文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python实现所有算法-高斯消除法

一旦所有前导系数（每行中最左边的非零条目）都为 1，并且包含前导系数的每一列在其他地方都为零，则称该矩阵为简化行梯形形式。这种最终形式是独一无二的；换句话说，它与所使用的行操作序列无关。...例如，在下面的行操作序列中（在第一步和第三步对不同行进行两个基本操作），第三和第四个矩阵是行梯形矩阵，最后一个矩阵是唯一的简化行梯队形式。...因此，如果两个前导系数在同一列中，则可以使用类型 3的行操作使这些系数之一为零。然后通过使用行交换操作，总是可以对行进行排序，以便对于每个非零行，前导系数位于上一行的前导系数的右侧。...如果矩阵的所有前导系数都等于 1（这可以通过使用类型 2 的基本行操作来实现），并且在包含前导系数的每一列中，则称矩阵为简化行梯形。...该列中的其他条目为零（可以通过使用类型 3 的基本行操作来实现）。 假如我们求解这个方程的解 下表是同时应用于方程组及其相关增广矩阵的行缩减过程。

1.6K30

LogisticRegression(逻辑回归)

例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。...在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现 # 构造函数h(x) 其中sigmoid函数形式为： 对应的函数图像是一个取值在0和1之间的曲线： 因为： 由上两式联立可得: # 使用极大似然估计法...因为乘以了一个负的系数，所以J(θ)取最小值时的θ是最优参数 # 梯度下降算法求J(θ)的最小值 根据梯度下降法可知，更新过程为： 式中α为学习率，求偏导数步骤： 所以更新过程可以写成： 因为α是常量...，所以1/m可以省略，最后更新过程变为： # 梯度下降的向量化(vectorization) 约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值 ： 约定待求的参数θ的矩阵形式为...[:, 0:-1] # 取数据集的最后一列 lableMat = data[:, -1] # 为dataMat添加一列1，代表所有theta0的参数，其中0代表第1列，1代表需要插入的数值

30410
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

5-数组

②以列序为主（先列后行）：按照行号从小到大的顺序，依次存储每一列的元素 假设有一个 m 行 n 列 的二维数组，每个元素占S个存储单元 按行优先存储的查找方法： Loc(i,j) = Loc(1,1)...我们可以使用一维数组存储对称矩阵。 由于矩阵中沿对角线两侧的数据相等，因此数组中只需存储对角线一侧（包含对角线）的数据， 每一对对称元素共享一个存储空间。...此时，如果想从行逻辑链接的顺序表（三元组）中提取元素，则可以借助 rpos 数组提高遍历数组的效率， ③十字链表法 对于压缩存储稀疏矩阵，无论是使用三元组顺序表，还是使用行逻辑链接的顺序表，归根结底是使用数组存储稀疏矩阵...介于数组 "不利于插入和删除数据" 的特点，以上两种压缩存储方式都不适合解决类似 "向矩阵中添加或删除非 0 元素" 的问题。 ?...使用十字链表压缩存储稀疏矩阵时，矩阵中的各行各列都各用一各链表存储，与此同时，所有行链表的表头存储到一个数组（rhead），所有列链表的表头存储到另一个数组（chead）中。

1K20

C++ 特殊矩阵的压缩算法

对称矩阵的上三角和下三角区域中的元素是相同的，以n行n列的二维数组存储时，会浪费近一半的空间，可以采压缩机制，将 二维数组中的数据压缩存储在一个一维数组中，这个过程也称为数据线性化。...三元组表是一个一维数组，因其中的每一个存储位置需要存储原稀疏矩阵中非零数据的3 个信息（行，列，值）。三元组表名由此而来，也就是说数组中存储的是对象。...或者说 ，转置后的矩阵还是使用三元组表方式描述。 先从直观上了解一下，转置后的B矩稀疏阵的三元组表的结构应该是什么样子。 是否可以通过直接交换A的三元组表中行和列位置中的值？...其核心思路如下所述： 在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。 统计每一列中非零数据的个数。 记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...如果在遍历时，能记录每列非零数据在B三元组表中应该存储的位置，则可以实现A三元组表中的数据直接以转置要求存储在B三元组表中。 重写上述的转置函数。

1.9K30

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。 你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。

2.6K10

比对软件BWA及其算法（上）

二、BWT算法 我们以文献中的字符串googol 为例， 代表结束的字符，在字符串中有且仅有一个，且在字母表顺序中排第一位，例如在26字母表中 首先我们要生成左边形式的矩阵，他是将上一行的字符串的第一个字符放到最后一位形成的...随后我们将每一行新的字符串从前到后按字母表顺序排列，生成右边的矩阵，称为Suffix array矩阵，矩阵最后一列 looogg 称为Burrows-Wheeler Transform string （...BWT算法还有一些特性，我们将SA矩阵的第一列称为F列，最后一列（BWT string）称为L列，明显F列和L列中各字母数量相同，且在原字符串中的顺序相同，如下图所示。...例如我们要将序列go比对到参考基因组googol上，那么SA矩阵中所有首字母为g，第二个字母为o的行就是我们比对到的结果。...两个红框分别代表了go和oo比对到参考基因组googol上的SA inteval，因为我们允许一个mismatch，所以我们认为oo也是go比对上的结果。

44610

【愚公系列】软考中级-软件设计师 016-数据结构（数组、矩阵和广义表）

数组的长度是固定的，一旦定义后，就不能再改变。 矩阵（Matrix）是一个具有行和列的二维数组。它是由一组具有相同元素类型的数据按照行和列的方式排列组成的。...假设有一个3行2列的数组： [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] 行向量形式表示时，将每一行都排列在一行中： [1, 2, 3, 4, 5, 6] 列向量形式表示时，将每一列都排列在一列中...三元组结构是一种常用的存储矩阵的方式，它将矩阵中的每个非零元素存储为一个三元组，包括该元素的行索引、列索引和值。...通常情况下，三元组结构中的元素按矩阵的行优先的方式进行存储，即先按行遍历矩阵，再按列遍历。因此，三元组结构的存储方式会将矩阵中的非零元素按照行的顺序排列，并保持它们在矩阵中的相对位置不变。...递归定义的重数是广义表的深度，即定义中所包含括号的个数（单边括号的个数），原子的深度为0，空表的深度为1。 head()和tail()是广义表的两个基本操作。

17921

矩阵的三种存储方式---三元组法 行逻辑链接法 十字链表法

我们可以使用一个一维数组来存储每行第一个非零元素在一维数组中的位置，这样就可以提升访问效率。这样的表就叫做行逻辑链接的顺序表。   ...下图为一个稀疏矩阵，当使用行逻辑链接的顺序表对其进行压缩存储时，需要做以下两个工作： ?   1.将矩阵中的非 0 元素采用三元组的形式存储到一维数组 data 中： ?   ...2.使用数组 rpos 记录矩阵中每行第一个非 0 元素在一维数组中的存储位置。 ?   通过以上两步操作，即实现了使用行逻辑链接的顺序表存储稀疏矩阵。   ...我们把矩阵的每一行每一列分别看成一个链表，然后将每一行和每一列的链表的第一个元素存放在一个数组中。这个数组就叫行链表的头指针数组，列链表的头指针数组。...对于十字链表矩阵的打印，我们每次从行/列头结点数组中取出每一行或者每一列的第一个节点依次往下访问就可以了，和普通的链表访问没有区别。

1.2K40

数据结构 第四章 字符串和多维数组

将A转置为B，就是将A的三元组表M[0].i置换为表B的三元组表M[0].i，如果只是简单地交换a.data中i和j的内容，那么得到的b.data将是一个M[0].i顺序存储的稀疏矩阵B，要得到按行优先顺序存储的...解决思路：只要做到： 将矩阵行、列维数互换； 将每个三元组中的i和j相互调换； 重排三元组次序，使mb中元素以N的行(M的列)为主序。...（1）方法一：按M的列序转置 即按mb中三元组次序依次在ma中找到相应的三元组进行转置。为找到M中每一列所有非零元素，需对其三元组表ma从第一行起扫描一遍。...（2）方法二：快速转置 即按ma中三元组次序转置，转置结果放入mb中恰当位置。此法关键是要预先确定M中每一列第一个非零元在mb中位置，为确定这些位置，转置前应先求得M的每一列中非零元个数。...down:用于链接同一列中的下一个非零元素。 在十字链表中,同一行的非零元素通过right域链接成一个单链表。同一列的非零元素通过down 域链接成一个单链表。

1.6K40

数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

三元组组成：row行、column列、value值 三元组表：用于存放稀疏矩阵中的所有元素。                ...特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。                ...6.4三元组表存储：快速矩阵转置                 6.4.1定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系 每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数 当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。

1.8K60

数组和广义表 原

以二维数组为例，二维数组在顺序存储时一般有两种： 第一种行优先顺序：存储时先按行从小到大的顺序存储，在每一行中按列号从小到大存储。...第二种列优先顺序：存储时先按列从小到大的顺序存储，在每一列中按行号从小到大存储。 二、矩阵的存储 1．压缩存储 矩阵的压缩存储就是存储数组时，尽量减少存储空间，但数组中每个元素必须存储。...稀疏矩阵的压缩存储采用三元组的方法实现。其存储规则是每一个非零元素占有一行，每行中包含非零元素所在的行号、列号、非零元素的数值。 为完整描述稀疏矩阵，一般在第一行描述矩阵的行数、列数和非零元素的个数。...三元组存储形式： ? 第一行表示矩阵的数据总数：5行、6列、4个值。 第二行表示数据的位置及内容：2行、2列、值为3。 第三行、第四行依次类推。...第三：广义表可以是一个递归表，即表也可以是其本身的一个子表。 广义表的表头是广义表中的第一个元素，而表尾则是去掉表头之后的所有元素。 广义表中通常利用求表头和表尾运算求得广义表中某个元素的值。

70420

基于matlab的方差分析_方差分析结果怎么看

6列： 第一列为方差来源，方差来源有组间、组内和总计3种 第二列为各方差来源所对应的平方和（ss） 第三列为各方差来源所对应的自由度（df） 第四列为各方差来源所对应的均方（MS），MS... p=anova1(X,group) 当X是一个矩阵时，anoval函数会把X的每一列作为一个独立的组，检验各组所对应总体是否具有相同的均值。...c是一个多行5列的矩阵，它的每一行对应一次两两比较的检验，每一行上的元素包括包括作比较的两个组的组标好，两个组的均值差、均值差的置信区间。...双因素一元方差分析首先要把数据矩阵处理一下，要把矩阵装换成每一列对应因素A的一个水平，每行对应因素B的一个水平。本例中，每一列对应一个A因素（氮）水平，每一行对应一个B因素（磷）水平；反过来也可以。...样本观测值矩阵X是一个mxn的矩阵，它的每一列对应一个变量，每一行对应一个观测，每一个观测都是n元的。

1.2K10

MySQL学习9_DQL之聚合与分组

聚合函数aggregate function具有特定的使用场景 使用场景 确定表中的行数（或者满足某个条件或者包含某个特定值的行数） 获取数据中某些行的和 找出表中（特定行或者所有行）的max、min、...：输出排序顺序 常见的聚合函数 AVG()：平均值，自动忽略值为NULL的行 COUNT()：行数 count(*)：统计所有行，包含空行 count(column)：对特定列column中具有值的行进行计数...分组中使用最多的是group by和having group by 看一个group by的栗子 select vend_id, coutn(*) as num_prods -- 指定两个列 from...Products group by vend_id; -- 指定分组的字段：对每个vend_id进行计算 规定： group by中可以包含任意数目的列，可以进行嵌套 group by子句中列出的每一列都是检索列或者有效的表达式...group by在where之后，order by之前 能够通过相对位置指定列，group by 2, 1 如果分组列中带有NULL的行，将它们作为一个组返回 having 除了能够group by

1.7K10

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来，就能使用该算法进行学习。 ?...这些决策看似没有逻辑意义，但其实它们可能反映了数据中的一个真实模式，或者它们可能是统计中的异常值。 在决策树生成后，输出一个混淆矩阵，这是一个交叉列表，表示模型对训练数据错误分类的记录数： ? ?...实际值 预测值 行合计 不违约 违约 不违约 125000.625 28000.140 15300 违约 23000.115 24000.120 4700 列合计 14800 5200 20000...这里我们假设将一个违约用户错误的分类为不违约相比于将不违约用户错误的分类为违约来说，前者相较于后者会给贷款方造成4倍的损失，故代价矩阵为： 上述矩阵行表示真实值，列表示预测值，第一列和第一行代表不违约，...第二列和第二行代表违约。

86110

【数据结构】串与数组

1） 概述 使用三元组唯一的标识一个非零元素 三元组组成：row行、column列、value值 三元组表：用于存放稀疏矩阵中的所有元素。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置 矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。...三元组表存储：快速矩阵转置 1）定义 假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系 每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数 当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。

3.9K10

PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

稀疏矩阵通常用三元数组进行存储，（i，j，value）分别表示不为零的元素的行、列以及值。 除了上述的三元数组的压缩方式，稀疏矩阵还有两种压缩方式。分别是行逻辑链接的顺序表、十字链表。...4.1 三元组顺序表 三元组顺序表以行为主序，以列为次序，从小到大进行排列。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...快速转置数组算法： 假设原矩阵为M，新矩阵为T，引入两个新的数组，数组num[col]为第col列非零元的个数，cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...php //快速转置稀疏矩阵 //根据原标准三元数组获取每一列非零元个数及第一个非零元的位置 /* 输入要求 array( 0=>array(0,1,33), 1=>

2.2K110

利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

补充知识：混淆矩阵(Confusion matrix)的原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 在机器学习中, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能...这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式)....也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示真实类中的实例 (Confusion matrix From Wikipedia 中的定义)....其有两维 (真实值 “actual” 和 预测值 “predicted” ), 这两维都具有相同的类(“classes”)的集合. 在列联表中, 每个维度和类的组合是一个变量....按照定义, 混淆矩阵 C 中的元素 Ci,j 等于真实值为组 i , 而预测为组 j 的观测数(the number of observations).

2.7K30

【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

如果每一行和每一列同属于一种 bicluster ,就重新排列数据矩阵的行和列,会使得 bicluster 呈现对角线。...下面是一个例子，此结构的biclusters 具有比其他行列更高的平均值: ? 在棋盘结构的例子中, 每一行属于所有的列类别, 每一列属于所有的行类别。...每一个行和列都只属于一个 bicluster, 所以重新分配行和列，使得分区连续显示对角线上的 high value: Note 算法将输入的数据矩阵看做成二分图：该矩阵的行和列对应于两组顶点，每个条目对应于行和列之间的边...例如，如果有两个row 分区和三个列分区，每一行属于三个 bicluster ，每一列属于两个 bicluster。...这个算法划分矩阵的行和列，以至于提供一个相应的块状不变的棋盘矩阵，近似于原始矩阵。 2.4.2.1.

2.1K90

SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（上）

矩阵是由若干行和若干列组成的二维数组，而向量组则是由若干向量组成的集合。矩阵的每一行可以看作是一个向量，而向量组中的每个向量也可以看作是一个行向量。此外，矩阵的秩与向量组的秩也有着密切的联系。...矩阵是有序向量组：矩阵是数学中的基本概念之一，它是一个由数字组成的矩形阵列。在形式上，矩阵是由若干行和若干列组成的，每一行和每一列都有一定的顺序。这个顺序就决定了矩阵是一个有序向量组。...与此同时，针对稀疏矩阵类我们还可以添加一些功能，比如获取矩阵的行和列等等。...与此同时，针对稀疏矩阵类我们还可以添加一些功能，比如获取矩阵的行和列等等。...还有两点需要注意：第一，这两个序列并不是使用 Python 列表，而是其元素为 Python 列表的 NumPy 数组；第二，行向量组索引序列中的元素（序列）都是排好序的（便于使用二分查找来提高查找效率

13010

基于基因集的样品队列分组之层次聚类

U133 Plus 2.0 Array dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列 boxplot(dat[,1:4],las=2) dat=log2...，列名为median，同时对dat这个矩阵按行操作，取每一行的中位数，将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing...= T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序，将对应的行赋值为一个新的ids ids=ids[!...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dat['ACTB

98820
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券