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R 矩阵

https://www.runoob.com/r/r-matrix.html R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。...R 语言的矩阵可以使用 matrix() 函数来创建，语法格式如下： matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL...) 参数说明： data 向量，矩阵的数据 nrow 行数 ncol 列数 byrow 逻辑值，为 FALSE 按列排列，为 TRUE 按行排列 dimname 设置行和列的名称创建一个数字矩阵：实例...R 语言矩阵提供了 t() 函数，可以实现矩阵的行列互换。...矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘，当且仅当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。

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R:混淆矩阵

在机器学习中，最后要计算混淆矩阵，常用的函数有: table confusionMatrix 下面以前馈神经网络为例来说明: > library("RSNNS") 载入需要的程辑包：Rcpp >...2.318266 iter 190 value 2.318228 iter 200 value 2.318209 final value 2.318200 converged > > #####预测和混淆矩阵

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「R」逻辑回归

问题你想要运用逻辑回归分析。方案逻辑回归典型使用于当存在一个离散的响应变量（比如赢和输）和一个与响应变量（也称为结果变量、因变量）的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。...它也适用于有多个预测变量的分类预测。假设我们从内置的mtcars数据集的一部分开始，像下面这样，我们将vs作为响应变量，mpg作为一个连续的预测变量，am作为一个分类（离散）的预测变量。...（就像直线回归中x可以预测y一样，只不过是两个连续变量，而逻辑回归中被预测的是离散变量），逻辑回归可能适用。...下面例子中，mpg是连续预测变量，vs是离散响应变量。..... # 执行逻辑回归 —— 下面两种方式等效 # logit是二项分布家族的默认模型 logr_vm <- glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm

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R 语言中的矩阵计算

用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...，它出现在线性一阶微分方程组的解中。...K.matrix(r, c=r) ，返回阶数为 p=r*c 的方阵，对于 r 行 c 列的矩阵 A，计算 A 和 t(A) 的直积。计算公式： ?...， H.matrices(r, c=r) 使得 r 阶 c 阶的子列表的分量，计算从 r 行和 c 列的单位矩阵的列向量的外积导出的方阵。...n 个组件中的每一个也是列表。每个子列表具有 n 个分量，每个分量是 n 阶矩阵。计算公式： ?

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R语言学习-矩阵

矩阵矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数，R生存矩阵按列存储注意：向量不能看成只有一行或者一列的矩阵，二者不能混为一谈矩阵的创建利用matrix()函数例如 matrix...，会改变元素类型后转变为矩阵 > mydata10 逻辑与数值型，逻辑转为数值，2行2列排序 > mydata10...使用下标和中括号来选择矩阵中的行或列或元素，矩阵名+中括号，中括号里面写需要的行与列例如，设置一个矩阵，名字为mymatrix，5行5列 > mymatrix 中括号，可以理解为这一行或列标 > #mymatrix[i,]，返回矩阵mymatrix中第i行元素 > mymatrix[3,] [1] 3 8 13 18 23 > #mymatrix...")] c1 c3 r3 3 13 r5 5 15 drop处理意外降维上面矩阵的引用1~5条，从一个矩阵中提取的结果都为向量，如果说，我取一行或者一列返回结果要求是矩阵，虽然说可以先去后变为矩阵

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R 语言 | 计算可达矩阵

在微博有位朋友问我可达矩阵的计算，于是发了点时间用R语言写出来了。问题如下：计算过程：注意：是矩阵的乘法。...[3,] 0 1 1 0 1 [4,] 0 0 0 1 1 [5,] 0 0 0 0 1 重点在repeat的使用

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R语言向量与矩阵

——荀子这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！...<- c(1:100) # 查看向量x1的内容 > x1 [1] 2 4 6 8 0 # 查看向量x1中的第三个数 > x1[3] [1] 6 2、查看向量的长度和类型 # 查看字符串向量...2，4，7个元素 > a[c(2,4,7)] [1] 7 11 17 # 向量a中第三个到第八个元素的内容 > a[3:8] [1] 9 11 13 15 17 19 # 向量a中小于20的元素...45 47 49 # 向量a中前三个元素相加 > a[a[3]] [1] 21 2、Seq()函数 Seq()函数可以按照指定的规律创建向量 # 创建一个从5到20的向量 > seq(5,20...> which(a==2) [1] 1 4 9 # 向量中为2的元素 > a[which(a==2)] [1] 2 2 2 # 向量中值大于5的下标 > which(a>5) [1] 7 11

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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R语言︱逻辑运算

R软件包含两个逻辑值，TRUE和FALSE。在其他编程语言中也称为布尔值（Boolean values）。布尔向量就是充满着逻辑值的逻辑向量。那么有如何的应用呢？...1、比较运算可以产生逻辑值 >、=、<=、==、!...= b=c(2,3,3,3,5,8,9,3,4,1) a=c(3,4,9) a==b#面对长度不相等的恒等比较，相当于补齐a=c(3,4,9,3,4,9,3,4,9,3)然后一一对比恒等比较的过程中...、&&、||、xor 注意：运算符“逻辑与”和“逻辑或”存在两种形式，“&”和“|”作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑值；“&&”和“||”只作用在对象的第一个元素上。...> x||y [1] TRUE 3、all()和any() 判断数据中是否存在TRUE值，其中all()是在全部为TURE时返回T，any是在存在任何一个TRUE时返回TRUE。

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))] [[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9,...Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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R语言中矩阵常用的操作（笔记）

分享一篇我CSND博客里面的R语言矩阵操作, 可以通过编程理解很多线性代数的概念....这篇文章阅读量2万+, 而我的CSND博客阅读量才10万+, 可以看出博客的阅读量分布不是正态的, 符合马太效应. 1.1 矩阵的生成生成一个4行4列的矩阵，这里用1~16数字。...5 0 10 20 0 40 0 5 20 0 20 80 10 20 5 40 80 20 3.8 矩阵的直和（direct sum）公式：$ A\oplus B$，在LaTex中是 “A \oplus...1];c1 <- dim(A)[2] r2 <- dim(B)[1];c2 <- dim(B)[2] direct_sum r2,c2)),cbind...(matrix(0,r1,c1),B)) direct_sum 1 3 2 0 0 2 3 1 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 1 欢迎关注我的公众号:R-breeding

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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R语言绘图 | 气泡矩阵图

今天，小编教大家用R语言绘制常用的多维数据展示图——气泡矩阵图。首先，我们需要准备输入文件。 ?...准备好输入文件后，我们就可以打开R画图啦~ ## 导入R包 library("ggplot2") ## 导入数据 data 的不同类型，气泡大小反映我们输入数值的高低。...简单几步，气泡矩阵图就画好啦~大家赶快试试吧！具体细节大家可以搜索ggplot2的相关参数，根据自己的需求调整或者将图片导出为PDF格式，通过Adobe illustrator调整。

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R语言在逻辑回归中求R square R方

也许第二种最常见的回归模型是逻辑回归，它适用于二元结果数据。如何计算逻辑回归模型的R平方？麦克法登R平方在R中，glm（广义线性模型）命令是用于拟合逻辑回归的标准命令。...0.1320256（df = 2）因此，即使X对Y = 1的概率有相当强烈的影响，McFadden的R2也只有0.13。...R中的数据，我们可以将响应传递给glm函数，： Call: glm(formula = cbind(s, f) ~ x, family = "binomial", data = data) Deviance...伯努利数据，并适合相同的逻辑回归模型。...平方为0.96，而单个数据模型的R平方仅为0.12。

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

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矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...array) # 求矩阵或者数组array的维度 array.reshape(m,n) # 数组或矩阵重塑为m行n列 np.eye(m,n) # 创建m行n列单位矩阵 np.zeros([m,n],dtype...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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Motif中的PWM矩阵

PWM矩阵是表示motif的一种方式，全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCF的motif序列为（来自于JASPAR数据库）： ? 要构建出PWM矩阵，首先要得到position frequency matrix (PFM)，即在每个位置的四种核苷酸出现的次数。...比如说CTCF的PFM序列为 (图中为JASPAR中的.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次，C出现了291次，G出现了76次，T出现了459次。...将每个位置的频数转换为频率 (某核苷酸的出现数量/这个位置四种核苷酸的总数量)，可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换用的是JASPAR中的.meme...得到motif PWM后，可以用Fimo或其他软件在基因组中扫描得到序列，其基本用法为： fimo [options] 提供motif的PWM

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python中的矩阵运算

转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python中的矩阵运算摘自：http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992...>>>data3=mat(random.rand(2,2)) #这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix...(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引 matrix([[2, 1]]) >>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引 1 ?...4.矩阵、列表、数组的转换列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下： l1=[[1],'hello',3]; numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：...numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。它们之间的转换： ?

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