矩阵和向量之间的区别/关系
矩阵和向量是线性代数中的重要概念，它们在数学和计算机科学中都有广泛的应用。
- 矩阵（Matrix）： 矩阵是一个由数字按照矩形排列成的矩形阵列。它由行和列组成，行数和列数分别决定了矩阵的大小。矩阵中的每个元素可以是实数、复数或其他数学对象。矩阵通常用大写字母表示，如A、B、C等。
矩阵的分类：
- 方阵（Square Matrix）：行数和列数相等的矩阵。
- 零矩阵（Zero Matrix）：所有元素都为零的矩阵。
- 对角矩阵（Diagonal Matrix）：除了主对角线上的元素外，其他元素都为零的矩阵。
- 单位矩阵（Identity Matrix）：主对角线上的元素都为1，其他元素都为零的对角矩阵。
矩阵的优势：
- 矩阵提供了一种简洁的方式来表示和处理多个数据。
- 矩阵运算可以高效地进行并行计算，适用于大规模数据处理和科学计算。
- 矩阵在图像处理、机器学习、人工智能等领域有广泛的应用。
矩阵的应用场景：
- 线性方程组的求解：通过矩阵运算可以解决线性方程组，如Ax=b。
- 图像处理：矩阵可以表示图像的像素值，通过矩阵运算可以进行图像的平移、旋转、缩放等操作。
- 机器学习：矩阵可以表示数据集，通过矩阵运算可以进行特征提取、降维、分类等操作。
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- 向量（Vector）： 向量是一个有序的数列，可以表示为一个具有大小和方向的量。向量通常用小写字母加箭头表示，如a→、b→等。
向量的关系：
- 向量可以看作是特殊的矩阵，它只有一列。
- 矩阵可以表示多个向量，每一列代表一个向量。
向量的分类：
- 零向量（Zero Vector）：所有元素都为零的向量。
- 单位向量（Unit Vector）：长度为1的向量。
向量的优势：
- 向量提供了一种简洁的方式来表示和处理有方向的量。
- 向量运算可以用于描述物体的运动、力的作用等。
向量的应用场景：
- 物理学：向量可以用于描述物体的位移、速度、加速度等物理量。
- 图形学：向量可以表示图形的位置、方向、大小等属性。
- 机器学习：向量可以表示数据的特征，通过向量运算可以进行分类、聚类等操作。
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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WPF转换类的理解是类 (0,0,1)。我理解这种设计的原因是为了便于将平移表示为矩阵乘法，就像旋转、缩放和倾斜变换一样，而不是单独表示为向量，如果使用2x2矩阵，则必须是这种情况。
因此，我的期望是，当通过包含平移的矩阵对执行时，生成的向量应该被平移。在使用WPF矩阵类时，这似乎没有发生在我身上，那么我做错了什么？
Matrix m = new Matrix();
m.Translate(12, 34);
Vector v = new Vector(100, 200);
Vector r = Vector.Multiply(v, m);
// Confirm that the mat
浏览 2提问于2013-05-02得票数 0
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R中的逻辑矩阵
、、
所以这是一个一般性的问题，在过去的6个月里，我一直在使用R，虽然我喜欢原生数据结构，但矩阵的一些功能对我来说有点不清楚。 我的问题是关于R处理逻辑矩阵的方式。假设我有一个用TRUE和FALSE语句填充的n x n大小的逻辑矩阵。当我使用LogicalMat过滤MatA (两个维度相同)时： MatA[LogicalMat] 是否在后台的某种循环中计算FALSE值？或者它们只是像某种稀疏矩阵实现那样被跳过？ 如果不是，有什么方法可以创建矩阵，使矩阵的某些部分在过滤时从不求值？我认为链表可以做同样的事情，但我喜欢能够保持矩阵索引的线性性质。我知道有专门为稀疏矩阵设计的包，但我对原生结构感兴趣。
浏览 22提问于2020-04-28得票数 2
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在Word2Vec可训练模型中，存在两个不同的权重矩阵。输入层到隐层的矩阵W和隐层到输出层的矩阵W' .
关于这篇文章，我理解我们产生矩阵W'的原因基本上是为了补偿输出层中缺少激活函数。由于在运行时不需要激活函数，所以输出层中没有激活函数。但是，我们需要通过反向传播更新输入到隐层的权重矩阵W，最终达到最适合我们使用的词嵌入。所以在输出层中有一个权重矩阵W'。
但是我的问题是为什么在运行时不需要激活函数？有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2019-01-03得票数 2
从文档中看，它似乎是在使用嵌入矩阵将像稀疏输入向量这样的单一编码转换为密集向量。但这与仅使用完全连接层有何不同？
浏览 0提问于2018-03-12得票数 2
在“信息检索入门”一书的示例18.4中。利用奇异值分解方法对术语-文档矩阵进行分解。我的问题是为什么在这个例子中Σ是一个5*5矩阵？不应该是5×6矩阵吗？这样做不对吗？
这是。谢谢!
浏览 3提问于2015-11-11得票数 0
3回答
在表示数学矩阵时，旋转如下：
Rx(θ) = 1 0 0
0 cos θ -sin θ
0 sin θ cos θ
Ry(θ) = cos θ 0 sin θ
0 1 0
-sin θ 0 cos θ
Rz(θ) = cos θ -sin θ 0
sin θ cos θ 0
0 0 1
然而，我发现Direct3D使用了这些旋转矩阵的转置。
在我的应用程序中，我有一个通用矩阵类，它使用标准的数学旋转表示。有了一个简单的旋转约
浏览 2提问于2010-11-07得票数 2
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我需要使用np.array和np.matrix对矩阵和向量做简单的计算。我的问题是，我不知道np.array和np.matrix之间有什么区别。我需要做的计算是(除其他外)：
A - matrix
B - matrix
x - vector
1. A * x
2. A * B
3. (A * A^T)^-1
有一次，我需要使用np.array，然后再使用np.matrix。我尝试过很多方法，比如：
Ax = A.dot(x) # multiplication by vector
AB = np.dot(A, B) # multiplication by matrix
ab = np.matm
浏览 8提问于2022-03-16得票数 -1
对于2Dmatrxi 3x5或5x3，我需要执行2D矩阵到一维向量的映射。映射是可以的，但是跳过第一行和第一列是我迷路的地方。
我有一个使用以下代码访问的2D矩阵
for (uint i=0;i < 3; i++)
for (uint j=0;j < 5; j++)
{
if (i == 0 || j == 0)
continue;
else
// result - Do some calculations and store
storage(i,j) = result;
}
现在，我必须将二维矩阵转换成
浏览 3提问于2016-01-22得票数 0
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我有兴趣找到t2‘在t1，t1'和t2的帮助下。实际上，我在x和y上使用一些投影矩阵T(这将用于投影点x和y，这在所附图像中是很清楚的)，以得到点、t1、和t2。同样，我必须使用矩阵T on x'和y'来查找t1'和T2‘<code>E 219</code>。但我不想精确地使用矩阵T来做这件事，只是为了避免大量的乘法。
有没有办法在t2‘t1’的帮助下找到‘’，以及t1和T1的结果。
T*x = t1
T*y = t2
t*x' = t1'
为了更好地了解这个问题，我附上了图片。
浏览 3提问于2015-01-06得票数 0
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1回答
我有一个或多个方程和3个未知数。我想把它减少到可能的最小方程数。可以有0个、1个或无限多个解。在0解决方案的情况下，我不需要简化的系统，只需要知道它正在发生。
高斯消去法可以，但每个人都说它在数值上不稳定。也许这对于这样一个小系统来说并不重要，只要你使用枢轴就行了。我也不需要排梯队形式，所以有点夸张了。
他们说SVD更稳定，但我看不出如何从它产生的U，Sigma和V矩阵中获得简化的方程集。它看起来也有点杀伤力。
是否有可能(如果可能，有效)来检测冗余方程，并在不改变其他方程的情况下简单地删除它们？
浏览 0提问于2013-07-08得票数 0
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我正在使用(pyspark) mllib (Spark 2.2.0)中的奇异值分解和主成分分析函数，如以下链接所述：
假设我们得到了以下数据对象：
[(2, 2), (3, 1), (2, 2), (1, 3), (1.0, 1.0), (3.0, 3.0)]
应用computeSVD()函数会产生以下结果：
对于U：[DenseVector([-0.3922, -0.0]), DenseVector([-0.3922, -0.7071]), DenseVector([-0.3922, -0.0]), DenseVector([-0.3922, 0.7071]), DenseVector([-
浏览 1提问于2019-05-07得票数 2
我想通过T.dot或theano中的else运算从矩阵A*B*C和矩阵B*A*C获得A*A*C的矩阵，其中A，B，C是维度。
有什么简单的方法可以做吗？
浏览 0提问于2016-11-15得票数 0
量子力学中的完备性关系的表达式是-
Σ |ψ_n><ψ_n| = 1
其中统计力学中密度矩阵的表达式为-
ρ = Σ p_n |ψ_n><ψ_n|
这两个方程看起来是一样的。那么密度矩阵和完备性关系有什么区别呢？
它们之间的基本区别是什么？
浏览 23提问于2020-06-05得票数 0
1回答
合并两个四元数旋转的结果是否与两个矩阵的结果相同，然后将其转换为四元数？
我有一个四元数(q1)和旋转矩阵(m2)作为函数的输入(不幸的是，这是不可协商的)，并且希望通过矩阵旋转初始的四元数，从而产生一个新的四元数。我已经尝试了几种方法来做到这一点，并取得了一些奇怪的结果。
如果将q1转换为矩阵(m1)，计算m2.m1并将结果转换为四元数，则得到可能的四元数结果。然而，如果我使用完全相同的函数将m2转换为四元数，并将它们相乘(在这两种顺序中，我知道这是非交换的)，则得到完全不同的结果。我想实现四元数的组合，这样我最终可以从当前的四元数到结果。
所有的函数都是从这里来的：，并正在用c++和mat
浏览 1提问于2015-05-12得票数 1
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1回答
我刚刚开始学习CUBLAS/CUDA编程。我主要使用矩阵和向量运算。我对CUBLAS中使用的向量的方向非常困惑。似乎行向量和列向量没有区别。那么，如果我使用level-2函数将一个矩阵与一个向量相乘，我如何指定向量的方向呢？它将始终被视为列向量吗？如果我想将列向量(nx1)乘以行向量(1xm)来生成矩阵(nxm)，我是否应该始终将它们视为矩阵并使用level 3函数进行乘法？
另外，我使用推力来生成向量，所以如果我将推力向量(n个元素)传递给cublasCgemm以形成一个1xn或nx1矩阵(即行或列向量)。如果我将cublasOperation_t设置为CUBLAS_OP_N，该向量将被视为
浏览 1提问于2013-08-22得票数 1
我有两个dim 15*3和10*3矩阵。我想找出它们在两个矩阵之间的相关性(Pearson系数)。我用了命令
result=corr2(A,B)
但是我得到了一个错误，说明A和B的大小是一样的。
有人能告诉我这条命令有什么问题吗。还有其他方法可以找到两个不同维数矩阵之间的关联吗？
浏览 3提问于2014-01-05得票数 0
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2回答
菱形矩阵转座子
、、、
我有一个巨大的m*n矩阵A(其中的行数m远大于列n)，它存储在我的c++程序中，作为armadillo mat类型。现在我有一个向量w，为此我必须计算w=w-A*A^T*w，其中A^T表示矩阵A的转置。
由于矩阵A非常大，占用了大量内存，所以使用armadillo w=w-A*A.t()*w的通常快速方法无法工作，因为armadillo在这种情况下消耗了大量内存(cf )。)。他们解决这个问题的方法是引入函数inplace_trans( A, method )，它可以使用"lowmem“方法，该方法消耗更少的内存，但需要更多的时间。
我现在的问题是，inplace_trans( A,
浏览 4提问于2015-11-05得票数 0
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1回答
代码(用Octave编写)是：
x=1:2:5;
y=1:1:3;
z=1:0.1:1.2;
f=[x+y+z,x.^2+z;sin(x.*y.*z),cos(x)];
h=x(2)-x(1);
xFor=x(1:end-1);
dffor=(f(2:end)-f(1:end-1))/h;
f(2)
dffor
我得到的输出是
Hello World
ans = 0.84147
dffor = -1.07926 2.62926 -2.89423 4.44423 4.77985 -5.54500 13.59500 -12.95817
我不明白其中的一些代码。f(2)评估什么？
实
浏览 3提问于2017-04-19得票数 1
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2回答
如何用Pandas计算协方差矩阵
、、、、
我想知道如何用Pandas计算协方差矩阵。我既不是数据科学家，也不是金融专家，我只是一个普通的开发人员，与他的团队格格不入。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(252, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df.cov())
所以，如果我这样做，我会得到这样的输出：
我发现这个数字很大，我希望它们接近于零。在获得保险之前，我需要计算回报吗？
有没有熟悉这个的人可以稍微解释一下，或者给我指出一个很好的解
浏览 1提问于2017-02-08得票数 6
1回答
我有以下四个变量：
Class1
Class2
Class3
Class4
它们中的每个都是一个矩阵。
它们在矩阵X中。
X = [[Class1]' [Class2]' [Class3]' [Class4]']
我对X应用了一个corrcoef函数。
B = corrcoef(X)
要获得结果：
B = 1.0000 -0.2392 0.9533 0.6903
-0.2392 1.0000 -0.1272 0.4267
0.9533 -0.1272 1.0000 0.6971
0.690
浏览 0提问于2012-10-01得票数 1
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2回答
如果给出两个摄像机的4×4校准矩阵，是否有可能计算两个摄像机的基线值？基准值是以米还是以毫米计？
希望有谁能帮助我吗？TT
浏览 3提问于2013-05-30得票数 2
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我的作业的一部分是提供存储在矩阵中的一些数据点的2D可视化(图)。我有点困惑，因为数据实际上是在6D空间中(即每行有6列，如0 1 0 8 8 2)。
是不是我漏掉了什么，或者这真的没有意义？这是MATLAB能做的事情吗？
编辑:这样的事情是可能的吗？
浏览 0提问于2016-01-04得票数 1
1回答
查找投影矩阵
、、
首先，我想为我糟糕的英语道歉。
我在OpenCV和虚拟现实领域都是新手。我试着找出图像处理的理论，但对我来说有些地方缺失了。我了解到投影矩阵是将3D点转换为2D点的矩阵。我说的对吗？基本矩阵给我关于两个相机之间旋转的信息，基本矩阵给出一个图像中的像素与另一个图像中的像素之间的关系的信息。单应矩阵将两个图像中像素的坐标联系起来(正确吗？)。基本矩阵和单应矩阵有什么区别？
我需要所有这些矩阵才能得到投影矩阵吗？我是新手，所以如果你可以，试着简单地给我解释一下。谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2013-05-20得票数 1
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像许多3d图形程序一样，我有一堆对象，它们有自己的模型坐标(从x、y和z轴的-1到1)。然后，我有一个从模型坐标到世界坐标的矩阵(使用正在绘制的对象的位置、旋转和比例)。最后，我有第二个矩阵，用于将这些世界坐标转换为OopenGL ES 2.0将用于绘制到屏幕上的规范坐标。
因此，因为一个对象可以包含多个顶点，所有顶点都使用相同的变换到世界空间和规范坐标中，因此计算一次这两个矩阵的乘积，并将每个顶点放入结果矩阵中，而不是将每个顶点放入两个矩阵中，会更快。
但是，据我所知，在OpenGL ES 2.0着色器中似乎没有一种方法可以让它计算一次矩阵，并一直使用它，直到调用glUniformMatri
浏览 0提问于2011-07-24得票数 0
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我正在使用KNN分类器对性别进行分类。我想添加一个SVM分类器，而不是具有相同标签0和1的KNN分类器(0用于女性，1用于男性)
我有一个测试示例矩阵sample、一个训练示例矩阵training和一个带有训练示例group标签的向量。我需要class，这是测试用例的标签向量。
class = knnclassify(sample, training, group);
if class==1
x='Male';
else
x='Female';
end
如何更改此代码以使用支持向量机查找class？
浏览 4提问于2017-02-25得票数 0
1回答
我有两组限制在3D单位球面上的点，分别称为{pi}和{qi} (我假设对应关系是已知的)。目标是通过旋转和平移将一个集合注册到另一个集合。通常，我会使用以下形式的转换：
P= RQ +T
其中R是旋转矩阵，T是平移向量。
但在这种情况下，有一个额外的约束，所有的点都必须存在于球面上，我如何包含这个条件。
浏览 0提问于2016-03-29得票数 0
1回答
给定一个numpy矩阵，我希望创建一个由从起始矩阵的列计算的列组成的新矩阵。我可以用向量运算来完成，但它并不是很优雅。举个例子，我想计算一下简单的增长率。
起始矩阵：
m = np.matrix(np.random.random_integers(1,100, size=(5,3)))
matrix([[ 96, 61, 100],
[ 18, 82, 17],
[ 59, 35, 58],
[ 26, 97, 95],
[ 25, 49, 32]])
所需计算矩阵g：
g0 = np.empty((5, 1))
g0[
浏览 1提问于2015-08-08得票数 0
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前几天，我在MATLAB代码中的几个地方发现了以下错误
我想在MATLAB脚本中输入列向量
[a-b,
c-d
e-f]
其中a，b，c，d，e，f是某些变量的长表达式。
我把它输入为
[ a -b ;
c -d ;
e -f]
现在MATLAB将第二个矩阵解释为3x2矩阵，而不是列向量。有没有办法/命令/函数强制MATLAB只使用逗号而不使用任何空格字符作为矩阵的列分隔符？
浏览 0提问于2013-05-03得票数 1
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1回答
在内存中表示图的两种常用方法是使用邻接表或and邻接矩阵。邻接表是使用指向链表的指针数组实现的。有什么理由比使用向量的向量更快吗？我觉得它应该会让搜索和遍历更快，因为回溯会简单得多。
浏览 1提问于2012-12-04得票数 3
1回答
我正在尝试最大化维度为2x2的Matrix参数的似然。似然函数需要传入几个固定的矩阵参数，似然也是这些参数的函数。表示为Y的数据和协方差矩阵Sigma.star (我将其作为下三角矩阵传递)对于计算是必需的，但我希望保持这些数据不变，并在我的代码中运行optim函数来尝试优化A
我的问题是，optim似乎是错误的，因为它正在优化我用于矩阵代数的对象内部的某些东西。有没有什么方法可以让它在不编程的情况下完成每一个小小的计算？
具体的错误是：
Error in diag(1, nrow = (m^2)) - A %x% A : non-conformable arrays
但是kronecker
浏览 3提问于2012-11-15得票数 5
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1回答
在这个浮点像素坐标中，我有一个带有浮点像素坐标的矩阵和相应的灰度值矩阵。我需要重新映射一个图像从浮点像素坐标到常规网格。来自opencv的cv::remap函数像这样转换一个源映像: dst(x，y) = src(mapx(x，y)，mapy(x，y)) --在我的例子中，我有这样的东西: dst(mapx(x，y)，mapy(x，y)) = src(x，y)，我需要确定目标图像(dst(x，y))。在OpenCv中是否有一种简单的方法来执行这种重新映射，或者您可以建议其他开源的图像处理库来解决这个问题吗？
浏览 2提问于2012-08-22得票数 1
1回答
创建相似矩阵
、、、
我有一个训练集和一个向量测试集。所有的向量都有标记。
对于测试集中的每个标记向量，训练集中有3个具有相同标记的向量。
我用余弦距离来计算向量中元素之间的相似性。在图中，我们可以看到在测试集的6个向量和训练集的18个向量的子集中应用余弦距离相似性的结果。
📷
现在，我想创建标签的相似性矩阵。因此，在这种情况下，我需要一个6x6维的矩阵，但我不知道如何将这个分数矩阵转换为一个相似矩阵。
浏览 0提问于2017-09-15得票数 1
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我想用Matlab产生两个不相关的信号，但我有奇怪的结果，可能是由于我的经验有限。
我知道有一些函数rand和randn。如果我使用randn生成这2，则总是计算这2的相关性，并且它非常低(正如我所预期的)。
z1 = randn(1,1000);
z2 = randn(1,1000);
corr(z1,z2) % it returns a very low number as expected
如果我使用rand生成2(或两者兼用)，如下面所示，关联就是NAN。
z1 = rand(1,1000);
z2 = rand(1,1000);
corr(z1,z2) % it returns a
浏览 1提问于2013-12-16得票数 0
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我有一个关于旋转(R)和平移(T)矩阵的问题，我希望有人能帮助我，因为我们在机器人学中经常使用R和T来找到机器人的位置。
我有相对于相机帧的对象帧的R和T，以及关于同一相机的第二个对象的R和T。如果两个对象都在一个公共表面/平面上
问题#1：(在同一表面/平面上)这意味着两个物体相对于相机的R是相同的！这个假设是正确的吗？
问题#2:如何使用平移矩阵计算对象之间的距离(例如沿x或y轴)？
我有一个1x3的平移矩阵和一个3x3的旋转矩阵，我从R和T导出了一个4x4的变换矩阵=>
提前感谢
浏览 0提问于2012-01-28得票数 6
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我只是在我的3D项目中遇到了奇怪的问题。每个人都知道计算LookAt向量的算法，但是从变换矩阵计算“向上”向量就不那么容易了(或者至少我可能漏掉了什么)。
问题如下：
对于单位旋转矩阵，向上向量为(0，1，0)，并随矩阵旋转，但不缩放或平移。如果你有简单的旋转矩阵，程序就很容易(将向量和矩阵相乘)。但是如果矩阵还包含平移和旋转(例如，它是通过将其他几个矩阵相乘而产生的)，这将不起作用，因为向量将被平移和缩放。
我的问题是如何从单个变换矩阵中获得这个“上”向量，假设向量(0，1，0)对应于单位旋转矩阵。
浏览 3提问于2009-07-13得票数 5
我正在学习一些OpenGL游戏编程，我被困在如何实现让相机跟随鼠标指针。就像在fps游戏中，你想看看你的鼠标指向哪里，但我在移动的时候找不到一个很好的解决方案。我正在考虑为移动保留一个矩阵，比如行走和吸管，同时使用四元数来处理旋转。然后将四元数转换为旋转矩阵，加载模型视图矩阵的标识，并使用这两个矩阵对此矩阵进行计时。
当然，这样做也有一些问题，比如我们应该首先在乘法中使用哪个矩阵，而且代码会很难看。
所以我想知道是否有人有一个很好的解决方案来解决这个问题，所以我不需要先找出使用哪个矩阵，并且哪个提供了更干净的代码。
浏览 7提问于2009-01-26得票数 3
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1回答
我有一张1024x704x256的图像，我已经将它重新组织成一个2D矩阵。每行代表一个能量通道，每列代表一个像素。我正在执行PCA以减少代码中的波段数：
A=A-repmat(mean(A,2),1,size(A,2));
[V, D] = eig(cov(A'));
Evalues = diag(D);
pc = V * A;
其中A=mean调整了2D数据集、特征向量的V=matrix和特征值的D=matrix。
我的问题是，V和D的输出(使用eigs或eig)自动按升序排列。我以前在较小的数据集上使用这些函数时没有遇到过这个问题。我需要知道哪些向量/值对对应于矩阵
浏览 0提问于2012-08-11得票数 0
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在这个例子中使用虹膜数据集，因为很多人都知道它。
我缩放了数据集的前4个变量，并将其命名为scaled.iris。standardized.iris <- scale(iris[,-5])现在是按索引cbind(scaled.iris,iris[5])还是按变量名cbind(scaled.iris,iris$Species)绑定列有什么不同？
前者提供了一个带有实际标签("setosa"，"versicolor"，……)的列的data.frame。加上正确的列名，后者给出了一个没有列名和字符值1-3的矩阵。
浏览 13提问于2020-05-14得票数 0
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如何旋转三维平面？
、、、
我有一个3d平面(由多个点组成)，它以奇怪的角度旋转。我想把它弄平，也就是躺在xy飞机上。我有平面方程，但我认为我计算的角度不正确，或者可能使用了错误的旋转矩阵。对于错误的旋转矩阵，我的意思是，我不确定我应该旋转哪个轴。随附的是我的飞机照片：
我试图使用以下公式进行计算：
θ=-acosd((n1，n2)/(范数(N1)*范数(N2)；
计算球角: theta和phi；
两种方法都给出了相同的角度，我先旋转了平面的z轴，然后旋转了y轴。结果的飞机几乎是平的，但它仍然有一些安吉。
我试过旋转矩阵和罗德里格斯旋转矩阵。如果有人能建议如何旋转这架飞机使其平坦，那将是非常有帮
浏览 1提问于2017-11-03得票数 4
1回答
在关于层标准化()的论文中，他们说
层归一化对整个权重矩阵的缩放是不变的，对权重矩阵中所有传入权重的移动也是不变的。
然后他们用以下方法证明了这一点：
我不完全理解他们是如何从第二平等到第三平等的。有什么帮助吗？
浏览 5提问于2022-01-31得票数 0
我试图使用cv2.triangulatePoint获取3D点，但它总是返回几乎相同的Z值。我的输出如下：
正如它所看到的，所有的点几乎都有相同的Z值。没有深度。
以下是我的三角剖分：
def triangulate(self, proj_mat1, pts0, pts1):
proj_mat0 = np.zeros((3,4))
proj_mat0[:, :3] = np.eye(3)
pts0, pts1 = self.normalize(pts0), self.normalize(pts1)
pts4d = cv2
浏览 1提问于2020-10-08得票数 3
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1回答
我想用一个相机来估计相对相机的姿态。
为实现这一目标，采取了以下步骤。
标定相机获得摄像机参数K
使用SIFT/SURF查找对应点
基本矩阵识别；使用findFundamentalMat()，并输入匹配点2D
用E=K‘’FK估计本质矩阵和修正奇异约束E
分解本质矩阵得到旋转，R= UWVt / UW'Vt (U和Vt是E的SVD )，得到平移t；
但这样做后，平移t太过small.assume，初始相机位置为(0，0，0).After摄像机向前移动20 is，下一姿态为(0，0，20)，实际平移应为20 is，两者的.The电平相差很大。
怎么了？如何从翻
浏览 2提问于2015-04-14得票数 1
1回答
在多标号矩阵中使用权值代替数字
、、、、
假设我们有一个问题。数据矩阵存储表示标签的整数。
用像float()这样的数据建立这样的矩阵是正确的吗?或者像下面这样的概率：
[[0.71561032442075889, 0.27956959249497948], ...]
而不是像这样的二进制标签：
[[0, 1], ...]
事先非常感谢！
浏览 4提问于2017-08-12得票数 0
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我想要创建一个包含1列和n行的矩阵，用于PageRank算法的计算。如果我这样做，然后在计算中使用矩阵，它就会给出这样的结果：
A = [[0.0375,0.4625,0.0375,0.32083333],
[0.0375, 0.0375,0.0375,0.32083333],
[0.8875, 0.0375, 0.0375, 0.32083333],
[0.0375, 0.4625, 0.8875, 0.0375]]
my_dp = 1/4
r = np.matrix([my_dp, my_dp, my_dp, my_dp])
r = np.transpose
浏览 10提问于2022-11-14得票数 0
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我有一些向量，例如，让我们称它们为a、b和c，它们都有相同的大小。我想得到a和c，b和c之间的关系。
我试过这样做：
rho1，pval1=corr(a，c，‘row’，‘完全’)
rho2，pval2=corr(b，c，‘row’，‘完全’)
rho1=0.1054
pval1=0.2918
rho2=0.1174
pval2=0.2473
我认为结果是可以的，但后来我尝试了：
rho，pval=corr(a，b，c，‘row’，‘完全’)
给了我不同的结果：
rho=
0.1168
0.1150
pval=
0.2649
0.2726
Matlab的帮助说，这些函数返回一个p1到p
浏览 2提问于2012-03-28得票数 1
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1回答
正规映射与保持切线
、、、、
假设你有一个带有法线地图的三维网格。该网格还具有切线、二值化和法线。
从切线，双元和法线，你可以建立TBN矩阵，它是一个将切线空间转换成世界空间的矩阵。那样的话，要想得到真正的正常，你只需要做这样的事情：
mat3 TBN = mat3(tangent, bitangent, normal);
vec3 realNormal = TBN * normalFromTheNormalMap;
然而，如何从这个系统中得到真实的切线和双切线呢？
浏览 0提问于2017-09-19得票数 2
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我想知道是否有Python包，numpy或其他，它有一个函数，可以计算一个小矩阵的第一个特征值和特征向量，比如2x2。我可以使用numpy中的linalg包，如下所示。
import numpy as np
def whatever():
A = np.asmatrix(np.rand(2, 2))
evals, evecs = np.linalg.eig(A)
#Assume that the eigenvalues are ordered from large to small and that the
#eigenvectors are ordered
浏览 0提问于2011-10-21得票数 8
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