大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转，也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步，求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第四步，将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵，并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵（有时也称为共轭矩阵），用 Adj(M) 表示。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。
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此部分是对python List的扩展应用。...但可用来扩展列表的长度。...但经过如下测试， matrix[0][1] = 5 print(matrix) [[1, 5, 3], [1, 5,3], [1, 5, 3]] 发现，修改的是每个List的第二个元素。...发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。 并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。...例如创建一个3*3的数组 方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]][/py] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in
补充：python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别 定义： 对于矩阵A，如果存在一个矩阵B，使得AB=BA=E，其中E为与A,B同维数的单位阵，就称A为可逆矩阵(或者称A可逆)，并称B是A的逆矩阵...(此时的逆称为凯利逆) 矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵的广义形式。由于奇异矩阵或非方阵的矩阵不存在逆矩阵，但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...函数返回一个与A的转置矩阵A’ 同型的矩阵X，并且满足：AXA=A,XAX=X.此时，称矩阵X为矩阵A的伪逆，也称为广义逆矩阵。...pinv(A)具有inv(A)的部分特性，但不与inv(A)完全等同。 如果A为非奇异方阵，pinv(A)=inv(A)，但却会耗费大量的计算时间，相比较而言，inv(A)花费更少的时间。...A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 求矩阵 A 的伪逆(广义逆矩阵)，对应于MATLAB中 pinv() 函数 这就是矩阵的逆和伪逆的区别 截至2020/10
数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...data.frame生成指定数据框的列名及列的内容，如代码所示，此时列名不需添加""，df1为变量名，格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型，否则会被转换，可以理解为二维的向量...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l 矩阵，因此不能在这里使用class(y[,1])mean(as.numeric(y[,1]))#矩阵只允许一种数据类型，单独更改一列的数据类型没有意义，
单应性（Homography）变换是将一幅图像中的点映射到另一幅图像中相应点的变换关系： 单应矩阵是一个3x3矩阵，具有8个自由度，通常为归一化后表达式，其尺度为1。...二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 外参求解单应矩阵理论 这里将主要讲解以下已知两个相机的位姿如何实现图像的拼接，主要公式就是根据外参计算H矩阵。...如果要同一平面计算出两个图像间的单应矩阵H，则需要内参，此时左边乘以K，右边乘以K的逆矩阵。 为了更好的理解，这里写了一个demo，并与上述的理论对应（注意这里是将第二帧转到第一帧的坐标系下）。...H.at(2, 2);//归一化 cout << "H:\n" << H << endl; 根据求解的单应矩阵实现两个视图的拼接实例显示如下 拼接的结果如下： warpPerspective...，其主要原理主要是根据外参计算出单应性矩阵，将第二帧采集的图像变换到第一帧视角下的结果，最终实现拼接。
这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...时间复杂度 除了空间复杂性之外，密集的矩阵也会加剧运行时。我们将用下面的一个例子来说明。 那么我们如何表示这些矩阵呢?...创建一个完整的矩阵并将其转换为一个稀疏矩阵 some_dense_matrix = np.random.random(600, 600) some_sparse_matrix = sparse.csr_matrix...创建一个空的稀疏矩阵 # format: csr_matrix((row_len, col_len)) empty_sparse_matrix = sparse.csr_matrix((600, 600...)) 注意，我们不应该创建一个空的稀疏矩阵，然后填充它们，因为csr_matrix被设计为一次写、一次读多。
真实的业务场景往往就是如此，我们只关心前10名的情况，前10行就给我老老实实地放这10个类别，剩下的放在最后一行，对于others，我关心的只是份额，甚至我一点也不关心，因为加在一起都不足10%。...（由此，我们可以想这么一个问题，排名最后的几个类别，如果合在一起占比不足10%，则直接显示为others，剩余的类别直接显示类别名，也就是直接显示类别名的数量是动态变化的。）...但是本质上还是排序了，因为默认排序就是按照第一列的名称进行的。...满足了上面这个要求后，理论上客户还是会提出更高的要求的。...由于我们的数据是直接在表中进行设置的，因此表中的排名是不会随着切片器的选择变动而变化的，因此也就无法实现上面的效果。 那么上面的效果是如何做的呢？请持续关注【学谦数据运营】。
(一)】后，介绍scRNA-seq的表达矩阵是如何生成。后续实战分析内容，请关注下方公众号： 1....文库制备 根据所使用的文库制备方法，RNA 序列（也称为读数或标签）将来自转录本（10X Genomics、CEL-seq2、Drop-seq）的 3' 末端（或 5' 末端） , inDrops) 或来自全长转录本...2. 3’-end 对于 scRNA-seq 数据的分析，了解每个读数中存在哪些信息以及如何在分析中使用它是有帮助的。...此过程中的步骤包括： 格式化读取和过滤嘈杂的cellular barcodes 样本拆分 Mapping到转录组 根据UMI进行定量 如果使用 10X Genomics 文库制备方法，则 Cell Ranger...结果输出是一个细胞的基因计数矩阵： 计数矩阵 矩阵中的每个值表示来自相应基因的单元格中的读取数。使用计数矩阵，可以探索和过滤数据，只保留高质量的单元格。
想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）： 思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...因此，学习编程，本质上是在学习解决问题的思路，是在学习如何将一个复杂问题拆解为一个一个简单的小问题，然后逐个击破。 而无论是在教学上，还是在工作上，生活上，诸多问题也都是这种思路。...尤其是这么多年的教学工作，我深深认识到，作为一名教师，给他们传授知识与技能、过程与方法仅仅是皮毛，最核心的应该传授给他们认识问题、分析问题、拆解问题、逐个解决问题的方法论，也就是情感态度与价值观问题。...上面这个问题其实简单，解决也很快速，但是我会分为多篇文章来写，每一篇文章的最后我会放一个图，用该篇文章的办法是做不到的，但是只要再多写几步，就可以完成，大家可以先进行思考，请大家持续关注。...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。
1、点击[File] 2、点击[Import] 3、点击[Import from file] 4、点击[数据] 5、点击[打开] 6、点击[完成] ...
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。...把忽略的2个维度使用AllSelect()来进行替换即可，最后得到符合需求的样式。条件格式可以直接在设置表里根据判断条件1或者2来进行设置，如图4所示。 ? 最终显示的才是正确的结果，如图5所示。 ?
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...数组c的第一列就是需要的计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展，成为二维数组 ? 三)利用dot_product函数。...现在的软件发展趋势，越来越多的基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”，越来越多的新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木的方式完成。...这是趋势，将来不懂开发语言的人都可以通过利用现有软件组件快速构建出能解决实际问题的软件产品。...对程序员来讲，在一开始的学习成长阶段，造轮子则具有特殊的学习意义，学习别人怎么造，了解内部机理，自己造造看，这是非常好的锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。...两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为零时，方阵具有相反的 。...从矩阵的特征值和特征向量中可以看到线性变换的几何结构（以及其他信息）。 矩阵的应用可以在大多数科学领域找到。...(//创建模型 根据xy平面的曲线，环绕一周形成3D模型。...这个函数主要是将我们的连接线在拖动弹力球后被拖拉的连接线的进行一个“变化矩阵”的操作，变化矩阵也是 HT 封装的 ht.Default.createMatrix 函数，能够非常轻松地创建出变化矩阵： var
前面的教程里面：CNS图表复现07—原来这篇文章有两个单细胞表达矩阵，我们提到过，是自己读取作者上传到谷歌云里面的2个csv表达矩阵，这个时候有读者就提出来了疑问，作者是如何拿到表达矩阵的呢？...conda安装在哪 ls -lh ~/miniconda3/envs/download/etc/asperaweb_id_dsa.openssh 根据文章找到数据下载链接 参考：使用ebi数据库直接下载...然后走最简单的hisat2+featureCounts流程拿到表达矩阵 我这里简单的演示几个单细胞转录组样本即可，都是双端测序，如下所示： $ls -lh raw/SRR1077721* |cut -...详见：《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 ?...---- 如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程 单细胞初级8讲和高级分析8讲 生信爆款入门-第9期（线上直播4周，马拉松式陪伴，带你入门） 数据挖掘第7期（线上直播
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录 问题复现 原因分析 解决方案 碎碎念 问题复现 创建一个COO...格式的稀疏矩阵，根据计算公式，他应该只占用约5120MB的内存： 但通过nvidia-smi查看，实际上占用了10240MB： 网上对此的讨论又是没有找到，只好又是自己一点点摸索...因此，很明显这多出来的内存占用，实际上是reserved_bytes搞的。 活跃内存（Active Memory）：指当前正在使用的显存量，包括已经分配并且正在使用的内存。...总的来说，保留的所有内存总量是由系统根据实时的内存使用情况和策略进行动态调整和触发的。它的目的是优化内存的分配和释放，以提高系统的性能和稳定性。...比如以下这个连续创建矩阵的，那么在创建第二个矩阵的时候，就不会再去申请新的内存，而是会放在保留内存里。
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...假如说有这样一道题：有一个中国区的海拔数据（DEM），是个二维矩阵，问：如何快速从中挑选出海拔高度大于等于4000米的点并将低于4000米的点赋值为0。...vectorize可以改造你的python函数，改造后的函数可以直接作用于numpy向量矩阵之中。...numpy矩阵作为参数传进入进行矩阵运算：vector_dem = vfilter(dem) 我们来看看它的计算性能： %timeit vector_dem = vfilter(dem) 结果是： 11.5...本质上矩阵运算的难点在于 逻辑分支，也就是在矩阵中实现类似于if-else的逻辑运算，只要你能在矩阵中实现了逻辑分支，任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。
这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引，不过索引值是一维的，需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。...总结第一种方法适用于简单的数组操作和寻找最大值的情况，代码逻辑清晰，易于理解。第二种方法则更加简洁，适用于处理较大的数组，但需要注意无法处理多个最大值的情况。...在选择使用哪一段代码时，可以根据具体需求和性能考虑做出选择。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
目录： 准则层判断矩阵怎么填写 方案层判断矩阵怎么填写 关于判断矩阵和一致矩阵的知识点补充 一致性检验的步骤 怎样通过判断矩阵去计算权重（三种方法），及相应的代码示例 准则层判断矩阵的填写： 填写准则层判断矩阵的目的是确定各准则...填表的方法是依据标度表，两两比较指标的重要程度，只需要比较10次就可以完成准则层判断矩阵的填写 ---- 方案层判断矩阵的填写 填写方案层判断矩阵的目的是给出，对于某一特定指标，它在各个可选方案的具体得分是多少...---- 知识点补充： 判断矩阵（正互反矩阵） 首先判断矩阵一定是一个方阵 判断矩阵每一个数据 Aij表示与指标 j相比 i的重要程度 当 i=j 时，两个指标相同，因此同等重要，记为1，因此判断矩阵的对角线元素为...1 每一个元素均大于零，且 Aij * Aji=1 在层次分析法中，我们构造的矩阵的均为判断矩阵 一致矩阵 矩阵首先满足判断矩阵的所有特点 若判断矩阵满足 Aij * Ajk = Aik,直观的看就是矩阵的各行...A的最大特征值和以及其对应的特征向量 第二步：对求出的特征向量进行归一化即可得到所求的权重 MATLAB代码如下： disp('请输入判断矩阵A') A=input('A='); %求矩阵A的全部特征值
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