我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
我正在尝试使用R中的奇异值分解对矩阵进行降维。我能够找到"MovMat“矩阵的D,U,V矩阵。我想减少一些维数,使它们在D矩阵中的值小于"treshhold“。我写了下面的代码。但是我不知道如何在"MovMat“矩阵中找到小于阈值的值。
library(cluster)
library(fpc)
# "MovMat" is a users-movies Matrix.
# It is contain the rating score which each user gives for each movie.
svdAllDimensions = sv
我有一个由真值和假值组成的矩阵,名为originaldata。和第二个X度量的矩阵,称为最终矩阵。为了在最终矩阵中只保存原始数据中为TRUE的值,并将其余的值设置为0,我将执行以下循环
for (row in 1:sqrt(length(finalmatrix)))
{
for (col in 1:sqrt(length(finalmatrix)))
{
if (originaldata[row,col] == FALSE) {
finalmatrix[row,col] <- 0
}
}
}
但是这是非常慢的,特别
我正在尝试用Java逆时针旋转一个矩阵90度。我找到了如何使用2D矩阵的答案,但我的矩阵是3D的。
这是我是如何发现如何做2D旋转的:
static int[][] rotateCW(int[][] mat) {
final int M = mat.length;
final int N = mat[0].length;
int[][] ret = new int[N][M];
for (int r = 0; r < M; r++) {
for (int c = 0; c < N; c++) {
ret[c][