配合NumPy的Python也可以得到媲美Matlab的矩阵处理和数学计算效果，再配合SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）两个库Python便成为了几乎可以替代...三.数组的运算 创建好数组后对于数组的操作都和Matlab一样，通过冒号运算符可以很方便地得到数组的切片。...然后使用reshape函数就可以很方便地将数组进行形状改变，但要求数组的变形前后元素数量不变。 ? 正如Matlab可以方便地对数组运算一样，NumPy也提供了方便的方法。...五.矩阵matrix 前面提到了一下的矩阵matrix是个奇怪的设计，不是一样的东西么？...首先matrix中乘号*表示矩阵的叉乘，而点乘需要使用multiply函数，这点更接近于Matlab。其次刚才没有提到array的求逆之类的操作，因为array经常需要多一步才能得到。
5.Matlab中也不需要使用大括号来表示代码块，却也不需要像Python使用缩进来表示，而是使用了很原始的方法，在例如if语句开始后使用end字符表示代码块的结束。...2.和其他语言不同的是，由于一切变量都是矩阵，Matlab的函数可以有多个返回值，类似矩阵形式返回，返回值被括在中括号中用方括号隔开 3.对于没有参数也没有返回值的函数，可以直接写函数来调用...使用方法和正常的函数是一样的。 5.而上面的这个骚操作的用途就是因为有些函数被称为功能函数，常常用于计算非线性函数。...3.for循环条件不需要括号，类似Python不需要冒号，但是由于Matlab没有大括号所以要以end结尾。...2.元胞的新建方法是使用大括号括住元素，各个元素之间用逗号隔开。若是多维的元胞矩阵，则各位间用分号隔开，这点和矩阵其实是一样。
有没有期待这一期的图论碎碎念呢？在本期开始之前，首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。...还有现在像一些人工智能（AI）领域里面的一些研究比较深的，会涉及到元认知（Meta Cognition）的问题，即怎么才能教计算机像人一样学习思考。从人的角度，元认知就可以说对如何建立联系的认知。...简言之，将复杂问题抽象成矩阵一顿操作才是MATLAB的风格。 这里我们用MATLAB和PYTHON的networkx包来演示对图同构的判断。...MATLAB来试着构建一个判别两个邻接矩阵是否成线性关系的函数。...本系列推文脉络参考《详解Matlab在最优化计算中的应用》；matlab代码参考https://wenku.baidu.com/view/bb04a627af45b307e8719776.html
Python语言挖掘的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造数据挖掘应用，而且MATLAB的运算速度也很快。...然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。 虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。...程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，为了完成一个简单的工作，必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。...Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。...Python语言是高级编程语言，可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得很容易表达自己的目的。
在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。...在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。...Python语言的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应 用，而且MATLAB的运算速度也很快。...然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。...Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。
其实我觉得判断一项技术有没有价值、有多大价值的最简单最有效的方法就是看有多少人在研究它。如果大家都在研究，那必然说明它很火，至少目前很火，以后的几年里依然还会火。...人觉得单从图像处理的角度评价的话，Python并没有前面两个工具（Matlab和OpenCv）应用广泛，不过作为通用的脚本语言，我觉得每个程序员都应该去了解了解它，毕竟俗话说没有烂的编程语言，只有烂程序员...我在学Python时第一个自己写的程序就是微信打飞机的小程序，在我的博客中有详细的教程，虽然是参照小甲鱼的《零基础入门学习Python》视频教程写的，但还是蛮有成就感的。 ...最基本的东西往往蕴藏着深奥的道理，无论你现在多牛多厉害，都不能放掉最本源的东西。多想想图像是什么，有什么本质属性，你可能无法得到准确的答案，但肯定能得到一些有用的感悟（有点像哲学问题了）。 ...在写这篇教程时我说的很直白，就像和大家对话一样，想到什么说什么。
机器学习领域，常见的编程语言有：Matlab、Octave、Python、Numpy、R。...用过matlab的同学可能也发现了，它的语法几乎就是照搬Matlab，非常友好。 可以使用”PS1('>>')"命令将Octave前面提示去掉，如下图： ? 变量 还可以定义变量，像下面这样： ?...向量和矩阵 定义一个3*2的矩阵： ? 定义中的分号就是矩阵的换行。 定义向量和定义矩阵本质上是一样的，下面这样是定义一个行向量： ? 如果定义列向量呢？ ?...还有一种比较有意思的向量的定义方法，下图中的办法可以定义一个从1开始到2结束间隔（步长）为0.1的向量。 ? ? 或者省略步长： ? 还可以定义全为1的矩阵： ?...当然，类似的办法可以用函数定义全0的矩阵，或者随机数矩阵。 ? 灵活使用上面的这些基础操作，可以得到一些比较复杂的数。比如按照公式得到一组随机数，这个随机数如果用randn函数，它们服从高斯分布。
在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。...在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。...Python语言的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。...然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。...Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。
参见说明 索引 NumPy，与 Python 一样，数字从 0 开始索引；a[0] 是第一个元素。 MATLAB 的脚本语言是为了线性代数而创建的，因此一些数组操作的语法比 NumPy 更紧凑。...:) A*B是矩阵乘法，因此看起来就像您在线性代数中编写一样（对于 Python >= 3.5，普通数组使用@操作符具有相同的便利）。...参见注释索引 NumPy，像 Python 一样，从 0 开始编号；a[0]是第一个元素。 MATLAB 的脚本语言是为了线性代数而创建的，因此一些数组操作的语法比 NumPy 的更紧凑。...需要注意的是，r_ 不像函数或构造函数一样被调用，而是使用方括号进行索引，这样可以在参数中使用 Python 的切片语法。...在一维array上进行转置没有任何效果。 对于matrix，一维数组总是转换为 1xN 或 Nx1 矩阵（行向量或列向量）。A[:,1]返回形状为 Nx1 的二维矩阵。
3.3.2 矩阵和阵列运算 MATLAB允许客户使用一个单一的算术运算符或函数来处理所有在矩阵中的值。比如： 下面继续说一下matlab矩阵的转置，求逆矩阵。 给矩阵a加上符号a'用于求转置矩阵。...注意上面的a*inv(a)得到的结果已经不再是整数矩阵，Matlab存储结果的时候会以浮点的形式进行存储，Matlab实际存储的数值和当前命令窗口显示的数值是有区别的。...，和通过命令whos查看的效果是一样的。...3.6 Matlab字符串 在matlab中显示字符串跟使用C不一样，matlab中使用单引号即可。...Matlab也支持在一幅图中绘制多个子图片，主要是通过函数subplot实现： >> t = 0:pi/10:2*pi; [X,Y,Z] = cylinder(4*cos(t)); subplot(2,2,1
3.3.2 矩阵和阵列运算 MATLAB允许客户使用一个单一的算术运算符或函数来处理所有在矩阵中的值。比如： ? 下面继续说一下matlab矩阵的转置，求逆矩阵。 ?...注意上面的a*inv(a)得到的结果已经不再是整数矩阵，Matlab存储结果的时候会以浮点的形式进行存储，Matlab实际存储的数值和当前命令窗口显示的数值是有区别的。...，和通过命令whos查看的效果是一样的。...3.6 Matlab字符串 在matlab中显示字符串跟使用C不一样，matlab中使用单引号即可。...3.8.3 多个子图的绘制 Matlab也支持在一幅图中绘制多个子图片，主要是通过函数subplot实现： >> t = 0:pi/10:2*pi; [X,Y,Z] = cylinder(4*cos(
Matlab生成dll使用Python调用+Python安装文件直接生成 RGB转换HSV色彩空间（Python+MATLAB实现） Matlab简单制图功能探索(简单APP制作) Matlab2018b...安装+破解（有偿下载） Python版本的MatLab-Scilab MatLab操作树莓派（2B+，及图形化界面安装） MatLab 2019a版安装.上 Matlab.1 Matlab.2...指数 运算注意，点运算是指元素点对点的运算，是矩阵内元素对元素的运算。右除和传统的一样，左除则相反。 X*A=B 右除 A*X=B 左除 ? 两种矩阵 ? 冒号创建向量 ?...多项式乘法，相当于两个数组的卷积 ? 除法，解卷 ? 由根构造多项式 ---- 接下来的这个东西，有点像结构体。单元型变量和结构型变量，允许用户将不同但是相关的数据类型集成到一起，方便数据管理。...mxn的置空单元数组 ? ? 图形单元变量输出 ? 创建一个结构型的数组 ? 里面的元素，通过field属性名来组织 ? 得到属性名字 ? ? 几种常见矩阵的生成
相信很多朋友刚开始做算法时应该都是用matlab做理论模型的验证，后来Python又大火，很多小伙伴又争相学起来python，可过了没多久，一个更牛逼的语言又进入了我们的视野--Julia，号称是有...相信又有不少朋友蠢蠢欲动了，而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时，很容易把它的语法跟其他语言搞混，所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较...，因此无需指定数据类，在第一次赋值时会将数据类型记下动态语言，但可以指定类型，添加类型会显著提高性能和系统稳定性值有类型，变量没有类型整数使用方法：x=1 可用x.bit_length()查看x的bit...数，python中int型是没有大小限制的，理论上位宽可以无限大使用方法：x=1 matlab中默认都是double类型，也可以用int16(x)将x转为16位有符号数使用方法：x=1 在64位系统中默认是...r1 = length(x) r2 = x[r1] return r1,r2 end print(f(1,2,3,4))参数类型无需指定，在函数调用时才会得到参数类型无需指定，在函数调用时才会得到参数类型可以不指定
MATLAB全称matrix laboratory，特性也跟名字一样，对矩阵的处理功能非常强大，对不能装到矩阵里的元素比较吃力，当然也可以是我菜。...先说优点，量化或者数据分析来说，正如前面说的，matlab对矩阵的支持非常强大，二维以及更高维的矩阵，虽然python，r里面也有矩阵这样的数据类型，但感觉没有matlab的好用，比如python里的矩阵...此外，老版本的matlab没有带标签的数据格式，类似python，r里dataframe这种，用矩阵的话，需要自己记住每一列代表什么含义，这种情况下自己写还好，但看别人的代码会非常痛苦。...VBA是比较特殊的一门语言，内嵌在OFFICE中，是VB的简化版，不仅仅是针对EXCEL了，WORD，PPT里都可以用，有时候也叫宏，基本是一样的，只不过VBA是码的，宏是录的。...所以我一般能录就录，能不写就不写，录的逻辑是，你可以在excel把你想通过代码实现的功能操作一遍，编译器里会自动生成代码，直接运行的话效果跟操作时一模一样的，再稍微改一改就可以用了。
M文件编辑器不仅仅是一个文字编辑器，它还具有一定的程序调试功能，虽然没有像VC、BC那样强大的调试能力，但对于调试一般不过于复杂的MATLAB程序已经足够了。...(7) 观察变量或表达式的值：将鼠标放在要观察的变量上停留片刻，就会显示出变量的值，当矩阵太大时，只显示矩阵的维数。 (8) 退出调试模式：没有设置快捷键，使用菜单或者快捷按钮来完成。...MATLAB语言的语法 1. 注释 MATLAB中用百分号%表示其后为程序注释(实际上在前面已经碰到了这样的注释)。编写M程序和编写其它程序一样应该养成良好的程序注释习惯。...在MATLAB中有大量的内置函数及大量的工具箱函数，使用它们可以完成大部分的工作；但由于不同的用户有不同的需要，MATLAB允许用户开发自己的专用或通用函数，以扩展MATLAB的函数应用。...这里仅简单介绍一下M函数的编制与使用方法。这对理解后面的S-函数有很重要的作用。 (1) M函数的第一行必须包含function，普通的M文件没有这种要求。
向量：一维数组 向量初始化 为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...要确保向其输入的列表是同一种类型，否则你最终会得到 dtype=’object’，这会影响速度，最终只留下 NumPy 中含有的语法糖。 NumPy 数组不能像 Python 列表一样增长。...在进行测试时，我们通常需要生成随机数组： 向量索引 一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们： 除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...随机矩阵生成的句法也与向量的类似： 二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。
虽然科学计算领域一直是Matlab的天下，但是Numpy基于更加现代化的编程语言——Python。...虽然当前Matlab的地位仍然难以撼动，但是，随着时间的推移，Python在科学计算上的生态系统也会越来越丰富。...(another_matrix,2) # 使用奇异值分解法将该矩阵进行分解，分解得到三个子矩阵U,s,V # 在s矩阵的基础上，生成S矩阵为： S = np.array([[s[0],0],...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。...我们在第2章介绍过用于线性降维的PCA算法，该算法中有一个步骤是将协方差矩阵分解然后重建，下面我们演示一下使用Numpy的SVD算法来实现PCA算法的例子： 7.
要开始学Matlab了，不然就完不成任务了 java中有一句话叫作：万物皆对象 在matlab我想到一句话：万物皆矩阵 矩阵就是Java中的数组 不过矩阵要求四四方方，Java中的数组长和宽可以不同长度...一个有意思的矩阵——结构器 听到这个名词，我想到了构造函数#34 结构器有点像对象 具有不同的field属性（成员变量） 一个属性就相当于一个矩阵容器，所以为什么说万物皆矩阵呢，哈哈...,xxx,xxx) 此方法可以用于将小矩阵拼接成大矩阵 repmat（）有两种重载构造方法 1.repmat(variable,length)，得到一个length*length的矩阵 2....repmat(variable,line,column)得到一个line*column的矩阵 下面演示一下方法的使用 repmat([12,34;56,78],2,3) 结果如下： ans =...被虐死了 学习资料不全面，电子书和学习视频都不没有java完善 还有好多数学方法啊，感觉用MATLAB就是跟数学打交道，编程的份量小了好多，搞到我这个刚学到定积分的大一渣渣搞不懂矩阵的秩是什么
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