因此,我试图创建一个matlab函数,它接受两个输入,一个矩阵和一个值,并返回矩阵中除给定值的所有实例之外的所有值的和。到目前为止,这是我编写的代码:
function [total] = sumAllExcept(matrix, except)
total = 0;
for i = 1:size(matrix, 1)
for k = 1:size(matrix, 2)
if(matrix(i, k) ~= except)
total = total + matrix(i,k);
我有25000x10个矩阵,我想得到一个长度为5000的向量,它的条目是两个矩阵中相应行的向量乘积。即第一个条目应该是row1 of matrix1 * row1 of matrix2转置,依此类推。
我可以用一个for循环来实现:
result = zeros(5000)
for i = 1:5000
result(i) = matrix1(i,:)*matrix2(i,:)'
end
但是有没有办法做到这一点,矢量化或使用bsxfun?
谢谢!
我有两个矩阵列表,每个列表由10个5x5矩阵组成:
List 1:
[[1]]
A B C D E
[1,] 1.0000000 2.0000000 1.0000000 2.0000000 1.0000000
[2,] 1.0000000 2.0000000 1.0000000 2.0000000 1.0000000
[3,] 1.0000000
我有两列数据(Names = DataA & DataB)。
我有两个可变的代码集,我想要计算匹配项(Names = DataC & DataD)。
DataA (A列)
a
b
b
c
e
.....8000 records
DataB (B列)
John
Fred
Gerry
Alice
etc.... 8000 records
与c匹配的DataA变量.....(最多20 - RangeName=DataC)匹配John Fred的DataB变量...(最高20 - RangeName=DataD)
我可以使用以下命令计算DataA到DataC的匹配数:
SUMPRODU
这里有一段我的脚本。这应该做的是打开一个矩阵(在文件matrix_seeds_to_all_targets中),并对每列中的所有元素求和(最后我应该得到一个1xN数组)。我得到的是一个错误: AttributeError:'list‘对象没有'sum’属性。你能给我一些关于这方面的见解吗?
def collapse_probtrack_results(waytotal_file, matrix_file):
with open(waytotal_file) as f:
waytotal = int(f.read())
f = open(wayfi
因此,我尝试将标量值添加到openCV中的Mat对象的所有元素,但是对于raw_t_ubit8和raw_t_ubit16类型,我得到了错误的结果。这是代码。
Mat A;
//Initialize Mat A;
A = A + 0.1;
矩阵最初是
加法的结果是完全相同的矩阵。当我尝试向raw_t_real类型的矩阵添加标量时,不会出现此问题。我说的raw_t_ubit8是指深度是CV_8UC1
我有一个很大的矩阵,以物种为列,以站点为行。它是一个存在/不存在矩阵(即每个物种可以存在=1或不存在= 0)。
有些物种是重复的,但它们的值并不相同(即相同的物种可以出现在一条记录中,而在另一条记录中则不存在)。
我需要合并列,即当一个物种被复制时,我只想保留一条记录并对所有值求和。
例如,给定这个矩阵:
A = matrix(c(1,0,1,1,1,1,0,0,1,1), nrow=2, ncol=5)
colnames(A)<-c("A","B","A","A","B")
A B A A B
我有这个密码
A = unidrnd(2,100,30)-1;
B = reshape(A, 100, 3, 10);
B是一个包含10层100x3矩阵的多维数组。现在我要执行这段代码,
C = length(nonzeros(all(B,2)))/100;
其中,代码右侧的函数应该生成与10个层的结果相对应的10个值,但我得到的只是一个值。代码的右边检查所有1的行数,取全部为1的行数,除以100,得到全部为1的行数的分数。
如何使用上面显示的代码行获得3D矩阵的每个100 x 3层的结果,这样我就不必使用循环了?结果C必须是预期结果的数组。
我正在寻找一种快速有效的方法来填充共现矩阵(可以这么说)。以下是我正在使用的数据示例:
col1 col2
a e
a f
a e
b f
c g
a e
d f
a e
a g
b e
c e
我想要一个如下形式的矩阵:
... e... f... g
a
b
c
d
其中对应的条目与该频率有关。
例如,矩阵中的元素(3,1)将对应于(c,e)的共现频率,并且应当具有值1,并且(1,1)的值应当具有对应于数据集中的(a,e)的3个条目的值3。
我目前正在使用两个for循环单独计
我在试着求矩阵的反对角线的和。使用我的代码
r=int(input("Enter no of rows:"))
c=int(input("Enter no of cols:"))
a=[]
for i in range(r):
a.append([0]*c)
print("Enter elements:")
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a[0])):
a[i][j]=int(input())
for i in range(len(a)):
for
我一直收到这个错误消息和回溯:
Error in FUN(X[[i]], ...) :
only defined on a data frame with all numeric variables
5 stop("only defined on a data frame with all numeric variables")
4 FUN(X[[i]], ...)
3 lapply(args, function(x) {
x <- as.matrix(x)
if (!is.numeric(x) && !is.complex(
我们得到了一个列向量mx1和一个矩阵m,对于列向量的第一行中的值,我们希望将这个值与矩阵的同一行的每一个值相乘,然后将所有这些加起来。这将对向量中的每一行I重复,这样我们就得到了一个列向量。
想要用for-循环来实现这一点,到目前为止(其中M是矩阵,v是我们开始使用的初始列向量),它返回一个错误,上面写着"Subscripted赋值维度不匹配“,所以我想我在某种程度上混淆了我的索引:
for i = 1:nv
for k = 1:mM
columnvectorendresult(i,) = columnvectorendresult(i,) + v(i,:)*M
我有一个64X64的矩阵,我需要找出它的按列平均值。
但是,我需要除以矩阵中非零的总数,而不是除以每列中的元素总数(即64个)。
我设法让它在单个列中工作,如下所示。作为参考,生成矩阵的函数名为fmu2(i,j)。
q = 0;
for i = 1:64
if fmu2(i,1) ~= 0;
q = q + 1;
end
end
for i = 1:64
mv = (1/q).*sum(fmu2(i,1));
end
这适用于生成第一列的“均值”值。然而,我在循环这个过程时遇到了问题,这样我就可以得到每一列的平均值。我尝试执行嵌套的for循环,但它只计
为了使Gauss和Jacobi方法收敛,有必要检查系数矩阵是否为对角占优的,即对角元素在其列的所有元素中应具有最大的值。如果还不是对角线占优势,则采用旋转。如果矩阵是对角占优的,则应满足以下条件:(这也称为收敛)
//convergence
abs(A[i][i]) > summation(abs(A[i][j]),j=1 to n) where j != i for all i...n
//swapping rows in a matrix for partial pivoting
A:rowswap(A,source_index,destination_index)
我是否可以在m
假设现在我有两个长度相同的向量:
A = [1 2 2 1];
B = [2 1 2 2];
我想创建一个矩阵C,它的dim=m*n,m=max(A),n=max(B)。
C = zeros(m,n);
for i = 1:length(A)
u = A(i);
v = B(i);
C(u,v)=C(u,v)+1;
end
并获取
C =[0 2;
1 1]
更准确地说,我们将A和B中的相应索引视为C中的行和列,C(u,v)是{k | A(i)=u和B(i)=v,i= 1,2,...,length(A)}中的元素数
有没有更快的方法呢?
我正在处理一个2D矩阵并找到元素之和,下面是我的逻辑:
def calculateSum(a, x, y):
s = 0;
for i in range(0,x+1):
for j in range(0,y+1):
s = s + a[i][j];
print(s)
return s
def check(a):
arr = []
x = 0
y = 0
for i in range(len(a)):
row = []
y = 0
for j i