浮点数组成的矩阵。我已经检查过了，没有遗漏的值。
最近，我将列标题更改为(例如)：
2670
至
COLUMN-HEADER-A-2670
我正在运行最近的模板预测算法提供的代码，所以我不能更改。
我发现，对于矩阵的每一行，当计算平均值时，可能会发现错误所在，即
exp.mean <- apply(exp.dataset,1,mean,na.rm=T)
所有行的平均值强制为NA，而R控制台告诉我
Browse[2]> exp.mean <- apply(exp.dataset,1,mean,na.rm=T)
There were 50 or more warning
浏览 1提问于2014-04-07得票数 0
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> x <- c(1,1)
> m <- rbind(c(1,4),c(2,2))
> m %*% x # 1
[,1]
[1,] 5
[2,] 4
> x %*% m # 2
[,1] [,2]
[1,] 3 6
>
我可以理解第二次乘法的原理和原因。在数学中，1x2 (1行2列)矩阵可以乘以2x2矩阵。
但是为什么第一个可以工作，为什么它根本不会产生错误或警告呢？在数学中，2x2矩阵不能与1x2矢量/矩阵相乘。
请注意，如果我像下面这样初始化x，然后将m与x相乘，我会得到与上面第一个
浏览 0提问于2015-12-18得票数 4
因此，我正在构建一个数据集(来自医生处方说明和诊断)，其中
X(输入功能)表示各种疾病/外科手术/慢性疾病等的白雪编码。
Y是一组给X开的药丸。
目前，我没有矩阵格式的数据。为了前夫。我有一种疾病的白雪密码如下：“糖尿病，高血压，心脏停止，左MCA中风”。Y是医生为上面记录的一组药片。
可以指出，上面的数据不是矩阵格式的。整体而言，有很多降雪密码和各种不同的药丸。我想应用ML算法来预测给定的一组关于疾病的白雪代码的药丸。
如何以对ML方便的格式组织这些数据？我也对其他分析方法持开放态度。关于这个问题的任何讨论都是有帮助的。
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
1回答
给了我们一个任务，用给定的步骤找到数值的一阶和二阶导数：
1)定义两个数组，x和y=f (x) (使用任何函数)
2)将微分算子定义为矩阵(例如f‘)，定义矩阵D= (1/2h)(U-L)，其中U是上移位矩阵，L是下移位矩阵。
3)将微分算子矩阵与函数阵相乘，求出导数。
我写了这段代码：
%QUESTION 3- DIFFERENTIAL OPERATOR
h=2;
x = 2:h:8
y = x.^2 %the chosen function
n=length(x);
shift = 1;
U = diag(ones(n-abs(shift),1),shift);
s = -1;
L=
浏览 1提问于2015-06-21得票数 1
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2回答
我想解一个线性系统。我的矩阵A的维度是1200x1200，矩阵b是1200x1。所以通过公式Ax = b，我想找到x，它将是1200x1。现在我主要关心的是我的矩阵A有很少的非零值，比如每行最多有5个非零值。那么你有什么建议呢？LU分解会对我有更大的帮助吗？或任何其他分解，如稀疏分解。我使用java作为线性系统的一部分，是整个算法的一部分，我不想改变编程语言。我知道柯尔特有更好的类来解决问题。有没有人能推荐我一些用COLT解线性系统的示例代码？我正在实现的东西是一个策略迭代问题
浏览 7提问于2013-03-09得票数 0
4回答
我正在考虑一个矩阵A，使得A=PDP^-1。
我使用Mathematica解决这个问题的方法是：
a={{0, -1}, {-1, 0}}
d = DiagonalMatrix[Eigenvalues[a]]
{{-1,0}, {0,1}}
p = Transpose[Eigenvectors[a]]
p.d.Inverse[p]
{{0, -1}, {-1, 0}}
这是正确的。
问题是，P矩阵并不是我期望的那样。Mathematica生成的矩阵是
p={{1, -1}, {1, 1}}
但我在找
p2={{1/Sqrt[2], 1/Sqrt[2]}, {1/Sqrt[2], -(1/Sq
浏览 0提问于2012-01-14得票数 4
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1回答
复杂的矩阵乘法
、、、、
我有一个(密集)矩阵n x n x m和一个稀疏向量(scipy.sparse) 1 x m。如果我们看一下我的密集n x n x m矩阵，它可以被解释为一个n x n矩阵，每个位置都有一个m x 1的向量。现在我想计算稀疏向量的点积，n x n矩阵中的每个m x 1密集向量产生一个包含所有这些点积的n x n矩阵。
为此，一种方法是构建一个for循环，循环遍历n x n矩阵，然后使用scipy.sparse的.dot()函数计算矩阵中每个向量的点积。然而，为了提高效率，我正在寻找一种完全以矢量化方式执行此计算的方法。这个是可能的吗？如果没有，那么在Python中循环遍历n x n矩阵的最快方
浏览 2提问于2016-05-18得票数 1
1回答
我有一个奇怪的问题，我猜想它来自于数值的精确性(但我不确定)。
我有一个稀疏矩阵(最后是数据)。
x
Out[25]:
<11250x11250 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 44547 stored elements in Compressed Sparse Column format>
和向量
z = np.zeros((x.shape[0]))
z[idx] = 0.1
我在试着解决
from scipy.sparse.linalg import
浏览 0提问于2018-01-21得票数 2
2回答
图形行与列的主要转换
、、、、
这使我困惑了很长时间。为什么大多数图形API(带有HLSL和OpenGL的DirectX)通常表示位置和法线向量都是行向量？这与数学课上的典型形式正好相反。两者在数学上都是正确的，我只是好奇为什么图形学的人选择这种表示法。让我解释一下..。
向量和矩阵乘法的效率：
在我看来，行向量x和变换矩阵'A‘被相乘为x*A，从而导致`y=x*a的存在。
y[0] = x[0]*M[0][0] + x[1]*M[1][0] + x[2]*M[2][0] + x[3]*M[3][0];
y[1] = x[0]*M[0][1] + x[1]*M[1][1] + x[2]*M[2][1] + x[3]*
浏览 9提问于2014-12-09得票数 1
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2回答
我想要计算向量，
S=A B u，
其中s和u是N维复向量，A是N×M复矩阵，B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时，以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)？
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法，
Y=B u
然后，另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法，
C=A B
然后，矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗？
顺便说一下，我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
浏览 2提问于2011-09-26得票数 3
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1回答
我正在尝试使用MathNet.Numerics库来解决一些矩阵计算问题。用双数字就行了。然而，现在我想将数字表示为分数，并希望得到分数的计算结果。我怎么能这么做？
我现在所做的就是这个。
var M = Matrix<double>.Build;
var V = Vector<double>.Build;
double [,] x1 = {
{0, 0, 0},
{1.0/2, 0 , 0},
{1.0/2, 1.0, 1.0}
};
var m = M
浏览 3提问于2014-10-07得票数 1
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我有一个训练集看起来像
Name Day Area X Y Month Night
ATTACK Monday LA -122.41 37.78 8 0
VEHICLE Saturday CHICAGO -1.67 3.15 2 0
MOUSE Monday TAIPEI -12.5 3.1 9 1
Name是结果/因变量。我将Name、Area和Day转换为因子，但我不确定是否应该将Month和Night转换为因子
浏览 0提问于2016-02-21得票数 8
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假设我有一个矩阵1a1，它是1 x n，我想找出a的每个元素和它的邻居之间的平均值。
有什么聪明的方法可以做到这一点呢？
例如：
如果
a=[0 1 2 1 0 1];
那么“平均值矩阵”是：
b=[0.5 1 1.33 1 0.5];
其中，b的第一个条目是：
b(1) = (0+1)/2 = 0.5
b(2) = (0+1+2)/3 = 1
等。
浏览 0提问于2014-04-14得票数 1
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在我的Lazarus/Free Pascal应用程序中，我生成了一个大型的多列数值矩阵。我想在这个表上运行一个 (PCA)，但似乎找不到任何可以这样做的包。
R语言有一个导出的.dll库，但它返回一个“princomp”类的对象。我不确定我将如何从这个类中提取相关信息(例如转换后的矩阵)，以便在Lazarus/FPC中使用。
浏览 2提问于2011-11-16得票数 1
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我想使用命令quiver3(X，Y，Z，M，N，O)来得到一个向量场，其中所有矩阵都是带有实数的10x10x10数组。现在我想绘制它，只得到4个向量，而不是我预期的1000个向量。这里有人知道我可能做错了什么吗？如果您需要进一步的信息，我可以听取您的意见。
浏览 3提问于2013-08-08得票数 1
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我感兴趣的方程系统如下所示：
通过执行以下操作，我可以通过修改某人发布的一个示例来绘制它们：
import scipy as sp
import pylab as plt
import numpy as np
import scipy.integrate as spi
#Constants
c13 = 4.2
c14 = 4.2
c21 = 4.3
c32 = 4.4
c34 = 4.4
c42 = 4.4
c43 = 4.4
e12 = 1.9
e23 = 2.5
e24 = 2.2
e31 = 2.0
e41 = 2.0
#Time
t_end = 700
t_start
浏览 0提问于2015-12-11得票数 0
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在推荐这答案之后，我最近阅读了Wolfire关于线性代数的系列文章。我对矩阵有些熟悉，我得出的结论是向量和矩阵乘法实际上是2x2和2x1矩阵的乘法：
开始{方程*}开始{b矩阵}a&c&d\结束{b矩阵} \qquad \开始{b矩阵}x\y\结束{b矩阵}{方程*}
在文章中，作者发现除了旋转之外，要完成平移，我们需要在翻译矩阵中添加一行和一列：
如果我们想用向量(e，f)进行转换，我们只需将其插入到这样的基变化矩阵中：\begin{b矩阵}a&c& e\ b&d&f&0&0&1\ \ end {bmatrix}，然后在
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
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我是线性代数的新手，我正在尝试解决一个由三个方程和五个未知数组成的系统。我的系统是这样的：
x1 + x2 + x3 + x4 + x5 = 1
-x1 + x2 + x3 - 2x4 - 2x5 = 1
2x1 + 2x2 - x3 - x4 + x5 = 1
所以我所做的就是像这样设置增广矩阵：
1 1 1 1 1 1
-1 1 1 -2 -2 1
2 2 -1 -1 1 1
然后，我尝试在左侧获得一个单位矩阵，并最终得到以下结果：
1 0 0 3/2 3/2 0
0 1 0 -3/2 -5/6 2/3
0
浏览 1提问于2017-02-08得票数 0
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