从n维的超立方体中创建所有向量的方法是什么？
从n维的超立方体中创建所有向量的方法是通过遍历超立方体的所有顶点来获取。超立方体也被称为n维立方体或n维超立方体，它是一个具有2^n个顶点的几何体，每个顶点都代表一个n维的向量。
创建所有向量的方法可以通过以下步骤实现：
- 确定超立方体的维度n。
- 初始化一个n维的向量列表，用于存储所有的向量。
- 遍历超立方体的所有顶点，每个顶点都代表一个n维的向量。
- 对于每个顶点，将其坐标作为一个n维向量添加到向量列表中。
- 遍历完所有顶点后，向量列表中将包含超立方体中的所有向量。
这种方法可以用于生成n维空间中的所有向量，可以应用于各种领域，如数据分析、机器学习、图形学等。
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椭球置信区均匀采样
、、、、
我有一个四维椭球面，我想用它均匀地画样品.我想到了一种在椭球面周围使用超立方体的方法。我们可以从中抽取一个样本，并检查它是否在椭球体中。4维超立方体与椭球体的体积比为0.3。这意味着我只有30 %的成功率。由于我的算法存在速度问题，所以我不想使用这种方法。我也一直在研究反变换采样。你能给我一个关于如何用四维椭球来做这件事的见解吗？
浏览 4提问于2014-07-01得票数 1
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自定义超立方体所包含的点
、、、
我有一个N维向量，X和'n‘等距点沿每个维数和一个参数’δ‘。我需要一种方法来求n^N向量的总和，它是由以向量X为中心的超立方体所包围的，而超立方体的每一侧都是2*δ。
例如：
以N=3为例，我们有一个大小为(2*δ)的立方体，包围了点X。
------------\
|\--------|--\
| | X | |
----------- |
\ |_2*del___\|
在每个维度上，我都有“n”点。所以，我在X周围一共有n^3个向量，我需要找到所有的向量。是否有任何相同的标准算法/方法？如果你做过类似的事情，请建议。
如果问题不清楚，请告诉我。
这就是我所看到的:考虑
浏览 1提问于2009-10-12得票数 0
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我有一个多维数组，在迭代它的每个元素时，我需要计算平方、立方体或其他相关对象的体积，如果维度大于3，则每个元素的大小为2r。如果我迭代数组边界附近的元素，那么这个正方形/立方体的一部分就会停留在数组之外--我需要数组和对象之间交集的体积。
这就是问题在2D中的表现--我需要计算红色区域。
到目前为止，我知道两种方法：
案子和如果-陈述。对于2D，我可以计算交角的坐标，但因为这不是严格意义上的2D问题，而是多维问题，在输入、案例和if语句以及随后的硬编码中，维数是不存在的。
手动遍历正方形中的每个元素，并检查它是否属于数组。虽然这很容易做到，但它也非常慢，即使在2D中也是如此，因为
浏览 1提问于2019-02-23得票数 0
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假设n个立方体(定义为)以n>3为中心，以笛卡尔平面的原点为中心，每条边的长度为10。
我想用Matlab编写一段代码，允许我从这个超立方体中随机绘制一个点(有n个坐标)。有没有一种不用预先定义n维网格的方法？在我的特定应用程序n=11中。
浏览 1提问于2016-04-21得票数 1
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对于任何维度的超立方体，是否有生成邻接矩阵的算法或方法？假设您的输入是5，它将创建一个5维超立方体
我能找到的都是来自的资源
和
浏览 2提问于2012-04-10得票数 0
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对于一个项目，我需要能够从线性子空间中均匀地采样随机点。在一定半径内的线和超平面。因为它们是线性子空间，所以它们必须经过原点。这应该适用于我们在Rn中为子空间绘制的任何维数n。
我希望我的值范围是-0.5到0.5 (也就是说，所有的点都应该落在中心位于原点和长度为1的超立方体内)。我尝试做以下工作来生成随机子空间，然后从这些子空间中生成点，但我不认为这是完全正确的(我认为我缺少对这些点的某种形式的规范化)：
def make_pd_line_in_rn(p, n, amount=1000):
# n is the dimension we draw our subspaces from
浏览 7提问于2021-09-02得票数 1
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在曼宁等人的“信息检索导论”中，我有一个关于练习14.17的问题。
问题是：
“假设两个类，表明当M>1时，超立方体顶点不可分离赋值的百分比随着维数M的增加而减小。例如，对于M=1时，不可分离赋值的比例为0，对于M= 2，则为2/16。通过解析或仿真解决这个问题。”
N维超立方体的顶点赋值总数为：2^{(2^N)}。
正如我在这里中所发现的，可分离赋值的数目是O(2^{(N^2)})。因此，不可分离作业的百分比随着N的增加而增加(这与练习中所说的相反)。
我在这里错过了什么？
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
假设在x、y和z方向上有一个介于0和d米之间的3D空间(它是一个长度为d的立方体)。现在让我们假设我想把它分解成一个小立方体的三维数组。我们要n立方体在每个方向。这意味着每个立方体都有一个d/n的长度、宽度和高度(您可以假设d/n完全分开)。这可以保存在以下数组中：
Cube* cubes[n][n][n];
现在假设我们可以有一个半径为r和位置p的球体，其中p可以在3d空间内的任何位置，而r没有约束。找到和返回与这个球体相交的所有立方体的最有效的方法是什么？
目前，我正在遍历数组中的所有立方体，并使用Pythagorean定理检查每个多维数据集与p之间的距离，这是我为下面编写的伪代码。
Cu
浏览 0提问于2020-09-14得票数 4
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我试图在2^n处理器上使用MPI实现双声速排序。
为了方便起见，我想使用一个n维。使用MPI_Cart_Create，我可以创建自组织维度。这样做将使我的过程效率最大化，同时也会减少我不得不吐口水才能完成的LOC数量。
谷歌和文学家总是说同样的话：
注意，n个-dimensional超立方体是n个-dimensional环面，每个坐标方向有2个进程。因此，对超立方体结构的特殊支持是不必要的。
我还没有见过任何一个例子+n个-dimensional环面，每个坐标方向都有两个进程，这对我来说似乎只是个谜。有人需要建议吗？
谢谢,
浏览 6提问于2010-03-05得票数 3
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超立方体元素
、、、、
编写一个函数或程序，输出每种类型元素(顶点、边缘、面等)的数量。N维超立方体。
以三维立方体为例，它有1个单元(即1个三维立方体)、6个面(即6个二维立方体)、12个边(即12个二维立方体)和8个顶点(即8个0维立方体)。
有关超多维数据集元素的更多详细信息，请参阅这里
你也可以看看遵循OEIS序列。
输入
您的代码将接受大于或等于0的整数作为输入(通过STDIN或函数参数或类似的东西)，这是超立方体的维数。
理论上，您的代码必须适用于任何输入>= 0，而不考虑内存和时间问题(也就是说，如果输入很大，则速度和潜在的堆栈溢出对您的回答不是一个问题)。作为测试用例提供的输入不会超过12。
输
浏览 0提问于2016-01-30得票数 19
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运行时的C++ N嵌套向量
、、、、
在C++ (有或没有boost)中，我如何创建一个N维向量，其中N是在运行时确定的？
大致是这样的：
PROCEDURE buildNVectors(int n)
std::vector < n dimensional std::vector > *structure = new std::vector< n dimensional std::vector >()
END
如果传递1，将分配一个向量。如果传递2，将分配一个2d嵌套矩阵。如果传递3，则分配3d立方体。等。
浏览 1提问于2017-04-12得票数 4
1回答
我遇到了一些问题，我必须为一个定向的超立方体设计一个领导者选举算法。这应该通过使用轮次等于超立方体的维度D的锦标赛来完成。在每个阶段d中，对于1 <= d< d，相邻的d维超立方体的两个候选领导者应该竞争成为(d+1)-dimensional超立方体的单个候选领导者，这是它们各自的超立方体的并。
浏览 3提问于2010-05-15得票数 2
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2回答
这是立方体吗？
、、、
这个挑战是迪翁的挑战"这是长方形吗？“的翻版。这个挑战的目标是编写一个程序来决定某个整数元组的集合是否代表某个维度的超立方体。
背景
超立方体是正方形的推广。
0-cube是一个点。
1-cube是一个线段。
2-cube是正方形。
3-cube是一个普通的立方体。
n-cube是一个连通的几何对象，由两对平行线段组成，彼此垂直，长度相同。
示例
例如，如果给您输入\{(0, 4, 0, 9), (2, 2, -4, 9), (-2, 0, -6, 9), (-4, 2, -2, 9)\}，那么您应该返回一个真实值，因为这四个点定义了一个2-cube (一个正方形)。
您可以以任何合理
浏览 0提问于2020-05-12得票数 11
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2回答
我正在尝试重新创建以下Python numpy代码：
num_rows, num_cols = data.shape
N = 4
data = data.reshape(N, num_rows/N, num_cols)
在C++中使用Armadillo矩阵和立方体？如何才能最有效地做到这一点。我不认为调整大小/重塑操作直接支持从2d矩阵移动到三维立方体？
浏览 0提问于2018-02-07得票数 4
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1回答
我有一个形状为n x d的numpy数组，每一行表示R^d中的一个点。我想过滤这个数组，使其只在单个点的每个轴上的给定距离内的行--可以说是一个d维超立方体。
在一维中，这可以是：
array[np.which(array < lmax and array > lmin)]
其中lmax和lmin是与点+距离相关的最大值和最小值。但我想在d维做这件事。D不是固定的，所以硬编码出来是行不通的。我检查了上面的方法在lmax和lmin是d长度向量的情况下是否有效，但它只是将数组展平。
我知道我可以将矩阵和点插入到像scipy.spatial.distance这样的距离计算器中，并获得某种
浏览 16提问于2019-07-26得票数 1
3回答
在给定维数N的情况下，创建包含N维立方体顶点坐标的numpy数组的有效方法是什么？
例如，对于N=1，它应该返回np.array([[1],[-1]])
对于N=2，它应该返回np.array([[1,1],[1,-1],[-1,1],[-1,-1]])
N=3：np.array([[1,1,1],[1,1,-1],[1,-1,1],[1,-1,-1],[-1,1,1],[-1,1,-1],[-1,-1,1],[-1,-1,-1]])
浏览 0提问于2018-09-07得票数 3
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1回答
我试图确定两个端点start = (x, y, z, ...), end = (x, y, z, ...)给出的一行是否与n维立方体或矩形相交，我将其存储为相反的端点bottom_most = (x, y, z, ...), top_most= (x, y, z, ...)。
我已经找到了，但不是泛化n维的。
我目前的解决办法是：
dimensions = 3
def check_intersects(start, end, cube):
num_intersections = 0
for dim in range(dimensions):
if cube[
浏览 3提问于2017-06-09得票数 0
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如果我有一个右矩形棱镜与角标记如下。
在三维空间中有一个随机点q，如何在立方体上找到与q最接近的点？
浏览 0提问于2017-06-29得票数 7
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6回答
我有一个15M (百万) DAGs (有向无圈图，实际上是有向超立方体)的集合，我想从其中删除同构。这方面的常见算法是什么？每个图都相当小，一个维数N的超立方体，其中N为3到6(目前)，因此在N=6情况下，每个图都有64个节点。
通过使用networkx和python，我这样实现了它，它适用于300 k(1000)这样的小集合(几天内运行)。
def isIsomorphicDuplicate(hcL, hc):
"""checks if hc is an isomorphism of any of the hc's in hcL
Returns
浏览 15提问于2014-11-12得票数 18
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我对Julia有一个简单的问题:我想找到一个超平面通过n维数中的n个点的方程，有什么简单的方法吗？我正在解一个线性方程组，但是它可能是非奇异的，在这种情况下，Julia返回一个错误。在Julia中，有任何已知的方法来求解参数或非奇异方程组吗？
作为一个例子，考虑三维点1 0 0，0 0 1和1 0 1，我想用y=0作为解，通过系数的向量0 1 0。
圣贤
a,b,c,d = var('a b c d')
f1 = a + d
f2 = a + c + d
f3 = c + d
solve([f1==0,f2==0,f3==0],a,b,c,d)
给出
[[a == 0, b =
浏览 0提问于2016-10-07得票数 2
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基本Java问题:我有一个一维对象，从向量转换而来：
Vector<Combination> allValues = getAllValues();
Object[] combinations = allValues.toArray();
条目combination[n]由多个整数值组成，如{0、0、0、0}。
我想要创建一个二维对象4xN (Object[][])，可以达到每个整数值。
从一维Object创建二维的最好方法是什么？
浏览 3提问于2012-05-29得票数 0
1回答
假设我有一个N轴对齐的D维超长方体的集合。
每个超长方体在原点都有一个顶点，并且在正投影中有一个顶点(即所有坐标都是严格正的)。后一个顶点定义了超立方体，因此超立方体的集合可以由一个顶点集合给定，每个超立方体一个顶点。
你可以假设我已经从超长方体的列表中删除了严格包含在另一个超长方体中的任何超长方体。(目前我是通过一个朴素的O(N^2*D)算法来做这件事的。附带问题:我能做得更好吗？)
我需要找到所有超长方体并集的顶点，不包括任何具有一个或多个零坐标的顶点。
在二维中，有N-1个这样的顶点，并且可以通过在一个(任意)坐标上对顶点进行排序来有效地找到它们，即在O(N log(N))中。
在D维中
浏览 0提问于2019-05-09得票数 3
1回答
我有两个列表(大小m和n)包含高维位向量。所有的向量都有相同的维数，如果距离用Hamming距离作为度量。
对于第一个列表中的每个元素，我希望在第二个列表中找到最近的元素。这样一个最接近的元素可能与我正在搜索的元素相差几千位。
简单的方法是计算每对向量的hamming距离，但这具有运行时O(m*n)，这使得它不可行。所以我在寻找一种速度更快的算法。
假设我有d=10000，m=1十亿和n=100十亿，我希望算法能在几天内终止。
第一个列表中的元素是通过从第二个列表中获取一个随机元素并以相同的概率(p< 0.5 )翻转每个位来创建的。我想支持尽可能接近0.5的p值。我对概率算法很在行，它们
浏览 0提问于2016-01-16得票数 6
1回答
我读过“统计学习导论”中关于最大裕度分类器的文章，不明白从超平面上观察到的垂直距离(即向量)是如何计算出来的？我知道二维和三维空间是如何实现的，但是公式(9.11)对我来说是没有意义的。它不应该用这个震级吗？有人能帮我吗？
📷
浏览 0提问于2022-10-05得票数 0
1回答
现在，我被困于解决以下“半”-mathematical问题。
我想划分一个n维限制空间(准确地说是一个超立方体)。
D={(x_1, ...,x_n), x_i \in IR and -limits<=x_i<=limits \forall i<=n}成较小的立方体。
这意味着我希望指定n,limits,m，其中m将是多维数据集的每一侧的分区数- 2*limits/m将是小多维数据集的长度，我将得到这样的多维数据集m^n。
现在，我想返回一个向量向量，其中包含这些小立方体的一些不同的坐标。(或者可以将立方体表示为以指向“左”外角的向量为特征的对象？)
基本上，我不知道使用C+
浏览 3提问于2013-03-21得票数 2
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11回答
数组(一行元素)：
[ ][ ][ ][ ][ ][ ]
二维阵列(表)：
[ ][ ][ ][ ][ ][ ]
[ ][ ][ ][ ][ ][ ]
[ ][ ][ ][ ][ ][ ]
[ ][ ][ ][ ][ ][ ]
三维阵列：
//Imagine the above table as a cube ( a table with depth )
如何可视化一个四维数组？
最接近的是多个立方体，所以对于int[,,,] 5, 10，2，7将是多维数据集5，第10行，第2列，层(深度) 7。
但我不确定这是否是一个四维数组的最佳可视化方法.我不确定这是教它的最好方法..。然而，它确实具有
浏览 21提问于2010-05-14得票数 17
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4回答
我有n=10000的10维向量。对于每个向量v1，我想知道最小化v1和v2之间的角度的向量v2。
是否有比O(n^2)更快地解决此问题的方法
浏览 1提问于2010-05-21得票数 8
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2回答
假设我们有一个跨越三维空间的三维网格。这个网格是由立方体组成的，立方体不需要整数长度，它们可以有任何可能的浮点长度。
我们的目标是，给定一个点和一个方向，线性地检查我们路径中的每个立方体一次，准确地检查一次。
因此，如果这只是一个普通的3D数组，并且这个方向在X方向上，从位置(1,2,0)开始，算法是：
for(i in number of cubes)
{
grid[1+i][2][0]
}
当然，原点和方向都是任意的浮点数，所以不像只迭代三维数组的一维那样容易。而且，立方体的边长也是任意浮动，这也使它变得更加困难。
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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1回答
到目前为止，我对立方体映射的理解是，需要为立方体中使用的每个顶点指定三维纹理坐标，而不是为2D纹理指定(u,v)坐标。
一些假设
立方体映射使用归一化顶点来表示三角形的纹理坐标。
这些归一化顶点与指定的实际顶点相似:归一化纹理坐标使用它们对应顶点的大小。
因此，如果顶点的单位大小为1，则其归一化纹理坐标N为1.0f / sqrt(3.0f )；
这些假设中哪些是正确的，哪些是不正确的？如果有不正确的地方，请说明原因。
编辑
虽然没有必要，但值得赞赏的是一个例子，或者更确切地说，是一种建议的方法--使用可编程管道。
浏览 2提问于2013-04-01得票数 1
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连接点到平面/绘制多边形
、、、、
我目前正在做一个项目，我想在三维立方体上画出不同的数学对象。它的工作原理是作为向量方程给出的点和线。现在我有一个平面作为一个参数方程。这个平面可以在三维空间的某个地方，可以在屏幕上看到，这就是这个三维立方体。这个立方体充当一个AABB。
我首先要知道的是飞机是否与立方体相交。为了做到这一点，我创建了与这个立方体的边缘完全相同的线，然后做12条线/平面交点，计算这条线是否在AABB的一部分线段(边)内被击中。这样做，我将得到一组点，定义平面的可见部分，在立方体中，我必须绘制。
我现在有6点A，B，C，D，E和F来定义我想要画的多边形ABCDEF。要做到这一点，我想把多边形分割成三角形，例如: A
浏览 3提问于2015-12-11得票数 0
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我试图把我的头绕在VAE的周围，并且很难理解当人们绘制潜在空间的散点图时所看到的是什么。我想我理解瓶颈概念；我们从N输入维到H隐维到Z维高斯和Z均值，以及Z方差值。例如，这里 (它基于官方的PyTorch VAE实例)、N=784, H=400和Z=20。
当人们制作二维散点图时，他们实际上画的是什么？在上面的例子中，瓶颈层是20维的，这意味着有40个特性(包括\mu和\sigma)。人们会在这上面做PCA或tSNE之类的事情吗？即使Z=2仍然有四个特性，所以我不明白显示集群的散点图是如何生成的，比如在MNIST中。
浏览 0提问于2019-04-09得票数 2
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我试图用d维点为最近对问题创建一个解决方案。我在google上做了一次彻底的搜索，但除了维基百科上的内容之外，似乎没有对d维案例的解释：
将分治算法推广到对d的任何常值取O(n log )时间.
以及我发现的这文件：
分而治之战略的两个关键特点是：
子问题组合的步骤发生在一个较低的维度上。
组合步长中的子问题满足稀疏条件。
稀疏性条件:任何边长2δ的立方体都包含S的O(1)点。
请注意，最初的问题并不一定具有此条件。
..。
给定n个具有δ-稀疏条件的点，求出距离≤δ内的所有对.
将集合划分为S1，S2，中间位置H。递归地将问题分为两部分。
把H周围的δ厚板上的所有点都投影到H上，叫这个集
浏览 0提问于2015-12-29得票数 4
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我不确定这个主题在这里还是在数学溢出上更合适。因为我用的是numpy，所以我想我应该把它贴在这里。 我试图在3维空间中旋转一个立方体，然后将其投影到2维平面上。 我从身份矩阵开始： import numpy as np
I = [[1,0,0],
[0,1,0],
[0,0,1]] 然后，我对Y轴应用旋转变换： from math import sin, cos
theta = radians(30)
c, s = cos(theta), sin(theta)
RY = np.array([[c, 0, s],[0, 1, 0], [-s, 0, c]])
# at
浏览 33提问于2019-05-29得票数 5
2回答
我编写了一些代码来生成拉丁超立方体样本，用于高维参数空间上的插值。拉丁超立方体本质上是超立方体上点的集合，这些点被放置在立方体/矩形网格上，它具有两个点不共享任何单个坐标的特性，并且每一行/列/高维轴都被采样一次。例如，对于2个维度和4个总样本，这是一个拉丁超立方体：
| | | |x|
| |x| | |
|x| | | |
| | |x| |
产生这一结果的一个算法是生成从0到N1的整数的D随机排列，其中D是维数，N是期望的样本数。将它们合并到一个DxN矩阵中，会给出一个坐标列表，它将形成一个拉丁超立方体。
我还想生成一种特殊类型的拉丁超立方体，称为对称拉丁超立方体。这个性质实质上意味着超
浏览 0提问于2019-07-05得票数 8
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我试图使用 1000维维基百科word2vec模型来分析一些文档。
通过内省，我发现一个单词的向量表示是一个1000维的numpy.ndarray，但是每当我试图创建一个ndarray来查找最近的单词时，我就会得到一个值错误：
ValueError: maximum supported dimension for an ndarray is 32, found 1000
从我的在线观察可以看出，32确实是ndarray所支持的最大维数--那么是什么呢？如何才能输出1000维的ndarray？
下面是一些示例代码：
doc = [model[word] for word in text if w
浏览 4提问于2019-10-06得票数 1
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我正在实现一个算法，这个算法在计算上非常复杂，我想确保我没有做不必要的工作。
存在一个n=2立方格，例如，如果n=2由(0，0，0，0，1，0)，(1，0，0，0)，(1,1,0)，(0,1,1)，(0，0，1，1)，(1，0，1，1)，(1,1,1)组成。
在这个格中，我将递归地生成所有m点集，类似于：
solve(set_of_points) {
if set_of_points.size = m, finish
do some useful computation here
for each point in lattice not in set_of_
浏览 0提问于2016-03-11得票数 10
我得到了一些缩放立方体(1, 2.5, 1)在一个三维空间与接地地板与位置(0, 0, 0)和刻度(100, 0, 100)在图片中一样。但是为什么立方体是从中心延伸出来的。我想把它们放在地上。
这是我的矩阵操作代码：
Matrix4f.scale(scale, mMatrix, mMatrix);
Matrix4f.translate(position, mMatrix, mMatrix);
那么，OpenGL是如何缩放我的多维数据集的，我如何才能对其进行分级呢？
📷
浏览 0提问于2014-10-29得票数 0
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我需要计算6个面的法线从立方体。立方体是用键移动的，所以，作为立方体的位置，我需要知道法线的面。
有什么方法可以帮助这个计算吗？
浏览 0提问于2010-12-27得票数 0
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我试图在任意维中对进行编码，我只能创建一个球面，在它的边缘上有3个给定的点，换句话说，一个由N维空间中的3点定义的球面。
这个球体的中心将是距离(定义)3点的最小距离等距点。
我知道如何在二维(由3分定义的三角形圆心)中求解，我也看到了一些三维向量计算，但我不知道对N最好的方法是什么，甚至可能的话。
(如果我走错了方向，我也希望得到关于ND中最小边界球计算的任何其他建议。)
浏览 6提问于2014-09-12得票数 3
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我有一个m*n维数的矩阵M。M包含n个数据，每个数据都有m维，且m比n大。
现在我的问题是，如何计算PCA of M，使用OpenCV中的SVD来保持总负载或能量的99%<code>E 213</code>的特征向量，步骤或步骤是什么？
浏览 2提问于2013-04-18得票数 2
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一个具有矩形棱镜三维空间，例如{xmin，xmax}，{ymin，ymax}，{zmin，zmax}.目标是使用一个预先定义的“网格”最多N个立方体，最大限度地绘制出三维空间。如果N不能均匀地平铺到空间中，它将只使用N个立方体。注立方体位于立方体中心点(即网格)，而不是立方体边缘。
例如，在简单的N=30情况下，和{0,3}，{0,3}，{0,3}。正确的答案是使用边长为1的立方体，在这种情况下，将在3行3列的3个堆栈中使用27个多维数据集。
在比较困难的N=1000和{0,100}，{0，0}，{0，50}中，y维只使用一行立方体(不能再使用)，所以z和x维必须使用按2:1.100/L* 5
浏览 4提问于2016-03-04得票数 1
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这里有一个给定的三维矢量。我想把这个向量转换成一个旋转，它可以使立方体的局部轴(如X轴)之一与矢量的方向相匹配。
我准备了两张照片。但我不能粘贴因为我的名誉。我是大一新生。
我试过很多次了，但还是没能成功。当我旋转立方体时，我认为这可能涉及到立方体的旋转顺序。
浏览 3提问于2014-05-08得票数 0
在sklearn.datasets.make_classification中，y类是如何计算的？假设我查了他的：
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2,
n_classes=2, n_clusters_per_class=1, random_state=0)
从X中得到y的公式是什么？这些文档在谈到信息丰富的特性时会涉及到这一点：
信息功
浏览 2提问于2013-08-15得票数 5
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给定一个2D数组，其中每个(x，y)单元包含不同大小的字符串向量(为简单起见)。 将此数据结构展平为一维数组的最有效方法是什么，即创建一个函数，将每个字符串注射映射到{1，...，n}，其中n是数据结构中字符串的总数。
浏览 16提问于2020-07-12得票数 1
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我环顾四周，所有在单位球上产生均匀随机点的解都是为2维或3维设计的。
什么是(可处理的)方法来生成均匀的随机点，在中生成一个任意维的球?特别是在球的表面上。
前言中，在立方体中生成随机点并剔除范数大于1的点在高维情况下是不可行的。在高维中，单位球的体积与单位立方体的体积之比为0。即使在10个维度中，单位立方体中的随机点也只有0.25%左右在单位球内。
浏览 0提问于2019-02-06得票数 6
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我想截断一个立方体。
如果我有一个一维数组，我可以这样做：
var oldarray = new double[n];
var newarray = new double[m];
Array.Copy(oldarray, newarray, m);
对于m较小的n，很明显oldarray会存储一些数据.
我想在立方体上做同样的事情，比如：
var oldarray = new double[n,n,n];
var newarray = new double[m,m,m];
Array.Copy(oldarray, newarray, m);
请问最快(最出色)的方法是什么？(除了使用三重f
浏览 5提问于2014-04-24得票数 1
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我正在尝试创建一个三维游戏，它完全基于完全相同大小的立方体。我想学习如何只用二维游戏库制作我自己的三维游戏。目前，我的做法是，我有一个数组存储的位置，所有中心的每个立方体在游戏。然后，在绘制单个立方体时，我会计算出我需要绘制的立方体的哪3面(因为您不需要绘制立方体的所有3面)。然后，知道所有立方体角的三维点，我将这些点投影到一个二维空间中，使用相机的位置，摄像机的角度，以及我所投射的点。
现在，我真正的问题是:既然我可以绘制一个立方体，我如何绘制多个立方体，考虑到需要按一定的顺序绘制多维数据集(即，更远的立方体需要先绘制，这样离我们更近的立方体就会出现在离我们很远的立方体的顶部)？如何确定首先
浏览 2提问于2014-04-05得票数 1
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将SVC (支持向量分类器)应用于这里显示的一维数据：
📷
参数成本C=0和C=Infinity的支持向量是什么？
就我所读到的支持向量机和超参数C而言，我想说：
对于C = 0，C = Infinity没有支持向量，所有的数据点都是支持向量。
这是正确的吗？注意，我说的是SVC，而不是SVM
浏览 0提问于2021-04-11得票数 1
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