matplotlib.pyplot as plt class Camera(object): def __init__(self,P): self.P=P self.K=None#标定矩阵...self.R=None#照相机旋转 self.t=None#照相机平移 self.c=None#照相机中心 def project(self,...factor(self): K,R=linalg.rq(self.P[:,:3])#分解前半部分 T=np.diag(np.sign(np.diag(K)))#将K的对角线元素设为正值...pink') plt.show() #创建变换 r=0.05*np.random.random(3) rot=cam.rotationMatrix(r) #旋转矩阵和投影...算法：相机矩阵是建立三维到二维投影关系。
过滤后的操作 上次得到的dat表达矩阵过滤掉低表达基因后，剩下12198个基因 看看其中的spike-in情况 > grep('ERCC',rownames(dat)) [1] 12139 12140...利用芯片和荧光定量进行评价和筛选，看看实验和测序平台得到的定量结果是否一致，最终筛选出96个序列。每一条序列可以保证在一次实验的所有样本中的表达量都是一致的。 好，那么它究竟是什么？...最广泛使用的spike-in是由External RNA Control Consortium （ERCC）提供的。...正如函数名称所描述的一样：distance # 先构建一个测试矩阵 x=1:5 y=2*x z=52:56 tmp=data.frame(x,y,z) > tmp x y z 1 1 2 52...) #得到的这个因子型变量group_list中样本顺序和输入的顺序一致，并且属于第几类都有记录 > table(group_list) group_list 1 2 3 4 312
的变换，最后进行Proj的变换 OpenGL的各个空间的变换矩阵 世界变换矩阵 我一般称世界矩阵为SRT矩阵，SRT分别是"Scale","rotate","translate"三个单词的缩写,也就是世界矩阵由缩放矩阵...二，相机变换矩阵(ViewMatrix) 在此之前看看UVN相机模型，如图所示： ?...注视向量N的方向跟相机空间(ViewSpace)的Z轴方向是一致的，而竖直向量V的方向与相机空间(ViewSpace)的Y轴方向是一致的，右向量U的方向与相机空间(ViewSpace)的X轴方向是一致的...这里的“X”为叉乘的意思，并且一样可以通过右手规则(OpenGL世界空间为右手坐标系)得到叉乘向量的方向，也就是用右手从叉乘符号左边那个向量绕向叉乘符号右边的那个向量，拇指所指方向即为叉乘得到向量的方向...相机矩阵如下所示： ? 具体推导见文章：推导相机变换矩阵，当然这篇博客对于OpenGL的相机矩阵计算是有些错误的。
参考链接： Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定的库，而from....import则是从指定的库中导入指定的模块 import...as...则是将import A as B,给予A库一个B的别称，帮助记忆 在机器学习中，对象是指含有一组特征的行向量。...这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算，矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码，维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整表述应为“对象X基于前提...scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已， 而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时，就可以绘制不同的图像，比如...1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]] dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy矩阵
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。...用技术术语讲： MT[Row][Column] = M[Column][Row]; 下面是得到转置矩阵的C代码： [cpp] view plaincopy void show_transpose(float
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...：只有在一个矩阵的行数与另一个矩阵的列数相同时，才能做两个矩阵的乘法。...如何得到矩阵的转置： 矩阵的转置也是一个矩阵，原始矩阵中的行转变为转置矩阵的列。...假设原始数组为M，转置矩阵为MT。那么M[1][0]＝6，在转置矩阵中我们发现MT [0][1]＝6。因此，我们能够得到程序化的结论：转置一个矩阵实际上就是对换下标变量。...用技术术语讲： MT[Row][Column] = M[Column][Row]; 下面是得到转置矩阵的C代码： void show_transpose(float mat[][10],int row
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？...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： $ls -lh raw/SRR1077721* |cut -...--length 35 -e 0.1 --stringency 4 --paired \ -o clean raw/SRR107772$id*.fastq.gz & done 得到的干净的...val_2.fq.gz hisat2 -p 4 -x $index -1 $fq1 -2 $fq2 | samtools sort -@ 4 -o align/$id.bam - done 得到的...4 -p -t exon -g gene_name -a $gtf -o all.counts.id.txt \ *.bam 1>counts.id.log 2>&1 & 这样就拿到了表达矩阵
本系列的最后一篇，关于相机校正的内容。这一块原理和之前的介绍完全相同，需要两个步骤：将世界坐标下的位置转为相机坐标下对应的位置，然后进一步将该位置转为2D平面，对应最后的照片。前者对应上一篇中的 ?...考虑如上实际情况，得到一般解： ? 这样，我们实现了到相机像素坐标位置的转换关系，是以 ? 的像素数。...棋盘左上角的第一个角默认为原点，确定x，y的方向，z是叉乘的方向。 ? 如上图，是OpenCV校正时的过程，识别格子的角点。通常，提供更多的校正图片，最终得到的结果就越准确，误差也就越小。...矩阵，也就是相机的intrinsic parameters ? ： ? 我笔记本摄像头对应的参数 这样，在online阶段，我们可以基于原点 ?...，这样，就可以在摄像头下huizhi 一些自定义的几何对象，这也是图像增强技术的基本原理。 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念，本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。...通过这个计算公式，我们可以得到所有的M对应的C，这样也组成了一个矩阵，这就是matrix of cofactors，还以我们上边的例子来看下如何得到的matrix of cofactors，记作C...=0，我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵的。...最后我想说的是我本来想求逆矩阵的，不凑巧找了个奇异矩阵，饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵...[3,2] 由于本篇文章的例子A是一个奇异矩阵，因此没有逆矩阵，但如果是非奇异矩阵，我们则可以按照之前的公式求得逆矩阵。
第二单元第四讲：得到表达矩阵后看内部异质性 依然是主要代码跟着流程走，这里只写一写我认为比较重要的内容 上次我们得到了原始表达矩阵a，过滤后的表达矩阵dat ，样本信息meata 简单看下： > dim...表达矩阵的聚类分组结果是不一样的 # 我们这里是count表达矩阵分组 > grp=meta$g > table(grp) grp 1 2 3 4 312 300 121 35...但是仍然很有可能它们的实际表达量并不高，仅仅是玩了一个"样本排位赛“(即使数值再小，也有甲乙丙丁) 关于分组有一点奇怪 可以看到这里的分组信息有点散乱，想到：这里使用的anno_col 是利用grp得到的...，而grp是基于一万多基因的dat矩阵得到的(回忆下第5篇内容) ?...PCA · 图 之前好不容易过滤得到的dat矩阵，不能因为下面分析的失误被"污染"，因此再进行下一个分析之前先做一个数据备份是个好习惯 dat_bk=dat # 然后我们就能放心对dat进行操作了
矩阵的子矩阵 注意矩阵的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子矩阵： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args *...参数a是个浮点型（double）的二维数组，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第n列后的矩阵） */ public static double[][] zjz...： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args * 参数a是个浮点型（double）的二维数组，place是去掉的行号 * @return...double）的二维数组，m是要去掉的行号，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第m行和n列后的矩阵） */ public static double[][...----- 3.0 2.0 4.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 1.0 3.0 矩阵的子矩阵 -------------------------
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一个矩阵的转置与本身相乘得到对称矩阵 一个矩阵的逆矩阵与本身相乘得到单位矩阵 行列式不等于零，矩阵可逆，反之不可逆 满秩矩阵一定是可逆的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
2、利用MATLAB函数创建矩阵 基本矩阵函数如下： (1) ones()函数：产生全为1的矩阵，ones(n)：产生n*n维的全1矩阵，ones(m,n)：产生m*n维的全1矩阵； (2) zeros...(6) 帕斯卡矩阵我们知道，二次项(x+y)n展开后的系数随n的增大组成一个三角形表，称为杨辉三角形。由杨辉三角形表组成的矩阵称为帕斯卡(Pascal)矩阵。...函数pascal(n)生成一个n阶帕斯卡矩阵。 三、矩阵的运算 1、算术运算 MATLAB的基本算术运算有：＋(加)、－(减)、*(乘)、/(右除)、\(左除)、^(乘方)、’(转置)。...运算是在矩阵意义下进行的，单个数据的算术运算只是一种特例。 (1) 矩阵加减运算假定有两个矩阵A和B，则可以由A+B和A-B实现矩阵的加减运算。...最终的关系运算的结果是一个维数与原矩阵相同的矩阵，它的元素由0或1组成。 3、逻辑运算 MATLAB提供了3种逻辑运算符：&(与)、|(或)和~(非)。
(b) # # # 切片操作 # a_ = metaMatrix[0:2,1]# 注意这里冒号后面的数是不索引的，如果缺省就是到最后，冒号前是可以得到的 # # 冒号后的数不索引，这时python的特点...[0,1] # print(a1) # print(a2) # print(b) # # 注意到这两行代码得到的数据是一样的，但是维度已经发生了变化 # print(a1.shape) #a1仍然是矩阵...写成中括号就是不同含义了 # print(bool_id) # print(matrix[bool_id]) # # 可以将上面两行代码合成一行 # matrix_ = matrix[matrix>2]# 注意，这里得到的是一维向量...7,8]]) # multiDot1 = x.dot(y) # multiDot2 = np.dot(x,y) # print(multiDot1) # print(multiDot2) # # # 矩阵运算基本函数..., (2,4))) print(np.reshape(x2, (4,2)))# 基本上按照西安航后列的顺序进行
问题如下 矩阵成积.jpg 我采用的是3重循环，先计算的列的结果，应该还可以先计算行的结果，然后求出矩阵的乘法。没有过多的技巧，就是循环的使用。...相关的code package day20180728; import java.util.Scanner; class Matrix{ private int m,n;...Scanner，它生成的值是从指定的输入流扫描的 */ Scanner sn=new Scanner(System.in); int count=0;...int i=0; i<m; i++) for(int j=0; j<n; j++) { System.out.print("请输入矩阵中的数字...Matrix.chenfaMat(mx1.getArr(), mx2.getArr()); print(arry); } } 结果 矩阵的乘法
一、写在前面 还有一个月就美赛了，本系列文章适用于完全没有任何matlab基础，但是有别的编程语言基础的人看，我会结合自己的理解，有的放矢的讲，不会掺杂很多废话，各位读者轻喷~ 二、基本操作 2.1matlab...*B = （两矩阵对应位置上的元素相乘） Y4 = A/B = A*inv(B)（两矩阵相除等于左边的矩阵乘以右边矩阵的逆矩阵） Y5 = A.....^2 = （矩阵各位置上的元素进行a次方的运算） X5 = A’ = （矩阵转置） 3.4 特殊矩阵 eye(n)：n×n的单位矩阵 zeros(n1,n2)：n1×n2的矩阵，矩阵内元素全部为0 ones...b，共有n个数据 rand(m,n)：生成一个m×n阶的矩阵，矩阵内的值是0-1之间的随机值 3.5 常用矩阵函数 max(A) = 7 5 9（max函数的作用是求出矩阵每一列中的最大值） max(max...min的作用是求出矩阵所有元素中的最小值） sum(A) = 8 7 18（sun函数的作用是计算矩阵每一列的和） sum(sum(A)) = 33（sum外面嵌套一个sum的作用是求出矩阵内所有元素的和
二、 矩阵运算 1. 什么是矩阵 矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列，在3D运算中一般为方阵，即M*N，且M=N，使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。...下面就是一个矩阵的实例： 看似没什么特殊的，可是后面你可以看到矩阵的魅力，为什么矩阵这么有效，我也不知道，这个由数学家去论述，我们只要可以用就是了。 2....=x*M20+y*M21+z*M22+w*M23 w=x*M30+y*M31+z*M32+w*M33 由于在3D运算的矩阵中最后一行前3列始终为0，所以w’的结果取决于w，因此可以看出向量与矩阵相乘得到的也是向量...现在我们已经有了几个基本矩阵计算工具，只要填入适当的参数，我们就可以用循环的方式变换模型的所有顶点，最终实现模型的任意复杂的变换，基本上都是很机械的操作。...而剩下的就属最核心的东西，就是基本矩阵中元素的生成了。
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