我已经编写了一个python程序,它从文本文件中获取数字并生成两个矩阵。这些矩阵的大小非常大。
例如,矩阵1是5*X,矩阵2是X*5,其中X是0到160之间的随机数
我尝试了以下方法来对矩阵进行乘法,并使用较小的数字来验证乘法:
result = np.dot(matrix1,matrix2)
result = matrix1.dot(matrix2)
result = np.multiply(matrix1, matrix2[:, None])
当两个矩阵的维数相等时,这三种方法确实有效。因此,一个5*5矩阵乘以一个5*5矩阵就可以了。我的代码在尝试将维数不相等的矩阵相乘时抛出错误。例如,一
我正在处理一个矩阵,让我们称之为X,在python中。
我知道如何使用X.shape获取矩阵的维数,但我特别感兴趣的是在for循环中使用矩阵的行数,并且我不知道如何在适合循环的数据类型中获得这个值。
例如,想象一下tihs的简单情况:
a = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]])
for i in 1:(number of rows of a)
print i
如何自动获得“a的行数”?
你好,我有一个叫做tfidf2的矩阵,这个矩阵的形状是( 11159,1985年),它有11159行和1985年的列,我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵,这个矩阵叫做datesNumpy,它的形状是(11159,12),它们有相同的行数,所以可以连接它,新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年),
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
我试图将4x1行数据附加到python中的矩阵中。矩阵被初始化为空,然后在循环的每一次迭代中增长一行,直到过程结束。我不知道矩阵将被追加多少次,因此不幸的是,将数组初始化到预定的最终大小并不是一个选项。我在np.r_中发现的问题是,所附加的矩阵和列表需要相同的大小,这很少是这样的。下面是一些我一直在工作的伪代码。
import numpy as np
dataMatrix = np.empty([4,1])
def collectData():
receive data from hardware in the form of a 4x1 l
在numpy和tensorflow中,如果较小矩阵的形状是较大矩阵的后缀,则可以添加不同维数的矩阵(或张量)。这是一个示例:
x = np.ndarray(shape=(10, 7, 5), dtype = float)
y = np.ndarray(shape=(7, 5), dtype = float)
对于这两个矩阵,运算x+y是以下操作的快捷方式:
for a in range(10):
for b in range(7):
for b in range(5):
result[a,b,c] = x[a,b,c] + y[b,c]
然而,在
我正在尝试将一段“for”循环代码从Matlab转换到Python。在这个块中有一个语句:A[B]=C。这三个A,B和C都是矩阵。在python中,由于Matlab和Python之间索引标准的不同,我需要编写为A[B-1]=C。当B是非空的时候,这个语句在python中很好。但是,如果B为空,则该语句如下所示:
A11 = np.copy(A[:,B-1]) #Remind that B is an empty matrix, like B=np.array([0])
索引错误:用作索引的数组必须是整数(或布尔型)类型的
实际上,如果B是空的,那么对于矩阵A11,我想要的只是另一个空矩阵。当然
我有几个.mat文件,每个文件都包括一个矩阵。我需要使用h5py在python中导入它们,因为它们已经被-v7.3保存了。
例如:
*myfile.mat includes matrix X with the size of (10, 20)*
我在python中使用以下命令:
*import numpy np,h5py
f=h5py.File('myfile.mat','r')
data=np.array(f['X'])
data.shape* -> **(20, 10) Here is the problem!**
矩阵
有没有一种方法可以在R中创建一个矩阵,而该矩阵中的每个元素都是另一个矩阵?我以前用Python做过,但是当我做的时候
X <- matrix(rep(0,200),nrow=200,ncol=1)
for (i in 1:200){ X[i,] <-matrix(rep(0,32),nrow=8,ncol=4)}
它不适用于R。
谢谢!
我下载了一个数据集,其中包含一个名为“depths.mat”的MATLAB文件,其中包含一个三维矩阵,其维数为480 x 640 x 1449。这些实际上是1449张图像,每个图像的维数都是640 x 480。我使用the库成功地将它加载到python中,但问题是维度的不寻常顺序。这使得Python认为有480幅尺寸为640 x 1449的图像。我试图在python中重新构造矩阵,但是简单的整形操作并没有解决我的问题。
欢迎任何建议。谢谢。
我有一些形式的约束。
A_{i,j,k} = r_{i,j}B_{i,j,k}
A是nxmxp矩阵,B也是。r是nxm矩阵。
我想以某种方式在Python中将其矢量化,尽可能高效。现在,我正在通过说r_{i,j,k} = r_{i,j} for all 1 <= k <= p将r转换成nxmxp矩阵。然后,我在r和B上调用np.multiply。这似乎是低效的。欢迎任何想法,谢谢。
def ndHadamardProduct(r, n, m, p): #r is a n x m matrix, p is an int
rnew = np.zeros(n, m, p)
你好,我是python的新手,我不能解决我的问题。假设我有一个列表(a),这个列表有许多相同形状的矩阵。我想得到一个矩阵,它是每个元素的平均值的结果。 下面是列表及其元素: a[0]=[1 2 3]
a[1]=[3 4 5]
a[2]=[6 7 8] 下面是所需的矩阵: mean=[10/3 13/3 16/3] Mean of each element of a list of matrices 实际上,这个答案对我来说很好,但它适用于R,而不是python。如果我在提问时犯了错误,我很抱歉。
我有一个二进制文件,我必须从中读取数据。该文件由一个128x128x243矩阵(十六进制格式)组成,我使用以下代码读取了该矩阵:
with open("zubal_voxel_man.dat", "rb") as fileHandle:
dim_x = 128
dim_y = 128
dim_z = 243
data = np.zeros((dim_x,dim_y,dim_z), dtype=np.int)
for p in range(0, dim_x):
for q in range (0, di
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?
我遇到一个将torch.tensor的python矩阵转换为torch.tensor的问题。
例如,M是一个(n,m)矩阵,每个元素M[i][j]都是一个具有相同大小(p, q, r, ...)的torch.tensor。如何将列表M的python列表转换为具有(n,m,p,q,r,...)大小的torch.tensor。
M = []
for i in range(5):
row = []
for j in range(10):
row.append(torch.rand(3,4))
M.append(row)
如何将上面的M转换为具有(5,10,3,
我希望能够从Python中的2D数组中提取一行或列,以便保留2D形状并可用于矩阵乘法。然而,我在中找不到如何最好地做到这一点。例如,我可以使用
a = np.zeros(shape=(6,6))
若要创建数组,但是a:,0的形状为(6,),我不能将其乘以形状矩阵(6,1)。对于每一个矩阵乘法,我是否需要将数组的一行或一列重塑为一个矩阵,还是有其他方法来进行矩阵乘法?