首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何求nXn矩阵向量的向量对角线?

求nXn矩阵向量的向量对角线可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将nXn矩阵表示为一个二维数组,其中每个元素表示矩阵中的一个值。
  2. 创建一个空的一维数组,用于存储向量对角线的值。
  3. 使用循环遍历矩阵的每一行,同时在每一行中找到对应的列索引,该索引等于当前行的索引。
  4. 在每次迭代中,将找到的对角线元素添加到一维数组中。
  5. 循环结束后,一维数组中的元素即为矩阵向量的向量对角线。

以下是一个示例代码,用于求解nXn矩阵向量的向量对角线:

代码语言:txt
复制
def get_vector_diagonal(matrix):
    n = len(matrix)
    diagonal = []
    for i in range(n):
        diagonal.append(matrix[i][i])
    return diagonal

# 示例矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

vector_diagonal = get_vector_diagonal(matrix)
print(vector_diagonal)

输出结果为:[1, 5, 9]

对于这个问题,腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何矩阵_副对角线矩阵矩阵怎么

作为一只数学基础一般般程序猿,有时候连怎么矩阵都不记得,之前在wikiHow上看了一篇不错讲解如何3×3矩阵矩阵文章,特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式值通常显示为逆矩阵分母值,如果行列式值为零,说明矩阵不可逆。 什么?行列式怎么算也不记得了?我特意翻出了当年数学课件。 好,下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵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小矩阵行列式值。...第五步,由前面所求出伴随矩阵除以第一步求出行列式值,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矩阵中,比如代数矩阵 M 和它矩阵 M^-1 。...I 是单位阵,其对角线元素都为1,其余元素全为0。否则,你可能在某一步出了错。

1.5K30
  • numpy特征向量_python计算矩阵

    文章目录 python — numpy计算矩阵特征值,特征向量 一、数学演算 二、numpy实现 转载请备注原文出处,谢谢:https://blog.csdn.net/pentiumCM/article.../details/105652853 python — numpy计算矩阵特征值,特征向量 一、数学演算 示例: 首先参考百度demo来看一下矩阵特征值和特征向量解题过程及结果。...可知矩阵A:特征值为1对应特征向量为 [ -1,-2,1]T。...特征值为2对应特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化,单位化之后结果如下: 特征值为1对应特征向量为 [ 1/√6, 2/√6, -1/√6]T,即 [ 0.40824829...-0.40824829 -0.40824829]] 是需要 按 列 来 看 \color{red}按列来看 按列来看,并且返回特征向量是单位化之后特征向量, 如第一列

    98410

    矩阵向量范数

    例如,平方L2L_2L2​范数对x 中每个元素导数只取决于对应元素,而L2L_2L2​范数对每个元素导数却和整个向量相关。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ,对应L1L_1L1​范数也会增加ϵ。 L0L_0L0​ norm 有时候我们会统计向量中非零元素个数来衡量向量大小。...有些作者将这种函数称为“L0L_0L0​ 范数’’,但是这个术语在数学意义上是不对向量非零元素数目不是范数,因为对向量缩放 倍不会改变该向量非零元素数目。...这个范数表示向量中具有最大幅值元素绝对值: ∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣||x_{\infty}||=max_i|x_i|∣∣x∞​∣∣=maxi​∣xi​∣ Frobenius norm 有时候我们可能也希望衡量矩阵大小...∣F​=i,j∑​Ai,j2​​ 其类似于向量L2L_2L2​范数。

    77310

    平面几何:向量 a 到向量 b扫过夹角

    今天我们来学习如何向量 a 到向量 b扫过弧度,或者也可以说是角度,转换一下就好了。 向量夹角 向量夹角很简单,用点积公式。...,这个夹角是没有方向,为大于等于 0 小于 180 度,我们不知道其中一个向量在另一个向量哪一次。...我们往往想知道向量 A 沿着特定方向旋转,要旋转多少角度才能到达向量 B 位置。 我们要求角度在 -180 到 180 范围,负数表示沿反方向旋转多少多少度。...三维中两个向量 a、b 叉积运算,会使用 a x b 表示,其结果也是一个向量 c。向量 c 会同时垂直于向量 a、b,或者可以理解为垂直于它们形成平面)。...if (a.x * b.y - a.y * b.x < 0) { theta = -theta; } 完整代码 /** * 向量 a 到向量 b 扫过夹角 * 这里假设顺时针方向为正

    22910

    机器学习中矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

    在机器学习中矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中,我们讨论了向量矩阵求导9种定义与求导布局概念。...今天我们就讨论下其中标量对向量求导,标量对矩阵求导, 以及向量向量求导这三种场景基本求解思路。     对于本文中标量对向量矩阵求导这两种情况,如前文所说,以分母布局为默认布局。...对于一个给定实值函数,如何求解$\frac{\partial y}{\partial \mathbf{x}}$呢?     ...用定义法求解标量对矩阵求导      现在我们来看看定义法如何解决标量对矩阵求导问题。其实思路和第一节标量对向量求导是类似的,只是最后结果是一个和自变量同型矩阵。     ...需要求导$\frac{\partial \mathbf{A}\mathbf{x}}{\partial \mathbf{x}}$,根据定义,结果应该是一个$n \times m$矩阵     先矩阵

    1K20

    机器学习中矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

    在机器学习中矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中,我们讨论了定义法求解矩阵向量求导方法,但是这个方法对于比较复杂求导式子,中间运算会很复杂,同时排列求导出结果也很麻烦。...因此我们需要其他一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量求导,以及标量对矩阵求导。     本文标量对向量求导,以及标量对矩阵求导使用分母布局。...tr((\frac{\partial f}{\partial \mathbf{X}})^Td\mathbf{X})$$     其中第二步使用了矩阵性质,即迹函数等于主对角线和。...矩阵微分性质     我们在讨论如何使用矩阵微分来求导前,先看看矩阵微分性质:     1)微分加减法:$d(X+Y) =dX+dY, d(X-Y) =dX-dY$     2)  微分乘法:$d(...迹函数对向量矩阵求导     由于微分法使用了迹函数技巧,那么迹函数对对向量矩阵求导这一大类问题,使用微分法是最简单直接

    1.6K20

    Fortran如何实现矩阵向量乘法运算

    矩阵是二维数组,而向量是一维数组,内置函数matmul不能实现矩阵向量乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵向量乘法运算,现有以下三种方法供参考。...数组c第一列就是需要计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展,成为二维数组 ? 三)利用dot_product函数。...dot_product函数是向量点积运算函数,可将二维数组每一行抽取出来,和一维数组作dot_product运算。 ? 程序员为什么会重复造轮子?...现在软件发展趋势,越来越多基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”,越来越多新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木方式完成。...对程序员来讲,在一开始学习成长阶段,造轮子则具有特殊学习意义,学习别人怎么造,了解内部机理,自己造造看,这是非常好锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。

    9.8K30

    矩阵向量区别

    一直没有对向量组做一个总结 矩阵矩阵是一个由 m × n 个数按矩形排列成数组,其中 m 表示行数,n 表示列数。矩阵元素可以是数字、符号或其他数学对象。...向量组: 向量组是由一组具有相同维数向量构成集合。每个向量可以看作是一个特殊矩阵,即只有一列矩阵向量组通常用小写字母加下标表示,例如 a1, a2, a3。...向量组表示空间中多个方向,可以用来表示空间中点、线、面等。向量组之间可以进行线性组合,即用系数乘以向量后相加。...就是这样 矩阵向量矩阵每一列都可以看作是一个向量,因此,矩阵可以看作是一个由列向量组成向量组。 向量组对应矩阵: 将向量每个向量作为矩阵一列,就可以得到一个矩阵。...向量可以看作是一特殊矩阵,只有一列。 向量组张成空间就是一个线性空间。 矩阵秩等于其列向量组中线性无关向量个数。

    6810

    「Python」矩阵向量循环遍历

    Out[3]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 那么在Pandas操作中,有没有类似的功能可以实现对矩阵或者向量进行操作呢?...当时是有的,这篇笔记来汇总下自己了解几种方法。 apply() 在Pandas中,无论是矩阵(DataFrame)或者是向量(Series)对象都是有apply()方法。...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵每一行或者每一列进行遍历操作(通过axis参数来确定是行遍历还是列遍历);对Series对象使用该方法的话,就是对Series中每一个元素进行循环遍历操作...除了对矩阵使用apply()方法进行迭代外,还可以.iteritems()、.iterrows()与.itertuples()方法进行行、列迭代,以便进行更复杂操作。....Series是一个向量,但是其中元素却是一个个数值,如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用?

    1.4K10

    窥探向量矩阵存内计算原理—基于向量矩阵存内计算

    原文:窥探向量矩阵存内计算原理—基于向量矩阵存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中,存内计算技术凭借其出色向量矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量矩阵存内计算原理生动地展示了基于向量矩阵存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律,在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量矩阵操作。...基于基尔霍夫定律,比特线上输出电流便是向量矩阵操作结果。将这一操作扩展,将矩阵存储在ReRAM阵列中,通过比特线输出相应结果向量。探寻代表性工作独特之处 1....DPE (Hewlett Packard Laboratories) DPE是专为向量矩阵操作设计存内计算加速器。...ISAAC通过ReRAM阵列实现向量矩阵操作,采用流水线方式提高推理效率,为神经网络推理提供了独特而高效解决方案。 3.

    19120

    向量范数和矩阵范数_矩阵范数与向量范数相容是什么意思

    1} yn×1​=An×m​xm×1​,这里矩阵角色就好比函数中函数体 f ( x ) f(x) f(x) 研究矩阵性质有助于我们理解这个矩阵如何作用于输入,从而揭露了从输入到输出之间规律...比如: 矩阵秩反映了映射目标向量空间维数,比如对于变换 y = A x y=Ax y=Ax,如果 A A A秩分别1,2,3,那么表示新向量 y y y维数分别是1,2,3,所以秩其实就是描述了这个变换矩阵会不会将输入向量空间降维...可逆矩阵反映了线性映射可逆性,假如 A A A是可逆,那么对于变换 y = A x y=Ax y=Ax,就有 x = A − 1 y x=A^{-1}y x=A−1y 矩阵范数则反映了线性映射把一个向量映射为另一个向量...,向量“长度”缩放比例,或者可以理解为矩阵范数就是一种用来刻画变换强度大小度量。...矩阵范数 常用矩阵范数: F-范数:Frobenius范数,即矩阵元素绝对值平方和再开方,对应向量2范数, ∥ A ∥ F = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ 2

    85410

    向量如何评价词向量好坏

    一、前言 词向量、词嵌入或者称为词分布式表示,区别于以往独热表示,已经成为自然语言任务中一个重要工具,对于词向量并没有直接方法可以评价其质量,下面介绍几种间接方法。...二、评价方法 对于词向量评价更多还是应该考虑对实际任务收益,脱离实际任务很难确定A模型就一定比B好,毕竟词向量方法更多是一种工具。...上述文件代表了词语之间语义相关性,我们利用标注文件与训练出来向量相似度进行比较,如:词向量之间cos距离等,确定损失函数,便可以得到一个评价指标。...3、文本分类任务 这个任务利用词向量构成文本向量,一般采用求和平均方式,之后利用构成文本向量进行文本分类,根据分类准备率等指标衡量词向量质量。...在语料选择上,同领域语料比大规模其他领域语料重要。 3、向量维度 向量维度太小难以表现出语义复杂度,一般更大维度向量表现能力更强,综合之下,50维向量可以胜任很多任务。

    1.2K20

    矩阵特征值和特征向量怎么_矩阵特征值例题详解

    非零n维列向量x称为矩阵A属于(对应于)特征值m特征向量或本征向量,简称A特征向量或A本征向量。 Ax=mx,等价于m,使得 (mE-A)x=0,其中E是单位矩阵,0为零矩阵。...如果n阶矩阵A全部特征值为m1 m2 … mn,则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A迹是特征值之和:         tr(A)=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...特征向量引入是为了选取一组很好基。空间中因为有了矩阵,才有了坐标的优劣。对角化过程,实质上就是找特征向量过程。...这一点有兴趣同学可以看一下高等代数后或者矩阵论。   ...经过上面的分析相信你已经可以得出如下结论了:坐标有优劣,于是我们选取特征向量作为基底,那么一个线性变换最核心部分就被揭露出来——当矩阵表示线性变换时,特征值就是变换本质!

    1.2K40

    机器学习中矩阵向量求导(五) 矩阵矩阵求导

    矩阵向量求导前4篇文章中,我们主要讨论了标量对向量矩阵求导,以及向量向量求导。...那么求导结果如何排列呢?方法有很多种。     ...目前主流矩阵矩阵求导定义是对矩阵先做向量化,然后再使用向量向量求导。而这里向量化一般是使用列向量化。...4) 逐元素乘法:$vec(A \odot X) = diag(A)vec(X)$, 其中$diag(A)$是$mn \times mn$对角矩阵对角线元素是矩阵$A$按列向量化后排列出来。...首先$dF$, 和之前第三篇微分法类似,我们有: $$dF =AdXB$$     然后我们两边列向量化(之前微分法是套上迹函数), 得到:$$vec(dF) = vec(AdXB) = (B^T

    2.9K30
    领券