我在python中有以下代码:
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
M = csr_matrix(np.ones([2, 2],dtype=np.int32))
print(M)
print(M.data.shape)
for i in range(np.shape(M)[0]):
for j in range(np.shape(M)[1]):
if i==j:
M[i,j] = 0
print(M)
print(M.data.shape)
前2张打印的输出如下:
(0
我需要一个代码,它接收一个任意矩阵并找到非零值,需要更难的方法,而不是像nnz这样的简单命令!我试过了
m = input( ' Enter row elements of a matrix ' ) ;
n = input( ' Enter column elements of a matrix ' ) ;
for i = 1 : m
for j = 1 : n
m = find( m == 0 ) ;
n = find ( n == 0 ) ;
end
end
但是随后它导致了一个错误:意外的matl
我有一个矩阵A的这种形式:
Eigen::Matrix<bool, n, m> A(n, m)
我想在那些“真”元素中得到一个随机元素。这样做的愚蠢方法是获取'true‘元素t的数目,在1和t之间生成一个随机数,然后迭代:
//r = random number
int k = 0;
for (int i = 0; i < A.rows(); ++i)
for (int j = 0; j < A.cols(); ++j)
{
if (A(i, j))
++k;
if (k == r)
我正在尝试使用间谍()。但我没能正确地利用它。我认为我的错误与此有关:
我有一个300x300数组{Array 64,2}
using PyPlot
pygui(true)
spy(I) # where I is my 300x300 array
它给了我一个错误:
LoadError: PyError (:PyObject_Call) <type 'exceptions.TypeError'>
TypeError("object of type 'PyCall.jlwrap' has no len()",)
File "
我是awk的新手,我想知道是否可以在if上对awk操作得到一个单一的结果。
示例:
cat example.txt
0
0
0
0
0
awk '{ if ($1==0) print "all zeros"; else print "there is 1"}'
结果:
all zeros
all zeros
all zeros
all zeros
all zeros
我希望只有一个all zeros作为答案或一个TRUE。在这种情况下,我应该使用awk函数返回某些内容吗?谢谢
似乎我不能用Numpy解决这个问题:我有一个矩阵,具有任意数量的维数,以任意方式排序。在这个矩阵中,总有一个我感兴趣的维度(正如我所说的,这个维度的位置并不总是相同的)。现在,我想沿着这个维度找到第一个非零值。实际上,我需要该值的索引来对该值本身执行一些操作。举个例子:如果我的矩阵a是n x m x p,而我感兴趣的维度是数字1,我会这样做:
for ii in xrange(a.shape[0]):
for kk in xrange(a.shape[2]):
myview = np.squeeze(a[ii, :, kk])
firsti = np.nonzer
我已经运行了命令yarn add -D jest来将jest安装到我的项目中。
这确实成功地将玩笑添加到我的node_modules中。
> find . -name jest
./node_modules/.bin/jest
./node_modules/jest
然而,当我使用iterm2运行jest时,我得到了以下输出
> jest
zsh: command not found: jest
当我使用IntelliJ终端时,它是工作的
> jest
Determining test suites to run...^C
在迭代环境中,根据当前的回购机制,我在类路径中缺
这里的问题是将所有的零放在数组的末尾。编写了下面的代码,但是在将(arr, n)传递给pushzero()函数之后,当我试图打印数组时,它什么也不做,n的值在调用pushzero()函数后变为零。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
void pushzero(int arr[], int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i + 1; j++) {
if (arr[j] ==
我正在试图计算MATLAB进程在求解一个大型稀疏矩阵之前和之后所使用的内存。我使用的是memory和直接求解器A\b。
我想要的只是通过某种方式监控MATLAB使用的内存,并计算在加载包含稀疏矩阵的文件后使用的内存与解决稀疏系统后使用的内存之间的差异。
这是我用的代码
% load and store the sparse matrix into A
A = load('very_large_sparse_matrix.mat');
% store memory used after loading
usr = memory;
memory_after_load = usr.
我知道目前尚处于初步支持阶段。在我的量子系统研究中,我正在使用armadillo库,我有问题要用有效的RAM方法来构造稀疏席。
到目前为止,我正在使用自己的稀疏矩阵实现,但我希望有一个优化的矩阵类。
我正在以批处理模式填充元素:
umat loc(2,size);
cx_vec val(size);
// calculate loc and val
...
//
sp_cx_mat Hamiltonian(loc, val);
这种动作复制值从loc,val到哈密顿的构造函数,在几秒钟内需要2xRAM。我计算巨大的矩阵(大小约为2**L,其中L=22,24,.)所以我希望我在内存中有很好的
以下内容之间有什么区别:
a = np.array([2,3,4])
b = np.array([2,7,8])
if a.any() == b.all():
print('yes')
和
a = np.array([2,3,4])
b = np.array([2,7,8])
if a.any() == b.any():
print('yes')
在这两种情况下,都会打印'yes'。