用Pytorch表示矩阵形式的洛伦兹内积
洛伦兹内积是相对论中的一个重要概念，用于描述时空中的物理量之间的关系。在PyTorch中，可以使用torch.einsum函数来表示矩阵形式的洛伦兹内积。
洛伦兹内积可以表示为两个向量的点积减去时间分量的乘积。在四维时空中，一个洛伦兹向量可以表示为[x0, x1, x2, x3]，其中x0为时间分量，x1、x2、x3为空间分量。
使用PyTorch的torch.einsum函数，可以按照以下方式表示矩阵形式的洛伦兹内积：
import torch
# 定义两个洛伦兹向量
vector1 = torch.tensor([x0_1, x1_1, x2_1, x3_1])
vector2 = torch.tensor([x0_2, x1_2, x2_2, x3_2])
# 计算洛伦兹内积
lorentz_inner_product = torch.einsum('i,i', vector1, vector2) - vector1[0] * vector2[0]在上述代码中，'i,i'表示对两个向量的所有分量进行点积操作。最后，通过减去时间分量的乘积，得到洛伦兹内积的结果。
洛伦兹内积在相对论物理中具有重要的应用，例如描述粒子的能量、动量等物理量之间的关系。在实际应用中，可以使用PyTorch进行洛伦兹内积的计算，并结合其他的物理模型进行进一步的分析和计算。
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通过使用腾讯云的相关产品和服务，可以更好地支持和加速洛伦兹内积等计算任务的进行。
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我尝试在TLorentz中使用uproot4向量。
但是我发现"uproot_methods“模块中的方法现在使用的是尴尬的高级数组。
错误信息#
回溯(最近一次调用)：文件"/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward/array/base.py"，行389，在_util_toarray中返回cls.numpy.frombuffer(value，dtype=getattr(value，"dtype"，defaultdtype)).reshape(getattr(value，"
浏览 3提问于2021-02-25得票数 0
好的，我很感谢这需要一点耐心，但请耐心等待。我正在分析一些拉曼光谱，并编写了一个程序的基础，使用Scipy curve_fit来拟合多个洛伦兹人在我的数据峰值。诀窍是我有如此多的数据，我想让程序自动识别洛伦兹人的初始猜测，而不是手动识别。总体而言，该程序运行良好(对于具有类似用例且数据更简单的其他人来说可能也很有用)，但我对Scipy的了解还不够充分，无法对curve_fit进行足够的优化以使其在许多不同的示例中工作。
代码代码库：
它工作良好的一个例子可以在图1中看到。
部分问题是我的峰值查找算法，它有时很难为每个洛伦兹找到合适的起始位置。可以在图2中看到这一点。
下一个问题是，由于某些原因
浏览 0提问于2017-01-17得票数 2
我已经找到了很多关于如何将Voigt轮廓拟合到光谱数据的例子，但我想知道是否有一种方法可以解卷积它，特别是确定洛伦兹分量的半高宽。我知道如果你在Origin中做Voigt拟合，它会返回大量的数据，包括高斯和洛伦兹半高宽，但我正在尝试在Python中如何做到这一点。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 41提问于2020-02-23得票数 0
1回答
我想问你是否有可能实现这个想法：
总之，我测量了一个信号(蓝色曲线，)，这个信号是一个lorentzian函数的卷积和一个松弛核。我有一个关于洛伦兹函数的初步猜测(见绿色曲线)，但正如你注意到的，绿色曲线实际上不是一个完美的洛伦兹函数，因为它在底部仍然是不对称的。我从来没有使用过这种类型的曲线拟合，如果有人能给我一个小的代码示例来找到想要的lorentzian函数或实际的松弛核exp(-t/τ)，我会非常感激。
因此，现在分步骤：
假设我们有一个洛伦兹函数，即衰变有一定的弛豫时间τ，τ不是常数，而是时间的函数。假设我们有一个测量数据，我们将把它建模为洛伦兹函数和松弛核(exp(-t/τ))
浏览 2提问于2017-06-08得票数 0
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1回答
我的project.could需要两个超混沌系统，有人帮我选择最好的系统吗?有人告诉我超混沌洛伦兹系统是最好的。是真的吗？另一个最好的系统呢？
浏览 1提问于2013-06-13得票数 0
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4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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1回答
我有两个张量a & b of shape (m,n)，我想用距离度量d来计算距离矩阵m。也就是说，我想要m[i][j] = d(a[i], b[j])。这有点像cdist(a,b)，但假设一个泛型距离函数d，它不一定是p范数距离。是否有一种在PyTorch中实现这一功能的通用方法？
还有一个更具体的问题:是否有一种有效的方法来使用以下度量来执行此操作？
d(x,y) = 1 - cos(x,y)
编辑
我已经使用答案解决了上面的具体案例：
def metric(a, b, eps=1e-8):
a_norm, b_norm = a.norm(dim=1)[:, None], b
浏览 4提问于2020-10-01得票数 0
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我正在用Java编写一个程序来处理一些实验数据。我需要对这些数据拟合一个函数(使用高斯和洛伦兹)，然后获得峰值的参数-它们的半高宽( FWHM )、高度、位置、强度(下面积)。有没有免费的库可以用来做这个？或者，例如，我可以以某种方式使用gnuplot来实现这一点吗？如果可能的话，我希望避免全部从头开始编写。
Ps。我将这篇文章标记为曲线拟合，因为我找不到更好的标记，也无法创建新的标记。
浏览 2提问于2013-07-09得票数 2
我有一个代码，并使用curve_fit来验证洛伦兹曲线和高斯曲线对数据的影响。我需要得到输出的每个参数的误差估计，所以已经打印了popt和pcov，我知道this参考指南说明如何使用pcov矩阵来查找错误，但是这对我来说是不清楚的，因为我是编程新手。谢谢
浏览 2提问于2017-04-22得票数 3
我有一个控制器，我想在5秒后用间隔自动刷新商店。我该把这个重新装到哪里去？我试着把它放在init:function中。也许密码是错的？不起作用。下面是我来自Controller的代码：
...init: function() {
this.control({
'mygrid': {
run: function(){
Ext.getCmp('MyGrid').getStore().load();
console.log("akt");
},
in
浏览 3提问于2013-11-06得票数 0
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1回答
我需要从tt_content中选择*，其中colPos=4和uid位于sys_category_record_mm (类别Uid_local=14)中。
我尝试了这个，但是结果为空。
styles.content.getTop {
table= tt_content
select{
selectFields = *
join = sys_category_record_mm ON (sys_category_record_mm.uid_foreign=tt_content.uid)
where = tt_content.colPo
浏览 1提问于2013-12-09得票数 1
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我想执行一个包含渐近符号变量的卷积，然后将其转换为numpy数组。 我的MWE是： from numpy import pi, float64, linspace
from scipy.signal import fftconvolve
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import symbols
from sympy.utilities.lambdify import lambdify
a = 0.657
b = 0.745
c = 0.642
d = 0.343
x = symbols('x')
f = 2*b /
浏览 19提问于2019-07-01得票数 0
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对于稳健拟合问题，我想通过杠杆值来找出离群值，这是“帽子”矩阵的对角线元素。设数据矩阵为X (n * p)，帽子矩阵为：
Hat = X(X'X)^{-1}X'
其中X'是X的转置体。
当n很大时，帽子矩阵是巨大的(n * n)。所以计算它是很费时的。我想知道是否有更快的方法来计算杠杆值？
浏览 4提问于2016-12-02得票数 3
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我正在用Python编写一个程序，它将高斯和洛伦兹形状拟合到一些给定的共振数据。我最初开始使用scipy.optimize.leastsq，但在难以从协方差矩阵中检索优化参数中的错误后，我改为使用optimize.curve_fit。
我定义了一个函数来拟合高斯和洛伦兹的和：
def mix(x,*p):
ng = numg
p1 = p[:3*ng]
p2 = p[3*ng:]
a = sumarray(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))
return a
其中p是fit参数的初始猜测数组。下面是使用curve_fit调用
浏览 0提问于2012-04-21得票数 17
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2回答
秩3的张量乘法
、、
我有两个3级张量，换句话说，是两个三维矩阵。我想取这两个矩阵的点积。我对继续处理这个问题感到困惑。用公式帮我解决这个问题。
浏览 4提问于2017-10-13得票数 0
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首先，这是我设置的一个赋值，所以我只关注指针，并且我被限制使用以下库: NumPy、SciPy和MatPlotLib。
我们得到了一个txt文件，其中包括共振实验的x和y数据，并且必须同时拟合高斯和洛伦兹拟合。我目前正在研究高斯拟合，并尝试遵循上一个问题中列出的代码作为我自己的代码的基础。()
from numpy import *
from matplotlib import *
import matplotlib.pyplot as plt ##Import Libraries
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
####
浏览 1提问于2014-04-07得票数 1
3回答
我正在用C编写一个算法，它需要矩阵和向量乘法。我有一个矩阵Q ( W )，它是通过将向量J(1xW)的转置与自身相乘，加上恒等矩阵I，利用标量a进行缩放而产生的。
Q= (J^T) *J+ aI.
然后将Q的逆与向量G相乘，得到向量M。
M= (Q^(-1)) * G.
我正在使用cblas和clapack来开发我的算法。当矩阵Q使用随机数(类型浮点数)填充，并用例程_sgetrf__和_sgetri__进行倒置时，计算的逆是正确的。
，但当矩阵Q是对称的时，当你乘以( J ^T) x J时，计算出的逆是错误的！！。
我知道数组的行主( C)和列( FORTRAN)格式，同时从C调用lapac
浏览 9提问于2012-05-23得票数 2
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我试图用矩阵来逼近另一个矩阵。
我有一个名为Bpp的1000x96矩阵，我需要用以下形式创建一个新的矩阵Omega：
其中b‘’(Z_i)_l是Bpp的i，l项(Bpp是一个1000x96矩阵)
我有这样的尝试：
Omega = matrix(0, 96, 96)
for(k in 1:96){
for(l in 1:96){
Omega[k,l] = sum(Bpp[,k]*Bpp[,l]*delta)
}
}
但我几乎可以肯定，这是不对的，因为它并没有产生我在以后的问题中所需要的结果。
提前感谢您的帮助/指导。
浏览 0提问于2018-12-02得票数 0
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我想在java和并行colt库中将一个向量(1 X n)与一个矩阵(m X n)相乘。我想我之所以选择它，是因为它的名字中有parallel。所以你被邀请给我用java编写的其他很好的矩阵库。
但我的问题是向量矩阵乘法...我还没有在DenseDoubleMatrix2D类上为它找到一个单独的方法？我该怎么做呢？
谢谢!
浏览 8提问于2014-11-05得票数 1
我需要计算高斯函数和洛伦兹函数的傅里叶变换，并绘制结果。我知道两者的结果，但我似乎不能正确地理解它们，我也不明白fft是如何在Python中工作的.
到目前为止，洛伦兹函数就是这样的。
import numpy as np
from scipy import fftpack
import matplotlib.pyplot as plt
a = 1.0
N = 500 #number of points
x = np.linspace(-5,5,N)
lorentz = (a/np.pi) * (1/(a**2 + x**2)) #lorentzian function
fourier =
浏览 2提问于2017-04-13得票数 2
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我有两个矩阵，分别是M和N，分别为m×n和m×l。我想要建立第三矩阵的大小l乘以N，使得新矩阵的(i，j)第四项是M的第一列与N的第j‘列相乘得到的向量之和。
例如：
M = matrix(1:16, 4,4)
> M
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 5 9 13
[2,] 2 6 10 14
[3,] 3 7 11 15
[4,] 4 8 12 16
N = matrix(20:27,4,2)
> N
[,1] [,2]
[1,] 20 24
[2
浏览 3提问于2014-03-09得票数 0
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我正在使用python程序从网络分析器中提取离散值。它提取401 y轴值并计算相应的x轴值，我希望将它们拟合成洛伦兹曲线，并找到y轴最大值和半y轴最大宽度的x轴值。
洛伦兹函数，我想把这些点拟合成
(1/pi)(a/((x-x0)^2+(a)^2))
考虑到网络分析器返回的a和y值，我必须找到x和y。是否有一种简单的方法可以使用scipy或numpy来完成这个任务？我通常试着发布我已经做过的任何尝试，但我不知道从哪里开始。谢谢!
浏览 2提问于2014-06-26得票数 0
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交叉积矩阵的轨迹-更快的计算？
、、、、
我希望在R中快速计算矩阵A= B‘C的跟踪(跟踪(A))。我能想到的最快的方法是：
set.seed(123)
n <- 10^6
B <- matrix(rnorm(n), ncol=sqrt(n))
C <- matrix(rnorm(n), ncol=sqrt(n))
ptm <- proc.time()
A <- tcrossprod(B,C)
traceA <- sum(diag(A))
proc.time() - ptm
我在问自己是否有更快的方法(尤其是如果矩阵B和矩阵C是对称的，甚至是幂等的)。我的意思是用线A <- tcrosspr
浏览 2提问于2013-07-30得票数 6
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我正在努力制作2D源，并将它们添加到图像中。目前，我正在通过Gaussian2D (Astropy)生成高斯源：
min_x = int(rapix[i]) - 300
max_x = int(rapix[i]) + 300
min_y = int(decpix[i]) - 300
max_y = int(decpix[i]) + 300
y, x = np.mgrid[min_y:max_y, min_x:max_x] #HERE I CREATE THE GRID TO PUT THE SOURCES ON
fakesource = Gaussian2D(intensity, rapix
浏览 4提问于2020-07-13得票数 0
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我目前正在与julia一起学习ML，并且在尝试做两个矩阵的点积时遇到了一个问题，下面是代码：
w, b = zeros(size(train_x, 1), 1), 0
println("Weights size : $(size(w'))")
println("Train X size : $(size(train_x))")
result = dot(w', train_x)
这些形状如下：
*W字形：(1,12288)
* train_x形状：(12288,209个)
这个电话给了我一个错误，就是：
DimensionMismatch(“点积
浏览 1提问于2018-06-17得票数 0
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比方说，我有一堆矩阵和向量b。
As = array([[[1, 7], [3, 8]],
[[2, 1], [5, 9]],
[[7, 2], [8, 3]]])
bs = array([[8, 0], [8, 8], [7, 3]])
当我做np.inner(As，bs)时，我得到：
array([[[ 8, 64, 28], [ 24, 88, 45]],
[[ 16, 24, 17], [ 40, 112, 62]],
[[ 56, 72, 55], [ 64, 88, 65]]])
但
浏览 5提问于2016-12-16得票数 4
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我试图创建一个多轴图，其中一个图显示条形图，另一个图显示线状图。我找到了这样做的多轴图，但是当我运行我的代码时，只显示了一幅图(图像提供了)。知道怎么解决这个问题吗？
在我寻找解决方案的过程中，我遇到了，但是当我执行它时，它也是这样做的。
(当我在jrxml中切换barChart和lineChart的顺序时，它只显示lineChart。(代码提供如下)
Java
public class OperationSuccessrateBean {
private Integer week;
private Integer totalOrders;
private Doubl
浏览 1提问于2017-08-25得票数 0
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我知道有个问题
但我的情况有点不同。lambda函数参数问题。
我在试着适应洛伦茨·芬克
def lorentz(ph, A, xc, w, f0):
return f0 + A * w**2 / (w**2 + (ph - xc)**2)
如果我只拟合一个参数(xc)，它的工作效果很好。
p1, p2, p3, p4 = params
popt, pcov = curve_fit(lambda x, xc: lorentz(x, p1, xc, p3, p4), abjd, adata, bounds=param_bounds)
但是，如果我尝试只安装两个参数(a，xc)，它就会失
浏览 4提问于2016-09-21得票数 1
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我创建了一个组合框，其中包括我给出的配置。
displayField: 'TEXT',
valueField: 'ID',
这是我的店
this.store = new Ext.data.Store({
proxy: new Ext.data.HttpProxy({
url: 'combodata.json',
actionMethods: {
read: 'GET'
},
reader: new Ext.data.JsonReade
浏览 5提问于2017-08-09得票数 1
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2回答
如何乘矩阵？
、、
我知道如何乘矩阵，但我的问题是，我不知道，是否需要乘第四行和第四列，还是它们是标准的。我的意思是，我只用于乘一个矩阵3x3，然后我添加了第4行和第4列，因为如果它变成一个矩阵4x4。
如果我有矩阵：
float *mat = new float[16];
/*
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
12 13 14 15
*/
//standart
mat[12] = mat[13] = mat[14] = mat[3] = mat[7] = mat[11] = 0.0f;
mat[15] = 1.0f;
但也有旋转、缩放和平移的矩阵。它是怎么工作的
浏览 2提问于2014-03-01得票数 0
1回答
我正在为一个简单的神经网络编写一个简单的线性回归成本函数(Python)。我遇到了以下两种不同的方法，可以用numpy (np)矩阵对m个例子进行误差(代价)求和。
费用职能是：
def compute_cost(X, Y, W):
m = Y.size;
H = h(X,W)
error = H-Y
J = (1/(2*m)) * np.sum(error **2, axis=0) #1 (sum squared error over m examples)
return J
X是输入矩阵。Y是输出矩阵(标签)。W是权重矩阵。
看来这一声明：
J = (1/(2*m)) * np.sum
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
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我目前正致力于在一个优化问题上实现一个简单的二次约束。说可以实现二次约束。drake不是有一个使用Gurobi的带有此约束的接口吗？
代码如下。
#include <Eigen/Dense>
#include <math.h>
#include <iostream>
#include "drake/solvers/mathematical_program.h"
#include "drake/solvers/solve.h"
#include "drake/solvers/gurobi_solver.h"
#
浏览 56提问于2021-03-03得票数 3
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如果我正确理解的话，所有椭圆曲线上的恒等点就是无穷远点。
但在爱德华兹曲线上，这可以用仿射形式写吗？
这是否与爱德华兹曲线公式完整这一事实有关？
Weierstrass曲线上的点(0,1)意味着什么？如果是b=1，那么我们可以在Weierstrass曲线上表示这个点？
它仍然没有与我点击，事实上，在无穷大的点是在组，但它不能被代表？但不知怎么的，它可以用投影形式来表示，这是同一曲线的另一种形式？而蒙哥马利是一条完全不同的曲线？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 2
1回答
我的优化问题需要一个参数化的酉矩阵，使用PyTorch，那么如何通过PyTorch生成这样的矩阵，或者如何在优化过程中确保矩阵是酉的？
主要问题是n维幺正矩阵，或者可以说这个矩阵是SU(n)是用 n^2-1 参数来参数化的，那么怎么才能用只得到n^2-1参数呢？
浏览 18提问于2022-09-29得票数 0
3回答
? 我想解一个基于洛伦兹方程的微分方程： def f(xyz, t, rho, sigma, beta):
x, y, z = xyz
return [sigma * (y - x),
x * (rho - z) - y,
x * y - beta * z] 我写了以下内容： def f(xyz, t, rho, sigma, beta):
x, y, z = xyz
return [sigma * y(t).diff(t) + sigma * x + beta * y -77,
浏览 60提问于2021-07-27得票数 0
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关于Tensorflow是如何定义其线性层的，我有一个快速的(也可能是愚蠢的)问题。在PyTorch中，线性(或稠密)层定义为，y=x^T+b，其中A和b是线性层的权重矩阵和偏置向量(见)。
然而，我无法精确地为Tensorflow找到一个等价的方程！它和PyTorch是一样的还是只是y=x+b？
提前谢谢你！
浏览 3提问于2021-03-14得票数 11
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1回答
我们知道，对于实满秩格\Lambda，具有实平方矩阵\mathbf{B}的对偶格\Lambda^{\vee}具有矩阵(\mathbf{B}^{-1})^T。
如果我们有一个具有N \times N复矩阵\mathbf{C}的复格，它的对偶格的矩阵是什么？会一样吗？还是我们需要加入复杂的结合？
谢谢!
浏览 0提问于2020-08-25得票数 3
1回答
非线性动力系统的NIST套件试验
、、、、
在我下面的代码中，我运行一个lorentz混沌方程，从这个方程中，我将得到xs，ys和zs的随机数。
import numpy as np
def lorenz(x, y, z, a=10,b=8/3,c=28 ):
x_dot = a*(y -x)
y_dot = - y +c*x - x*z
z_dot = -b*z + x*y
return x_dot, y_dot, z_dot
dt = 0.01
num_steps = 10000
# Need one more for
浏览 6提问于2021-11-21得票数 0
3回答
我正在优化代码，它严重依赖于定制的Matrix库(它不会被排除在项目之外，因为它无处不在。这并不好，但这是一个事实...)许多计算都是使用10-20行和列的矩阵完成的，许多计算包括如下的二次型
C = A*B*A'
我意识到A通常是稀疏的，我想利用这一事实。所以我正在寻找一种可以处理这种情况的算法。数值稳定性很重要。有什么我可以用的吗？(我没有编写我们的库，所以我不知道是否有什么我应该考虑的陷阱？)
由于“我们”简单的O(n^3)乘法方法在目标平台上的执行速度比Eigen 3快，因为我需要数值稳定性，并且矩阵不是很大，我猜Strassen算法以及Coppersmith-Winogra
浏览 2提问于2011-12-15得票数 7
2回答
我需要得到一个累积变量的洛伦兹曲线图，作为观察次数的函数。我希望两个轴都按百分比显示(例如，观察值是买家的数量，y变量是他们购买的金额，买家已经按降序排列，我希望得到“前10%的买家购买了总购买量的90%”的曲线图)。我的数据集是几百万个观察值。
做这件事最好的方法是什么？子问题：
如果我需要为总观测值和总$ row的分位数添加两个变量(以便使用它们来绘制)，那么返回行号的对象是什么？我试过了：
user_quantile <- row(df)/nrow(df)
但是我得到了一个相同列(user_quantile.1，user_quantile.2)的矩阵，我只需要其中的一列。
有没有办
浏览 0提问于2010-06-08得票数 3
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在Castryck、Iliashenko和Vercauteren的“关于基于环的LWE中的误差分布”第3页中，证明了在环形LWE中对球面高斯的影响是由范德蒙德矩阵的逆和f'(x)的乘法矩阵引起的。文中明确指出，Vandermonde矩阵B的逆通过“易酉变换”转化为实矩阵。有人能帮我弄清楚如何得到这样一个把复杂矩阵转化为真实矩阵的幺正变换吗？
📷
浏览 0提问于2020-11-02得票数 2
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在我的神经网络模型中，我用一个8x256维嵌入矩阵表示一个8个单词的句子。我希望将其作为输入提供给LSTM，其中LSTM一次接受嵌入的单个单词作为输入并对其进行处理。根据pytorch ，输入应该是(seq_len, batch, input_size)的形状。将输入转换为所需形状的正确方法是什么？我不想把数字搞混了。我在PyTorch和行主计算方面是个新手，所以我想在这里问一下。我这样做，对吗？
x = torch.rand(8,256)
lstm_input = torch.reshape(x,(8,1,256))
浏览 1提问于2018-11-28得票数 2
1回答
我对C++完全陌生。我上了Python的课，但我更愿意继续学习一门更有用的语言。但我正在用C++重新做那门课的几个作业，只是为了帮助我开始。
这个特殊的问题是编写代码来解决Lorentz因子，输入光速的一小部分(速度/c)应该在0到1之间。我确信我做错了一件非常简单的事情；我可能不熟悉来自Python的一些东西。但如果能帮上忙，我们会很感激的。我一直得到的答案是“南”。是不是跟我的类型声明有关？据我所知，由于我使用的是小数，所以我应该使用float，对吧？
下面是Lorentz方程(但请记住，我的代码接受v/c为一个数字)：
#include <iostream>
#in
浏览 0提问于2015-12-18得票数 1
我正在使用Pytorch。我有一个形状为(C，H，W，K)的4d数组，我想将它乘以另一个形状为(N，C，H，W)的4d数组。我想要一个最终的二维矩阵(N，K)。我应该如何在Pytorch中实现这一点？更普遍的是，高阶矩阵乘法是如何工作的？一般情况下，有没有什么需要牢记的规则？
浏览 10提问于2019-09-22得票数 1
1回答
计算矩阵中的所有余弦相似点
、、、、
假设我有一个矩阵mat，一个100 x 200数组。
我的问题有两个：
如何计算第一行与所有其他行的余弦相似性？我尝试使用sklearn的cosine_similarity函数，但传入100 x 200矩阵给出了一个100 x 100数组(而不是100 x 1数组)。如果要计算所有行与其他行之间的余弦相似性，假设计算所有100 C2= 4950所有行的不同组合，那么使用sklearn之类的东西，而实际上用np.linalg.norm来存储每一行的范数，然后通过100 x 200来计算每一行的相似性，是否是最快的？
浏览 3提问于2019-12-23得票数 0
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我有一个二分图存储在一个邻接矩阵A ( 100 * 1900 )，100行，1900列中。简单地说，我表示表示factorA的100行，代表factorB的190个列。这个图告诉了100 factorA和1900 factorB之间的联系，因此它是一个二部图。
因此，这个矩阵的维数是100*1900。
我需要找到factorB之间成对的重叠。一种方法是get A和A转置，表示为T(A)。
然后得到A‘= T(A)*A，使得A'为100*100矩阵，则A'i，j对应于factorA i和factorA j<code>E 217</code>所共享的fact
浏览 3提问于2014-02-14得票数 1
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我有一个由因子变量(男性和女性)填充的洛伦茨曲线图。这样做很简单，重叠不是问题，因为只有两个因素。
Wage %>%
ggplot(aes(x = salary, fill = gender)) +
stat_lorenz(geom = "polygon", alpha = 0.65) +
geom_abline(linetype = "dashed") +
coord_fixed() +
scale_fill_hue() +
theme(legend.title = element_blank()) +
labs(x = &#
浏览 3提问于2020-11-14得票数 0
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我有一个非常大的稀疏矩阵(几百万行，500列)。我已经累积了5000X5000的距离矩阵。我需要使用scipy.cluster.hierarchy.linkage来根据这个矩阵得到聚类。我知道linkage接受一个自定义函数，但是再次计算这个距离矩阵非常耗时。
我怎么才能告诉席比用矩阵的距离呢？我试过了
dist = my_dist(X) # numpy array ndim = 2
linkage(X, metric=lambda x: dist[x,y])
但是传递的x,y是值而不是索引。
浏览 0提问于2019-07-21得票数 1
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我们知道霍洛维德是被支持的。是否有使用DistributedDataParallel和Pytorch估计器的示例脚本？
浏览 1提问于2019-11-15得票数 0
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我正在尝试用一个非对称高斯函数来拟合这个数据： (csv文件)。
我试着使用来自lmfit的倾斜高斯模型，还有样条曲线，但我无法很好地拟合高斯模型，样条曲线也不是我想要的(我不想让样条曲线完全像下面所示的那样拟合数据，改变平滑程度也没有帮助)。
下面是使用上述数据生成下图的代码。第二个图是我试图实现的一个示例，其目标是从拟合中读取上升和衰减时间。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.interpolate import Un
浏览 3提问于2020-07-04得票数 0
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