matrix

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    比较矩阵时考虑下一段代码: In [90]: m1 = np.matrix([1,2,3], dtype=np.float32) In [91]: m2 = np.matrix([1,2,3], dtype=np.float32) In [92]: m3 = np.matrix([1,2,'nan'], dtype=np.float32) In [93]: np.isclose(m1,

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    如何删除numpy数组中所有具有相同值的列?例如,如果我有这样的矩阵: [0 1 2 3 1] [0 2 2 1 0] [0 4 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0 1 2 4 5] 我希望得到一个新的矩阵,看起来像这样: [1 3 1] [2 1 0] [4 3 4] [1 3 4] [1 4 5]

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    我有一个矩阵(例如A)它有n×3维,第一列是行号,第二列是列号,第三列是高度值。 我有一个零矩阵与i * j尺寸。现在我想把高度值(第三列)放在零矩阵(B)中,对应于该高度的行(第一列)和列(第二列)。 例如: A=[5,4,108;1,3,105;3,3,98] B=[0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0

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    我有一个矩阵n * n尺寸。对于给定的整数k我必须打印对角线的元素。 从图像:对于k = 0,它具有打印向量:1,12,23,34。 我该怎么做?

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    下图显示了在OpenGL中计算透视投影矩阵时使用的主要值。它们被标为“HALFFOV”,“右”,“左”,“近”,“NEAR×2”: 现在,您将在下面的图片中看到,找出投影后x值假设它是2 x NEAR除以右 - 左。事实是,2 x NEAR除以RIGHT - LEFT与简单地做NEAR/RIGHT相同。在这两种情况下,你只需加倍,将NEAR翻倍,并将RIGHT加倍,因此分数是相同的。 此外,在第3

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    Python中是否有任何简短的方式来打印一个更大的矩阵像这样的子矩阵不使用for循环? matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] sub1 = matrix[1:2][1:2] >>>desired answer: [[6,7][10,11]] 1 2 3 4 5 *6 7* 8 9 *10 11* 12 13

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    我与社区生态学一起工作,我试图随机化我的矩阵〜999次,并为这999次中的每一次提取beta多样性值。这将有希望给我一个空分布来比较我的实际值。但是,我正在运行一个循环功能来执行此操作非常困难。 因此,这里的一些示例数据: com.dat<-matrix(c(10,0,0,0,5,0, 0,3,4,0,0,9, 0,0,8,6,0,0, 7,0,9,0,0,0, 5,3,2,2,1,2),nro

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    我所试图做的事: 1.规模均匀地围绕一个点一个点的数组。 2.一个点必须是一组点的平均点。 下面的代码,似乎工作,但我不知道这是否是这样做的正确方法。 我知道,均匀缩放只需通过一些值乘以分,但这结垢0,0,0点,怎么办呢各地意思呢? 代码可以通过以下步骤进行细分: 获得积分的阵列的平均点,通过总结所有的位置,并通过多个点的划分。 比例是缩放值 然后我做矢量减法得到一个矢量指向点到平均点。 我正常化

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    根据一些数据来源,NDC与剪辑空间的不同之处在于,NDC只是由W分量划分后的剪辑空间。基元被剪切在剪辑空间中,在OpenGL中沿X,Y和Z轴是-1到1(编辑:这是错误的,请参阅答案)。换句话说,剪辑空间是一个立方体。剪切在这个立方体内完成。如果它落在里面,它是可见的,如果它落在外面,它不可见。所以我们来看一个简单的例子,我们从俯视角度看俯视Y轴的负Y轴。 HALFFOV是45度,这意味着NEAR和

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    您好,我需要Stata的Mata编程语言帮助以获得以下最小工作示例。 我试图在维600x1(V矩阵)的指针矩阵内插入维(1x200)(由随机正常绘制生成)的子矩阵。 mata: T=600 //number of markets K_S=1 //number of variables with stochastic coefficients R=200 //number of random