Q: save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found,是为什么,应该怎么解决?
read.csv,用于读取“comma separated value”文件。它以 DataFrame 的形式导入数据。相关参数:
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子;)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
主要是看官方的入门文档(https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html)写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制,我只是简单地写了这篇笔记,权当记录与提示,不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab,该自己查文档还是该去查。
读书笔记(四) 这是第四部分数组与矩阵 将代码复制到m文件即可运行 函数部分需新建m文件保存 %% 向量与矩阵 x = [2; 4] % 向量 A = [4 -3; -2 1] % 矩阵 A*x A'*A % 转置 A*A' %% 随机矩阵 R = 2*rand(2,2)-1 %% 连线画图 X = [ -6 -6 -7 0 7 6 6 -3 -3 0 0 -7 2 1 8
上述的例子创建了一个1*1的矩阵名为x和的值存储在其元素中。我们可以看看另外的例子,
线性代数是用来描述状态和变化的,而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介,可以分为状态(静态)和变化(动态)信息来看待。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
可以参照的向量元素的几种方式中的一种或多种。ith 一个矢量v的分量被称为v(i)。
(7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,使用?+命令
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
一个向量是一排有序排列的元素。使用时,一般都会直接给变量定义,也就是“赋值”即赋予变量一个数值 <-
(1)R的规范赋值符号是<-,也可以用=代替 (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (4)显示工作路径 getwd() (5)向量是由元素组成的,元素可以是数字或者字符串。 (6)表格在R语言中称为数据框^_^ (7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。 (8)数据类型(重点只有两个)
摘自【生信星球】的总结,我觉得对于我这种生信小白来说很有帮助,包括一些易错点,以及需要注意的地方。
Diabates是名义变量,Status是顺序变量,二者都是分类变量,R中称为因子
(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。c()意思是combine(),将不同元素组合为一个向量)
(1)数据框约等于”表格“,不是完全等于表格。因为数据框不是电脑上的一个文件,并且要求每一列只能有一种数据类型。但是数据框可以导出,可以导出为一个表格。
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
> (7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,可用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
在我的客服系统后台,能够展示出向量库里的数据列表。现在有一个新需求,客户添加的数据很多,想要能够在后台搜索指定的数据,方便去修改。
新手攻略: (1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (4)显示工作路径 getwd(
3.当您用空格(或逗号)分隔数值时(如前面的任务中所示),MATLAB 会将这些数值组合为一个行向量,行向量是一个包含一行多列的数组 (1×n)。当您用分号分隔数值时,MATLAB 会创建一个列向量 (n×1)。
理解向量之前,需要知道元素的概念。元素指的是数字或字符串,根据它可以区分标量和向量
x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
本文介绍了稀疏表示、匹配追踪(MP)和正交匹配追踪(OMP)算法,以及它们在压缩感知、信号重构和机器学习等领域的应用。
很多刚刚接触SLAM的小伙伴在看到李群和李代数这部分的时候,都有点蒙蒙哒,感觉突然到了另外一个世界,很多都不自觉的跳过了,但是这里必须强调一点,这部分在后续SLAM的学习中其实是非常重要的基础,不信你看看大神们的论文就知道啦。
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
深度学习基础入门篇六(1):模型调优:注意力机制多头注意力、自注意力,正则化【L1、L2,Dropout,Drop Connect】等
在深度学习领域,模型往往需要接收和处理大量的数据,然而在特定的某个时刻,往往只有少部分的某些数据是重要的,这种情况就非常适合Attention机制发光发热。
在 Octave 中我们可以直接创建向量,使用 空格 或者 逗号 来分隔列;使用 分号来分隔行.
在机器学习项目中,你肯定要在代码中实现各种运算,其中必然要用到各种数学符号,因此,必须了解并熟知如何实现。
数据框约等于“表格”,数据框里的每一列只能同一种数据类型,单独拿出一列是向量,是为一个整体
大家好!最近有很多朋友询问我关于 Matlab 的使用,于是我决定写一篇博客来分享一下我的经验。对于数学和编程爱好者来说,Matlab 是一个非常有用的工具。我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么,为什么 Matlab 这么受欢迎呢?
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
所有的运算符显示在表2-1中,并以最高优先级至最低优先级的顺序排列。相同优先级的运算符,除特指外皆由从左至右的顺序进行运算。
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k,那么该数组就是k-维的。
(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况)
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码(例如,在C语言中,指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化)。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
可以通过分号; 连接不同的代码(如赋值加输出,赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号)
前两次文章有读者私信说Matlab初学,基础较差,本次分享一下Matlab的基础内容,熟练者可以跳过本文,后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
未来将以张量如何切入深度学习及强化学习领域等方面进行研究和探讨。希望这个长篇能够坚持下去。
作业2优化 前面student个数是数出来的,但是在R语言中,能用函数代替就不要自己数,除非这代码只用一次
MATLAB作为一个高性能的科学计算平台,主要面向高级科学计算。MATLAB的基本计算单元是矩阵与向量,向量为矩阵的特例。一般而言,二维矩阵为由行、列元素构成的矩阵表示;对于m行、n列的矩阵, 其大小为m×n。在MATLAB中表示矩阵与向量的方法很直观,下面举例说明
【拓展:R语言中的表格中的加粗的内容【123、表头名称】不属于表格内容,属于表格的属性】
今天发烧了一个上午,躺尸了整整一个上午,然后老板夺命连环call直接给我整pofang了,害,不说了,开始今天滴学习~
# 来源:NumPy Essentials ch5 矩阵 import numpy as np ndArray = np.arange(9).reshape(3,3) # matrix 可以从 ndarray 直接构建 x = np.matrix(ndArray) # identity 用于构建单位矩阵 y = np.mat(np.identity(3)) x ''' matrix([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云