matrix

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    在MATLAB(R2016a)中,使用vertcat附加一个数组(或使用常规附加[A; B])会产生矩阵,其中的矩阵已按比例缩小为0.0001,而不是1。10000个修复乘以那些矩阵的问题,但我想知道为什么0.0001是附加的,而不是1。这里是代码: temp = ones([1,307200]); new_coords = vertcat(world_coords, temp); new_coo

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    为什么矩阵填充了像这样的namedtuples? 正确插入索引 ,以及如何解决它? from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) m, n = 3, 3 matrix = [[None] * n] * m for i in range(m): for j in range(n

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    我想通过使用包提供的示例数据来学习名为TropFishR的包。包中提供的数据同时包含矢量和矩阵。我如何安排我的数据,像这样 > data(alba) > print(alba) $sample.no [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 $midLengths [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5

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    如果矩阵中的每个2x2子矩阵具有偶数行和列,我需要得到一个列表。例如,假设我们有一个4×4的矩阵(1);该函数应该计算它像以下(我只是想指出的是,给定的矩阵可以是任意的n×m矩阵,其中n和m甚至): (1): [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10,11,12], [13,14,15,16] ] sum2x2 of (1):

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    首先文件,file_utm: 1.3 3.5 2.8 2.1 1.4 0.5 第二文件,file_ltm: 1.3 3.5 2.1 2.8 1.4 0.5 和一个状态下,当if i=j; then i=j=0; fi 输出文件: 0 1.3 3.5 2.8 1.3 0 2.1 1.4 3.5 2.1 0 0.5 2.8 1.4 0.5 0 这是我曾尝试:

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    我有一个概率对称矩阵,对角线条目为null。假设像 0 0.5 0.1 0.6 0.5 0 0.2 0.1 0.1 0.2 0 0.2 0.6 0.1 0.2 0 我想画一个虚拟矩阵,以使进入的概率[I,J]是概率矩阵项[I,J]。请注意,我拥有的概率矩阵是一个犰狳矩阵(一个大矩阵5000x5000)。当然,对角虚拟角色应该为空,因为它们的概率为零。我建立了两个功

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    我一直在研究是否应该在NodeJS或Python中执行一些数据工作。我创建了几个测试,这些测试似乎表明NodeJS使用的Vectorious模块可以以比Python的Numpy模块更快的速度执行矩阵操作。 以下是我编写的两个测试,用于测试模块之间的元素方式乘法。我想知道: 我是否正确设计了这些测试?我明白,这类测试可能涉及大量复杂的问题。 如果这些测试的设计是否正确,那么在数据空间中如何强调Num

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    我写信给加给两个矩阵是如下代码: A=[[2,3,4],[4,2,1]] B=[[5,9,1],[2,4,2]] R=[[0,0,0],[0,0,0]] for i in range(1): for j range(2): R[i][j]=A[i][j]+B[i][j] for r in R: print(r) 但每当我运行这段代码就给出了这样的错误:

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    在Python numpy中,如何在主对角线上制作一个空心对称矩阵,其他位置的矩阵是零?例如 import numpy as np I = np.identity(8) # the identity matrix I array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0.,

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    我比较各种方式来解决线性系统的运行时间,我发现了一个奇怪的模式。我正在测试的解决方法是la.solve(),la.inv()和la.lu_factor_solve()。 import scipy.linalg as la import numpy as np from time import time from matplotlib import pyplot as plt N = 20