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

Excel -用户定义函数:[输入向量],[输出-对角线上的方阵]

Excel用户定义函数是一种自定义的函数,可以在Excel中使用。它允许用户根据自己的需求编写函数,以便在Excel中进行更复杂的计算和数据处理。

对于这个问答内容,我们可以编写一个Excel用户定义函数来实现输入一个向量,输出一个对角线上的方阵。

首先,我们需要打开Excel并按下Alt+F11打开Visual Basic for Applications(VBA)编辑器。然后,在VBA编辑器中,我们可以创建一个新的模块,并在其中编写我们的用户定义函数。

下面是一个示例的VBA代码,用于实现输入一个向量,输出一个对角线上的方阵:

代码语言:txt
复制
Function DiagonalMatrix(inputVector As Range) As Variant
    Dim vector() As Variant
    Dim matrix() As Variant
    Dim size As Integer
    Dim i As Integer, j As Integer
    
    ' 将输入向量转换为数组
    vector = inputVector.Value
    
    ' 获取向量的大小
    size = UBound(vector) - LBound(vector) + 1
    
    ' 初始化方阵
    ReDim matrix(1 To size, 1 To size)
    
    ' 将向量的值填充到对角线上
    For i = 1 To size
        For j = 1 To size
            If i = j Then
                matrix(i, j) = vector(i, 1)
            Else
                matrix(i, j) = 0
            End If
        Next j
    Next i
    
    ' 返回方阵
    DiagonalMatrix = matrix
End Function

在上述代码中,我们首先将输入向量转换为数组,并获取向量的大小。然后,我们初始化一个大小为size*size的方阵,并将向量的值填充到对角线上,其他位置填充为0。最后,我们返回生成的方阵。

要在Excel中使用这个用户定义函数,我们可以在一个单元格中输入=DiagonalMatrix(A1:A3),其中A1:A3是输入向量的范围。按下Enter键后,该单元格将显示生成的对角线方阵。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云Excel:https://cloud.tencent.com/product/excel
  • 腾讯云VBA:https://cloud.tencent.com/product/vba
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python AI 教学|SVD(Singular Value Decomposition)算法及应用

1 SVD简介 1.1 特征值分解 如果一个向量v是方阵A特征向量,则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应特征值。...特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: Q是这个矩阵A特征向量组成矩阵,Σ是一个对角矩阵,每一个对角线上元素就是一个特征值。一个矩阵一组特征向量是一组正交向量。...(1)奇异值分解定义 奇异值分解指将一个矩阵A(m*n)分解为如下形式: (其中,U是左奇异矩阵,由左奇异向量组成;V是右奇异矩阵,由右奇异向量组成。)...下图是一个对角矩阵,其除了对角线上元素外,其余均为0。形如: 该矩阵对角元素便是奇异值(singular value),一般情况下奇异值是按从大到小排列。...(M, k) 【注释:①M方阵规模,即行数、列数;②k默认为0,输出对角线全“1”,其余全“0”方阵;k为正整数,右上方第k条对角线全“1”其余全“0”; k为负整数,左下方第k条对角线全“1”

2.7K40

Matlab矩阵基本操作(定义,运算)

、变量、表达式或函数; e、矩阵尺寸不必预先定义。...二,矩阵创建: 1、直接输入法 最简单建立矩阵方法是从键盘直接输入矩阵元素,输入方法按照上面的规则。...3、特殊矩阵 (1) 魔方矩阵魔方矩阵有一个有趣性质,其每行、每列及两条对角线上元素和都相等。对于n阶魔方阵,其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数组成。...四、矩阵分析 1、对角阵 (1) 对角阵只有对角线上有非0元素矩阵称为对角矩阵,对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵,对角线上元素都为1对角矩阵称为单位矩阵。...8、向量和矩阵范数 矩阵或向量范数用来度量矩阵或向量在某种意义下长度。范数有多种方法定义,其定义不同,范数值也就不同。

2.4K20
  • Deep Learning(花书)教材笔记-Math and Machine Learning Basics(线性代数拾遗)

    因为在机器学习中常用到求导,二范式求导之后只与输入数据本身有关,所以比较实用。...仔细看定义!!!这里并没有说必须是squre matrix(方阵),所以对角矩阵不一定是方阵,rectangle matrix也有可能是对角矩阵(只要对角线上不为0,其余部分都为0)。...注意矩阵A必须为方阵,另外有定义可知 \(A^{-1}=A^T\) 3) Orthonomal Matrix(标准正交矩阵) 定义: 满足正交矩阵要求,且为x和y均为unit vector(单位矢量...矩阵A非零奇异值是矩阵\(AA^T\)或者\(A^TA\)平方根。 矩阵D是diagonal matrix,注意不一定是方阵。D对角线上即为矩阵A奇异值(singular value)。...Trace Operator(迹) trace运算符是将矩阵对角线上所有元素求和,即\(Tr(A)=\sum_iA_{i,i}\)

    1K30

    matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

    、变量、表达式或函数; e、矩阵尺寸不必预先定义。...下面介绍四种矩阵创建方法: 1、直接输入法 最简单建立矩阵方法是从键盘直接输入矩阵元素,输入方法按照上面的规则。...3、特殊矩阵 (1) 魔方矩阵 魔方矩阵有一个有趣性质,其每行、每列及两条对角线上元素和都相等。对于n阶魔方阵,其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数组成。...四、矩阵分析 1、对角阵 (1) 对角阵 只有对角线上有非0元素矩阵称为对角矩阵,对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵,对角线上元素都为1对角矩阵称为单位矩阵。...8、向量和矩阵范数 矩阵或向量范数用来度量矩阵或向量在某种意义下长度。范数有多种方法定义,其定义不同,范数值也就不同。

    2.9K30

    利用 Numpy 进行矩阵相关运算

    Matrix eigenvalues 特征值和特征向量 linalg.eig(a) 特征值和特征向量方阵) linalg.eigvals(a) 特征值(方阵) Norms and other numbers...n 行数 M列数 k 对角元相对主对角线位置 (可以产生长矩阵) identity(n[, dtype]) 单位阵 matlib.repmat(a, m, n) 向量或矩阵(最高只支持到2维)列方向重复...SVD分解 这里使用第三十讲奇异值分解习题课例子 ? 方阵特征值和特征向量 这里使用第二十一讲习题课例子 ? (可以发现结果都对特征向量进行了标准化) 特征值 该方法只返回特征值 ?...伪逆 使用第三十四讲习题课例子,这里要求输入方阵,因此使用该例子,我们将原矩阵补全为方阵 ? 3.2 numpy.matlib 模块 矩阵类型 ? ? 将其他类型转化为矩阵类型 ?...对角线为 1 矩阵 这里可以不止是在主对角线上,可由参数k控制,该参数定义全为 1 对角线离主对角线相对距离,为正则往上三角移动,为负则往下三角移动。 并且可以是非方阵

    2.2K30

    利用 Numpy 进行矩阵相关运算

    Matrix eigenvalues 特征值和特征向量 linalg.eig(a) 特征值和特征向量方阵) linalg.eigvals(a) 特征值(方阵) Norms and other numbers...n 行数 M列数 k 对角元相对主对角线位置 (可以产生长矩阵) identity(n[, dtype]) 单位阵 matlib.repmat(a, m, n) 向量或矩阵(最高只支持到2维)列方向重复...SVD分解 这里使用第三十讲奇异值分解习题课例子 ? 方阵特征值和特征向量 这里使用第二十一讲习题课例子 ? (可以发现结果都对特征向量进行了标准化) 特征值 该方法只返回特征值 ?...伪逆 使用第三十四讲习题课例子,这里要求输入方阵,因此使用该例子,我们将原矩阵补全为方阵 ? 3.2 numpy.matlib 模块 矩阵类型 ? ? 将其他类型转化为矩阵类型 ?...对角线为 1 矩阵 这里可以不止是在主对角线上,可由参数k控制,该参数定义全为 1 对角线离主对角线相对距离,为正则往上三角移动,为负则往下三角移动。 并且可以是非方阵

    1.2K61

    深入了解深度学习-线性代数原理(一)

    表示矩阵值表达式索引可以用 ? 表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor):表示一个数组中元素分布在若干维规则坐标网络中。...简而言之,任意向量和单位矩阵相乘都不会改变。 单位矩阵是个方阵,从左上角到右下角对角线(称为主对角线)上元素均为1,除此以外全都为0,如图所示。 ?...对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1对角矩阵称为单位矩阵。(并非所有的对角矩阵都是方阵,长方形矩阵也可能是对角矩阵。) ?...U和V都为正交矩阵,D为对角矩阵,但不一定为方阵对角矩阵D对角线上元素称为矩阵A奇异值,矩阵U向量称为左奇异向量, 矩阵V向量称右奇异向量。...---- 行列式 行列式(determinant):det(A),是一个将方阵A映射到实数函数,行列式等于矩阵特征值乘积。

    1.5K20

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵可以认为是矩阵中最简单一种,值得一提是:对角线上元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1对角矩阵称为单位矩阵。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 令 A 是一个 N×N 方阵,且有 N 个线性无关特征向量 qi(i=1,…,N)。...如果A所有特征向量用x1,x2 … xm来表示的话,那么Q可以表示为: , 其中x是n维非零向量。 Λ 是对角矩阵,其对角线上元素为对应特征值,也即Λii=λi。...一个行向量乘以矩阵,相当于矩阵向量线性组合。 所以向量乘以矩阵之后,相当于将这个向量进行了几何变换。 之前讲了 Λ 是对角矩阵,其对角线上元素为对应特征值,也即Λii=λi。...先看下奇异值分解定义: 其中A是目标要分解m * n矩阵,U是一个 n * n方阵,Σ 是一个n * m 矩阵,其非对角线上元素都是0。 是V转置,也是一个n * n矩阵。

    61220

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵可以认为是矩阵中最简单一种,值得一提是:对角线上元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1对角矩阵称为单位矩阵。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 令 A 是一个 N×N 方阵,且有 N 个线性无关特征向量 qi(i=1,…,N)。...如果A不是满秩的话,那么就是说对角对角线上元素存在0,这时候就会导致维度退化,这样就会使映射后向量落入m维空间子空间中。 最后一个变换就是Q对拉伸或压缩后向量做变换,由于Q和 ?...奇异值分解SVD 特征值分解可以方便提取矩阵特征,但是前提是这个矩阵是一个方阵。如果是非方阵情况下,就需要用到奇异值分解了。先看下奇异值分解定义: ?...其中A是目标要分解m * n矩阵,U是一个 n * n方阵,Σ 是一个n * m 矩阵,其非对角线上元素都是0。 ? 是V转置,也是一个n * n矩阵。

    74230

    【读书笔记】之矩阵知识梳理

    特殊矩阵和向量 对角矩阵(Diagonal matrices):是一个主对角线之外元素皆为0矩阵。...其中,对角矩阵D(不一定是方阵)称为矩阵A奇异值(singular values),矩阵U向量称为左奇异向量(left-singularvectors),矩阵V向量称为右奇异向量(right-singularvectors...) 伪逆 伪逆(Moore-Penrose pseudoinverse):对于非方阵矩阵,没有逆矩阵定义。...矩阵D伪逆,是对其非零元素取到数之后转置得到。 ? 矩阵迹操作 矩阵迹(Trace):矩阵主对角线上所有元素和称为矩阵迹。表示为: ? 迹一些性质: ? ?...行列式 行列式(determinant):一个方阵行列式,是将方阵映射到实数一个函数。记做det(A).行列式等于矩阵特征值乘积.

    88620

    AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

    对角矩阵可以认为是矩阵中最简单一种,值得一提是:对角线上元素可以为 0 或其他值,对角线上元素相等对角矩阵称为数量矩阵;对角线上元素全为1对角矩阵称为单位矩阵。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 令 A 是一个 N×N 方阵,且有 N 个线性无关特征向量 qi(i=1,…,N)。...然后,在新坐标系表示下,由中间那个对角矩阵对新向量坐标换,其结果就是将向量往各个轴方向拉伸或压缩: 如果A不是满秩的话,那么就是说对角对角线上元素存在0,这时候就会导致维度退化,这样就会使映射后向量落入...一个行向量乘以矩阵,相当于矩阵向量线性组合。 所以向量乘以矩阵之后,相当于将这个向量进行了几何变换。 之前讲了 Λ 是对角矩阵,其对角线上元素为对应特征值,也即Λii=λi。...先看下奇异值分解定义: 其中A是目标要分解m * n矩阵,U是一个 n * n方阵,Σ 是一个n * m 矩阵,其非对角线上元素都是0。 是V转置,也是一个n * n矩阵。

    68411

    教程 | 从特征分解到协方差矩阵:详细剖析和实现PCA算法

    假定所有的输入向量 V 可以排列为一个标准表格,即: ? 而矩阵可以将所有的输入向量 V 投影为如下所示新空间,也即所有输出向量组成 B: ? 下图可以看到输入向量空间和输出向量空间关系, ?...因此,特征向量数学定义为:存在非零矩阵 A 和标量λ,若有向量 x 且满足以下关系式,那么 x 就为特征向量、λ为特征值。 ? 特征向量同样是线性变换不变轴,所有输入向量沿着这条轴压缩或延伸。...线性变换中线性正是表明了这种沿直线轴进行变换特性,一般来说几阶方阵就有几个特征向量,如 3*3 矩阵有 3 个特征向量,n 阶方阵有 n 个特征向量,每一个特征向量表征一个维度上线性变换方向。...根据上述推导,我们发现达到优化目标就等价于将协方差矩阵对角化:即除对角线外其它元素化为 0,并且在对角线上将特征值按大小从上到下排列。...在上面的协方差矩阵中,1.07 和 0.64 分别代表变量 x 和变量 y 方差,而副对角线上 0.63 代表着变量 x 和 y 之间协方差。

    4.6K91

    学习笔记DL005:线性相关、生成子空间,范数,特殊类型矩阵、向量

    要确保矩阵至多有m个列向量。矩阵必须是一个方阵(square),m=n,且所有列向量线性无关。一个列向量线性相关方阵为奇异(singular)。...两个向量点积用范数表示,x⫟y=||x||2||y||2cosθ,θ表示x、y间夹角。 特殊类型矩阵、向量对角矩阵(diagonal matrix),只在主对角线上有非零元素,其他位置都是零。...对角矩阵,当且仅当对于所有i != j,Di,j=0。单位矩阵,对角元素全部是1。 diag(v)表示对角元素由向量v中元素给定一个对角方阵对角矩阵乘法计算高效。...计算对角方阵逆矩阵很高效。对角方阵逆矩阵存在,当且仅当对角元素都是非零值,diag(v)⁽-1⁾=diag(1/v1,…,1/vn⫟)。根据任意矩阵导出通用机器学习算法。...并非所有对角矩阵都是方阵。长方形矩阵也有可能是对角矩阵。非方阵对象矩阵没有逆矩阵,但有高效计算乘法。长方形对角矩阵D,乘法Dx涉及x每个元素缩放。D是瘦长型矩阵,缩放后末尾添加零。

    1.4K10

    如何让奇异值分解(SVD)变得不“奇异”?

    1 普通方阵矩阵分解(EVD) 我们知道如果一个矩阵 A 是方阵,即行列维度相同(mxm),一般来说可以对 A 进行特征分解: 其中,U 向量是 A 特征向量,Λ 是对角矩阵,Λ 对角元素是对应特征向量特征值...举个简单例子,例如方阵 A 为: 那么对其进行特征分解,相应 Python 代码为: 运行输出: 特征分解就是把 A 拆分,如下所示: 其中,特征值 λ1=3.41421356,对应特征向量...02 对称矩阵矩阵分解(EVD) 如果方阵 A 是对称矩阵,例如: 对称矩阵特征分解满足以下公式: 那么对其进行特征分解,相应 Python 代码为: 运行输出: 特征分解就是把 A...因此,我们就可以分别对上面的方阵进行分解: 其中,Λ1 和 Λ2 是对焦矩阵,且对角线上非零元素均相同,即两个方阵具有相同非零特征值,特征值令为 σ1, σ2, ... , σk。...Λ 并不是方阵,其维度为 mxn,Λ 对角线上非零元素就是 A 特征值 λ1, λ2, ... , λk。

    58910

    「Workshop」第十七期 奇异值分解

    对角化分解 给定一个大小为 ? 矩阵 ? (是方阵),其对角化分解可以写成 ? [公式] 其中, ? 每一列都是特征向量, ? 对角线上元素是从大到小排列特征值,若将 ? 记作 ? ,则 ?...对称对角化分解。 上面所讲矩阵进行特征分解,矩阵A必须为方阵。那么如果A不是方阵,即行和列不相同矩阵进行分解时就是所说奇异值分解了。...假设我们矩阵A是一个m×n矩阵,那么我们定义矩阵ASVD为: A=UΣVT 其中U是一个m×m矩阵,Σ是一个m×n矩阵,除了主对角线上元素以外全为0,主对角线上每个元素都称为奇异值,V是一个...下图可以很形象看出上面SVD定义: ? 1.那么我们如何求出SVD分解后U,Σ,V这三个矩阵呢? 如果我们将A转置和A做矩阵乘法,那么会得到n×n一个方阵ATA。...由于Σ除了对角线上是奇异值其他位置都是0,那我们只需要求出每个奇异值σ就可以了。 这样我们可以求出我们每个奇异值,进而求出奇异值矩阵Σ。

    1.1K20

    深度学习系列笔记(二)

    范数(包括 范数)是将向量映射到非负值函数。直观上来说,向量 范数衡量从原点到点 距离。...对角矩阵(diagonal matrix) 我们用 diag(v) 表示对角元素由向量 v 中元素给定一个对角方阵。...diag(v)x=v\odot x 假设对角方阵逆矩阵存在,当且仅当对角元素都是非零值,在这种情况下, 。 并非所有的对角矩阵都是方阵,长方形矩阵也有可能是对角矩阵。...标准正交:R^n 中,至多有 n 个范数非零向量相互正交,且范数都是 1 。 正交矩阵指行向量和列向量是分别标准正交方阵。...U和V都定义为正交矩阵,D为对角矩阵,注意D不一定是方阵对角矩阵D对角线上元素称为矩阵A奇异值。 A非零奇异值是A^TA特征值平方根,同时也是AA^T特征值平方根。

    1.3K20

    奇异值分解 SVD

    特征值和特征向量 如下面公式所示,如果A是一个n*n方阵,x是一个n维向量,则我们称 λ 是矩阵 A 一个特征值,而x是特征值 λ 对应特征向量。...n*n维矩阵,而∑为这n个特征值为主对角线n*n维矩阵。...因此可以用于: PCA降维 数据压缩和降噪 推荐算法,将用户喜好和对应矩阵做特征值分解,进而得到隐含用户需求来推荐 用于NLP算法,如潜在语义索引LSI 进行特征值分解时,矩阵A必须为方阵,如果A不是方阵...SVD SVD也是对矩阵进行分解,但其不要求被分解矩阵必须为方阵,假设A是一个m*n矩阵,那么其SVD分解形式为 image.png 其中,U是一个m*m矩阵,∑是一个m*n矩阵,除了主对角线上元素...,其它元素全为0,主对角线上每个元素都称为奇异值,V是一个n*n矩阵。

    58430

    机器学习 学习笔记(1)矩阵 导数 SVD

    对于n阶方阵A,它迹是主对角线上元素之和,即 ? ,有如下性质: ? ? ? n阶方阵行列式定义为: ? ,其中Sn为所有n阶排列集合, ? 值为-1或+1取决于 ?...矩阵AFrobenius范数定义为: ? 可以看出,矩阵Frobenius范数就是将矩阵扩张成向量L2范数。...对于函数f(x),假定其对向量元素可到,则f(x)关于x一阶导数是一个向量,其第i个分量为: ?...f(x)关于x二阶导数是称为海森矩阵(Hessian matrix)一个方阵,其第i行第j列上元素为: ? 向量和矩阵导数满足乘法法则 ? ? 由 ? 和上式可知: ?...U中向量称为A左奇异向量,V中向量称为A右奇异向量, ?  是奇异值,矩阵A秩等于非0奇异值个数。

    1.4K10

    呆在家无聊?何不抓住这个机会好好学习!

    那么可以定义矩阵乘法,用于表示一切线性变换,对一个行向量进行线性变换就是右乘变换矩阵,对一个列向量进行线性变换就是左乘变换矩阵。...不在对角线上元素均为0方阵,则称为对角矩阵,对角线上元素均为1对角矩阵为单位矩阵,记作E。...在R中矩阵转置可以使用t()函数,diag(v)表示以向量v元素为对角线元素对角阵,当M是一个矩阵时,则diag(M)表示是取M对角线上元素构造向量,如下所示: 在R中,我们可以很方便取到一个矩阵上...)分别返回行数和列数,row()和col()则返回矩阵每个元素行数与列数坐标,如下所示: ⑶行列式运算 由n阶方阵A元素构成行列式,称为方阵A行列式,记作|A|或者detA,在R中函数det...根据特征值与特征向量定义:Ap=λp,对于非奇异矩阵,假设特征向量构成特征矩阵为P,那么上式有AP=PΛ,也即P-1AP=Λ,其中Λ为对角线上是特征值对角矩阵。

    75630
    领券