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使用R:将矩阵与其转置相乘，同时忽略缺少的值

使用R语言进行矩阵与其转置相乘的操作可以通过以下步骤实现：

  1. 创建矩阵：首先，我们需要创建一个矩阵。可以使用R语言的内置函数matrix()来创建一个矩阵对象。例如，我们可以创建一个3行2列的矩阵，代码如下：
代码语言：R
复制
matrix_data <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, NA), nrow = 3, ncol = 2)

这将创建一个矩阵matrix_data，其中包含了一些值和一个缺失值（NA）。

  1. 转置矩阵：接下来，我们可以使用R语言的t()函数来对矩阵进行转置操作。代码如下：
代码语言：R
复制
transposed_matrix <- t(matrix_data)

这将创建一个转置后的矩阵transposed_matrix。

  1. 矩阵相乘：最后，我们可以使用R语言的%*%运算符来执行矩阵与其转置的相乘操作。代码如下：
代码语言：R
复制
result <- matrix_data %*% transposed_matrix

这将得到矩阵相乘的结果存储在result变量中。

需要注意的是，由于矩阵中存在缺失值，R语言在进行矩阵相乘时会自动忽略缺失值，不会对其进行计算。

这个操作在数据分析、统计学、机器学习等领域中非常常见，可以用于计算协方差矩阵、相关矩阵等。

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相关搜索:R:如何将值转置为列而不是两列的值？R使用'stop‘值将字符串列转置为行，以创建不规则长度的行使用apply in R查找并打印矩阵中缺少值的行名使用lapply将R中的两个矩阵相乘使用mutate_at将R中缺少的值替换为从列名称获取的值(如果不缺少使用R将值从一列添加到第二列中缺少值的另一列使用R将值列表分发到矩阵中，而行中或列中没有重复的值如何使用(reshape2或etc)将相似的记录值转置到R中的单独列中？如何使用group_by将每个变量中的数据从长到宽进行转置？R如何使用R中的泊松分布将一个观察值与其余数据帧进行比较？
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入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

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深度学习：张量 介绍

这导致： (m, n) x (n, r) = (m, r) 如果情况并非如此，则必须转置其中一个矩阵以适应该顺序；这会切换行和列，但保留点积的向量。...但是，第一个轴必须相同： (z, m, n) x (z, n, r) = (z, m, r) 为什么是这样？嗯，如前所述，二维的点积主要是将向量彼此相乘。...由于点积是通过按元素相乘然后求和来执行的，因此首先发生的事情是每个矩阵与其相应的矩阵相乘。当这种情况发生时，矩阵乘法会导致矩阵中的每个向量与其他向量执行点积。从某种意义上说，它就像一个嵌套的点积。...为了使 和 彼此相乘，必须调换 的第二轴和第三轴。并且两者的大小均为 (3, 3, 2)。这意味着必须变成(3,2,3)。这可以使用 Y.permute(0, 2, 1) 来完成，它转置第二和第三轴。...这可以按照与之前使用 Y.permute(0, 1, 3, 2) 或 Y.transpose(2,3) 相同的方式完成。转置后的形状为 (2, 3, 2, 3)。

20620

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

次序索引，确定每个单独的数。粗体小写变量名称。向量元素带脚标斜体表示。注明存储在向量中元素类型。如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。(A⫟)i,j=Aj,i。向量可作一列矩阵。向量转置，一行矩阵。...向量元素作行矩阵写在文本行，用转置操作变标准列向量来定义一个向量，x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元矩阵。标量转置等于本身，a=a⫟。 矩阵形状一样，可相加。对应位置元素相加。...无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式，称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。

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机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导

因此，本教程的符号体系有可能与其他书籍或讲义不一致，求导结果也可能不一致 (例如相差一次矩阵转置，或者是结果矩阵是否平铺成向量等)，使用者需自行注意。...实值函数对矩阵/向量的导数: 要点:求导结果与自变量同型，且每个元素就是f对自变量的相应分量求导 若函数 ? ，则 ? 也是一个 m×n 维矩阵，且 ? 也可使用劈形算子将导数记作 ? 。...对上述约定的理解 对于实值函数 f，上面的定义满足转置关系（f 对某个变量和其转置的导数互为转置）：即：（其中 x 代表任意维度的向量或矩阵）。...的形式）给出的。如果需要把导数视为列向量，只需将公式两边同时转置即可。由于实践中复合一次的情形较常用，这里只给出将变量视为列向量时复合一次的公式： 若 ? ，则： ? 或写作 ? 。...（注意矩阵转置不改变其 F 范数，并且实值函数对 X 和 X_T 的导数互为转置） ? 方法三：根据定义逐元素地算，然后合并成向量、再合并成矩阵。

3.2K120

8段代码演示Numpy数据运算的神操作

(matrix_a,matrix_a.T) # 这里将该方阵与其转置叉乘，将结果赋予matrix_b变量 matrix_b ''' 结果为： array([[ 5, 11], [11, 25...V是一个n×n的方阵，它的转置也是一个方阵，与U矩阵类似，构成这个矩阵的向量也是正交的，被称为右奇异向量。整个奇异值分解算法矩阵的形式如图4-1所示，具体算法实现在此不再赘述。 ?...这是因为一个矩阵与其转置相乘之后的矩阵是对称矩阵（矩阵中的元素沿着对角线对称），将对称矩阵进行分解后的结果可以表示为： A = V∑VT 通过观察上式，我们不难发现U与V矩阵是相同的，因为这个例子中，U...与V矩阵本身也是对称矩阵，不论它的转置与否形式都是一样的。...前面我们介绍过，一个矩阵与其转置矩阵相乘的结果是一个对称矩阵。

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【STM32F407的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵

mod=viewthread&tid=94547 第22章       DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵 本期教程主要讲解矩阵运算中的放缩，乘法和转置。...注意事项： 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，34.30格式，最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...注意事项： 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，34.30格式，最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...函数参数：   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。...函数参数：   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

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【STM32F429的DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵

mod=viewthread&tid=94547 第22章       DSP矩阵运算-放缩，乘法和转置矩阵 本期教程主要讲解矩阵运算中的放缩，乘法和转置。...注意事项： 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，34.30格式，最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...注意事项： 两个1.15格式数据相乘是2.30格式，函数的内部使用了64位的累加器，34.30格式，最终结果将低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...函数参数：   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。...函数参数：   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是转置后的矩阵地址。   返回值，ARM_MATH_SUCCESS表示成功，ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

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温故知新--R基础知识（下）

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CS231n：10 目标检测和分割

每一次移动，都会将输入矩阵的值与卷积核的框中所有值一对一相乘，然后将结果放入框中对应的位置。如果两次移动的卷积核的框有重叠，那么在重叠部分前后两次相乘的结果会进行相加。...我们知道 Transpose 在矩阵运算中代表转置，实际上置换矩阵从矩阵运算的角度看，就是将卷积核对应的矩阵置换得来的，具体分析如下： 假设我们有一个4×4的矩阵，需要在上面使用一个3×3的卷积核进行卷积操作...于是，我们将卷积矩阵转置，顺利得到了一个16×4的矩阵，为了生成一个输出矩阵(16×1)，我们需要一个列向量(4×1)，然后就可以进行矩阵乘法来做卷积： 202207242150965.png 最后，将输出...需要注意的是，上采样时，卷积矩阵中的实际权值不一定来自某个下采样的卷积矩阵，而是可以自由学习的。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。...也就是说，尽管它被称为置换卷积（或者转置矩阵），但这并不意味着我们是取某个已有的卷积矩阵并使用转置后的版本。

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【V课堂】R语言十八讲(八)—简单运算

这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景...来看看R里面的例子就一目了然了. ?...4.矩阵计算 相乘:分为两种相乘 ,一种是点积,数量积,其乘法法则是将两个向量的对应的数相乘后求和.如a(1,2,3,4) 与b(1,2,3,4) 那么点积就是1*1+2*2+3*3+4*4=30,记住点积得到的结果是一个数....另外一种是乘积,它有一个法则,就是前面的矩阵(包括向量,向量就是矩阵的一种)的列数要与后面矩阵的行数相同,才能相乘.如A是3行4列的,B是4行5列的这样就能相乘,而且只能是AB乘不能是BA乘,也就是说外积不能交换顺序....AB乘得到的是另一个3行5列的矩阵,而a是1行4列,b是1行4列,是无法相乘的,只有将a转置为4行1列才能相乘.R中点击是%*%表示 转置: 就是把矩阵的第1行变为第1列,第2行变为第2列….用t表示

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将tf.batch_matmul替换成tf.matmul的实现

注意： （1）multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法，注意和tf.matmul区别。 （2）两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行转置。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。...name: 操作的名字（可选参数） 返回值： 一个跟张量a和张量b类型一样的张量且最内部矩阵是a和b中的相应矩阵的乘积。

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