如何从其他几个矩阵创建矩阵？
从其他几个矩阵创建矩阵的方法有多种，具体取决于矩阵的维度和数据类型。以下是一些常见的方法：
- 矩阵拼接（Concatenation）：将多个矩阵按照指定的维度进行拼接。在Python中，可以使用NumPy库的concatenate函数或者vstack、hstack、dstack等函数来实现。拼接时需要注意维度的匹配。
- 矩阵叠加（Stacking）：将多个矩阵按照指定的维度进行叠加。与拼接不同的是，叠加时会增加一个新的维度。同样可以使用NumPy库的stack函数来实现。
- 矩阵合并（Merge）：将多个矩阵按照指定的键（Key）进行合并。在数据分析领域，常用的方法是使用Pandas库的merge函数或者concat函数来实现。
- 矩阵乘法（Matrix Multiplication）：将多个矩阵进行乘法运算，得到新的矩阵。在数学中，矩阵乘法满足结合律，可以通过循环遍历矩阵进行计算。在Python中，也可以使用NumPy库的dot函数来实现。
- 矩阵转置（Matrix Transpose）：将矩阵的行和列进行交换，得到新的矩阵。在Python中，可以使用NumPy库的transpose函数或者T属性来实现。
以上方法适用于各种类型的矩阵，包括数值型矩阵、布尔型矩阵、字符串型矩阵等。具体选择哪种方法取决于矩阵的结构和应用场景。
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core.matrix中矩阵和向量的逐元乘法
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如何在core.matrix中对矩阵和向量元素进行乘法？
我正在试图找到一个与以下八度代码等价的core.matrix：
A = [1 2 3 4; 5 6 7 8]
B = [2; 3]
A .* B
ans =
2 4 6 8
15 18 21 24
我猜以下代码应该是等价的：
(let [A [[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
B [[2]
[3]]]
(* A B))
但它会产生以下错误：
RuntimeException: Incompatibl
浏览 5提问于2014-03-05得票数 4
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GPU如何正确使用anaconda加速
numpy、python-3.4、anaconda、numba-pro
我试着用加速的方法快速计算矩阵。我从一个非常基本的例子开始:乘2矩阵。
我的目标是以某种方式获得GPU乘法，这比通常的numpy.dot要好。
下面是基于这个的基本示例。
from numbapro import guvectorize
from numpy import arange
@guvectorize(['void(float32[:,:], float32[:,:], float32[:,:])'], '(m,n),(n,p)->(m,p)', target='gpu')
def matmul(A, B, C):
m,
浏览 3提问于2015-06-14得票数 5
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利用python将图像乘成颜色校正矩阵
python、numpy
我有一个图像和颜色校正矩阵(ccm)。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('1.jpg') # shape = (512, 512, 3)
ccm = np.array([1.0234, -0.2969, -0.2266,
-0.5625, 1.6328, -0.0469,
-0.0703, 0.2188, 0.6406])
我写了一个函数
def color_correction(img, ccm):
'''
浏览 18提问于2019-10-15得票数 0
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C++自定义编译时检查
c++、compilation
假设我有两个Matrice类。一个矩阵是2乘以2，另一个矩阵是3乘以3，然后我将它们相乘。当然，我不能将两个维数不同的矩阵相乘。
我知道我可以构建运行时检查，但是有没有办法使用c++语言构建编译时检查呢？因此，如果我试图编译一个程序，其中两个定义的不同维数的矩阵相乘，它将通过编译时错误。
Matrix *matrix1 = new Matrix(2,2);
Matrix *matrix2 = new Matrix(3,3);
Matrix_Multiply(matrix1,matrix2); // compiler throws error on this line
另外，当我们在这个主
浏览 1提问于2012-12-03得票数 0
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python中的无循环3D矩阵乘法
python、matrix、numpy、operation
我希望在python (numpy)中执行以下操作。
Matrix A is M x N x R
Matrix B is N x 1 x R
矩阵乘以AB = C，其中C是M×1×R矩阵。本质上，A的每一个M x N层(其中R层)都是矩阵独立地乘以B中的每个N x 1向量。我确信这是一个一行。我一直在尝试使用tensordot()，但我似乎给了我意想不到的答案。
我已经用Igor Pro编程将近10年了，现在我正试着把它的页面转换成python。
浏览 2提问于2011-03-18得票数 15
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稀疏SciPy矩阵与两个NumPy向量的矩阵乘法
python、numpy、scipy、matrix-multiplication
假设我想要计算二次形式的x^T A y，其中x和y是NumPy向量，为了提高效率，我将A存储为SciPy csc_matrix。
似乎执行计算的一种方法是
(x * A).dot(y)
因为SciPy对矩阵产品使用*，而NumPy使用.dot。
虽然这种方法给了我正确的答案，但它似乎与我的直觉相反，我想知道是否有更好的可读性/更有效的方法？
浏览 12提问于2018-01-14得票数 1
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没有GIL的Cython中的并行化
python、numpy、parallel-processing、cython、hpc
我试图计算numpy数组的一些列，使用cdef函数在cdef循环中对python对象(numpy数组)进行操作。
，我想并行地做。，但不知道怎么做。
下面是一个玩具示例，一个def函数使用prange，调用for循环中的cdef函数，这是不允许的，因为np.ndarray是一个python对象。在我的实际问题中，一个矩阵和一个向量是cdef函数的参数，并且执行一些numpy矩阵操作，比如np.linalg.pinv() (我猜这实际上是瓶颈)。
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
from cython.parallel import
浏览 2提问于2019-12-03得票数 2
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我无法将两个矩阵与numpy相乘。
python-3.x、numpy
我正在尝试使用numpy将两个矩阵相乘：
import numpy as np
A = np.array([[1, 3, 2], [4, 0, 1]])
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我测试了这个过程，并利用矩阵乘法公式手动运行了计算。因此，在本例中，我首先对[1, 0, 5] x A进行乘法，得到[11, 9]，然后对[3, 1, 2] x B进行乘法，得到[10, 14]。最后，这个乘法的乘积是[[11, 9], [10, 14]]
然而，当我使用numpy将这些矩阵相乘时，我得到了一个错误：
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Scipy稀疏矩阵乘法
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我有一个使用numpy数组的矩阵乘法的例子：
import numpy as np
m = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
c = np.array([0,1,2])
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array([[ 0, 2, 6],
[ 0, 5, 12],
[ 0, 8, 18]])
如果m是scipy稀疏CSR矩阵，我如何做同样的事情？这会导致维度不匹配：
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浏览 11提问于2017-03-02得票数 14
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numpy中数组类和矩阵类在矩阵运算中的差异
python、arrays、matlab、numpy
我试着用Numpy做矩阵点积和转置，我发现数组可以做很多矩阵可以做的事情，例如点积、逐点积和转置。
当我必须创建一个矩阵时，我必须首先创建一个数组。
示例：
import numpy as np
array = np.ones([3,1])
matrix = np.matrix(array)
由于我可以做矩阵转置和点积的数组类型，我不需要将数组转换为矩阵操作。
例如，下面的行是有效的，其中A是ndarray：
dot_product = np.dot(A.T, A )
以前的矩阵运算可以用矩阵类变量A表示。
dot_product = A.T * A
运算符*与ndarray的逐点
浏览 1提问于2017-01-25得票数 0
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在矩阵的边界处返回1的函数。
python、numpy、matrix
我刚开始学习numpy图书馆我有个问题。
我编写了一个函数decorate_matrix，它将一个大于一个的整数作为输入。函数应返回n×n矩阵，边处为1，其它位置为0。
我的代码：
import numpy
def decorate_matrix(n: int):
matrix = numpy.zeros((n, n))
matrix[0] = numpy.full(n, 1)
matrix[n - 1] = numpy.full(n, 1)
matrix = matrix.transpose()
matrix[0] = numpy.full(n, 1)
浏览 3提问于2022-11-15得票数 1
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这个numpy代码片段是做什么的？
python、numpy、matrix
float(multiply(colVec1,colVec2).T * (matrix*matrix[i,:].T)) + c
我是Python和numpy的新手，我正在努力理解上面的代码片段所做的事情。
multiply().T部分执行逐元素的乘法，然后执行转置，这样结果就变成了行向量。
我正在努力理解matrix[i,:]的工作。它是通过选择第一行向量来创建子矩阵，还是从第一行向量一直到矩阵的末尾创建子矩阵？
*执行一个点积，然后使用float()将其转换为浮点。
浏览 2提问于2016-09-02得票数 0
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逆矩阵和稀疏矩阵乘积的有效numpy / lapack例程？
python、numpy、lapack
我有一个矩阵B，它是正方形和密集的，还有一个矩阵A，它是矩形的，稀疏的。
是否有一种有效计算产品B^-1 * A的方法？
到目前为止，我使用的是(在numpy中)
tmp = B.inv()
return tmp * A
我相信这让我们觉得A很稀疏。我正在考虑使用稀疏方法numpy.sparse.linalg.spsolve，但这需要B而不是A才是稀疏的。
还有其他方法来加快速度吗？
浏览 1提问于2011-07-20得票数 1
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Python中的平方马氏距离函数返回数组-为什么？
python、numpy、scipy、statistics、mahalanobis
代码是：
import numpy as np
def Mahalanobis(x, covariance_matrix, mean):
x = np.array(x)
mean = np.array(mean)
covariance_matrix = np.array(covariance_matrix)
return (x-mean)*np.linalg.inv(covariance_matrix)*(x.transpose()-mean.transpose())
#variables x and mean are 1xd arrays; covarian
浏览 21提问于2018-02-19得票数 0
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矩阵乘法问题- Numpy与Matlab？
python、arrays、matlab、numpy、matrix
我正在尝试将一些Matlab代码转换成Python (使用numpy)。我有以下Matlab代码：
(1/x)*eye(2)
X仅仅是1000000。据我所知，*在Matlab中表示矩阵乘法，而在numpy中等价的是.dot。所以在Python中，我有：
numpy.array([(1/x)]).dot(numpy.identity(2))
当我试图运行numpy代码时，我得到错误"shapes (1，)和(2,2)不对齐:1 (dim 0) != 2 (dim 0)“。
显然我什么都不懂。有人知道正确的代码是什么吗？
浏览 1提问于2015-06-01得票数 1
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为什么GNU科学库矩阵乘法比numpy.matmul慢？
python、c++、performance、numpy、gsl
例如，为什么Numpy的矩阵乘法比GSL的gsl_blas_sgemm快得多：
import numpy as np
import time
N = 1000
M = np.zeros(shape=(N, N), dtype=np.float)
for i in range(N):
for j in range(N):
M[i, j] = 0.23 + 100*i + j
tic = time.time()
np.matmul(M, M)
toc = time.time()
print(toc - tic)
给出0.017到0.019秒之间的内容，而在C++中
浏览 7提问于2021-05-15得票数 18
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numpy矩阵和数组混合的危险
python、arrays、matrix、numpy
我正在研究的科学/工程应用程序有很多线性代数矩阵乘法，因此我使用Numpy矩阵。但是，python中有许多函数可以互换地接受矩阵或数组类型。很好，不是吗？嗯，不是这样的。让我用一个例子来演示这个问题：
from scipy.linalg import expm
from numpy import matrix
# Setup input variable as matrix
A = matrix([[ 0, -1.0, 0, 0],
[ 0, 0, 0, 1.0],
[ 0, 0, 0, 0],
[ 0,
浏览 0提问于2012-08-19得票数 12
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看起来我们可以通过numpy.array得到n维数组，numpy.matrix也是我想要的精确矩阵。
通常使用哪一种？
浏览 0提问于2014-12-17得票数 0
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使用numpy包含零创建nxn矩阵的最快方法
python、numpy、matrix
简短的问题-这是在python和numpy中创建一个16x16 (或者也是nxn)矩阵的最快方法吗？
a = np.matrix(np.zeros((16, 16), dtype = np.int))
浏览 3提问于2018-12-09得票数 3
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