矩阵25码是我国邮政快件和挂号信函上面使用的一种条形码。它是一种“段等距码”，每段由三根黑条二根空间组成五元素等距码，其中窄的条或空表示“1”、宽的条或空表示“0”。...下面我们就看看如何批量生成矩阵25码。 在条码软件中新建一个空白标签，标签的尺寸根据自己的需要进行设置，如需打印就要和打印机里的标签纸的尺寸保持一致。...因为我们是批量生成矩阵25码，所以先要导入数据库，点击软件上方的“设置数据源”按钮，在弹出的界面中选择保存有矩阵25码数据的Excel文件导入到软件中。...通过点击下一页可以查看条码的生成情况。没有问题就可以直接打印了。...04.png 以上就是批量生成矩阵25码的操作方法，软件对于批量生成条形码数量是没有限制的，导入多少条数据就可以批量生成多少个矩阵25码。其他条码也是如此。
线性分组码 图片 图片 例:(7,3)线性分组码 图片 编码-生成矩阵 编码和生成矩阵 （n，k ）线性分组码的构造——依据给定的 k 个信息码元，设计满足编码条件（最小码距、码率）的...，为 即 : 图片 图片 图片 图片 图片 图片 图片 求非系统 (7,4) 线性分组码的等价系统码生成矩阵。...（纠错能力、编码结构) 思考:由非系统型生成矩阵变换成系统型生成矩阵，答案唯一吗? 已知某(7，4)分组码的码表如下，请问最小汉明距是多少?请写出该码的典型生成矩阵。...最小汉明距：3 生成矩阵: G=\left[\begin{array}{lllllll} 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0...\\ 0 & 0 & 1 & 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 & 1 \end{array}\right] 检错-监督矩阵 由分组码的生成矩阵可得到其监督矩阵
：生成m*n*p*...全1矩阵 A=ones（......linspace（a，b）：产生1*100的向量，向量元素值从a均匀变化到b linspace（a，b，N）：产生1*N的向量，向量元素从a均匀变化到b a：b或colon（a，b）：产生从a到b，以1...为步进值均匀增加的向量 a：step：b或colon（a，colon，b）产生从a到b以step为步进值均匀增加的向量 8， logspace（a，b）：产生1*50的向量，向量元素值从10^a均匀变化到...：产生IMIN~IMAX之间的随机整数 11， diag有两种用法：由对角线元素生成矩阵；由矩阵生成对角线元素 由向量生成矩阵： X=diag（V，K）：V是一个向量，K指定向量V在生成的矩阵中的位置。...（V）：相当于diag（V，0） 由矩阵生成向量： V=diag（X，K）：X是一个矩阵，返回一个列向量V，V为矩阵X的第K条对角线。
限定步长，起始数字，然后生成x行，y列的矩阵 >>> def range2rect(x,y,start=0,step=1): ... N=[] ... F=[] ......return N ... >>> N=range2rect(3,4) >>> N [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]] 由一个元组形式生成矩阵
参数解释：row_num=行数 column_num = 列数 start=第一行第一列元素的值 step=步长
我仔细看了看代码其实，就是首先在linux是把多个文件合并成为 tmp.txt 文本。...GSE48213/suppl/GSE48213_RAW.tar #tar -xf GSE48213_RAW.tar #gzip -d *.gz ## 首先在GSE48213_RAW目录里面生成...最后当然是拿到表达矩阵后做差异分析了 这个群主的教程已经足够多了，走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。...这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲...感兴趣可以细读表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 ； 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版
循环码生成多项式与生成矩阵 图片 非系统循环码的编码: 图片 图片 定理3: (n, k) 循环码的校验多项式为 \begin{array}{l} h(x)=\frac{x^{n}+...x^{4}+x^{3}+x^{2}+1 arrow 0011101 (1) 生成多项式、生成矩阵 循环码生成多项式的特点: g(x) 的 0 次项是 1 ; g(x) 唯一确定, 即它是码多项式中除...为了保证构成的生成矩阵 G 的各行线性不相关, 通常用生成多项式 g(x) 来构造生成矩阵; 若码多项式为降幂排列, \begin{array}{l} g(x)=g_{n-k} x^{n-k}+g_...系统码生成矩阵的构造 系统码-信息位在码字高位, 因此编码时需要先将信息位置于码字高位, 即 u(x) \bullet x^{n-k} 。 码字低位为校验位，如何获得?...\end{array} \quad \stackrel{r(x)}{=}[u(x) x^{n-k}] \bmod g(x) (2) 系统循环码 图片 图片 图片 图片 系统码的循环码生成矩阵
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所以这里我就把矩阵中涉及的各种方法单独的列出来，一个文章只介绍那一种方法，好了，废话不多说，开始吧! 在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作用，如同数的乘法中的1,我们称这种矩阵为单位矩阵．...它是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1以外全都为0。...对于单位矩阵，有AE=EA=A A[4][4]:如下所示 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 单位矩阵的生成方法...： /** * 生成单位阵 * * @param args * 参数a是一个整型的数，是要输出单位阵的行列数，我们知道单位矩阵是一个方阵，所以只需要参数a即可...单位矩阵很重要的啊。 单位矩阵无平移 缩放 旋转 以后在哪里用到了我就再在这里标注。
生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维，只允许一种数据类型 列表。...可装万物，没有列与列的区别， 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm...，m1,m2只是列表l中的元素名字，m1和m2都是矩阵。...l[[2]] ###取出第二个矩阵， l$m1 ###取出m1子集 列表的下一级也是元素，列表的元素可以包罗万象，什么数据结构都可以 ### 补充：元素的名字 scores = c(100,59,73,95,45...Sophie" # 删除变量 只能删除变量用，不能删除一个数据框的第几行或者第几列 rm(l) ##删除一个 rm(df1,df2) ##删除多个
一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1）向量：一维 2）矩阵：二维，只允许一种数据类型 3）数据框：二维，每列只允许一种数据类型 4）列表：容纳各种数据类型 ps：数据类型的判断：clss（）...] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 (2)转置（行变列，列变行） t(矩阵名称...as.data.frame() as.matrix() 最后用class() 明确一下数据类型 （4）矩阵画热图 图片 四、列表 （1）列表的新建 > l<-list(m1=matrix(1...[,4] [1,] 2 4 6 8 [2,] 3 5 7 9 ❓当把"m1="换成"m1<-" ，$m1 会变成 [[1]] ⚠️(2)列表的取子集...（注意数据类型） l[1] 取出数据是列表 l[[1]] / l m1 取出数据是matrix或array > class(l[1]) [1] "list" > class(l[[1]]) [
矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv
>0 恒成立，则矩阵 A 是一个正定矩阵。...半正定矩阵(PSD) 给定一个大小为 n\times n 的实对称矩阵 A ，若对于任意长度为 n 的非零向量 X ，有 X^TAX≥0 恒成立，则矩阵 A 是一个半正定矩阵。...这么说起来你可能还是不太能理解，没关系，我们进一步从向量相乘的角度来理解。...以正定矩阵为例，它需要满足 X^TAX>0 ,而且我们知道矩阵相乘(如 AX )的本质是将向量 X 按照矩阵 A 所指定的方式进行变换(你可以通过阅读理解矩阵等系列文章来对矩阵乘法产生更加深刻的理解)。...而上面这句话还可以从特征向量的角度进一步理解,在介绍之前我们回顾一下特征值和特征向量的概念： 首先一个矩阵 A 的特征向量 x 就是表示某个向量会沿着特征向量的方向进行变换（缩放），缩放比例由特征值
（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数） 生成随机数（以矩阵为例） # 生成随机矩阵 import numpy as np # 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置...((5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵 # print(matrix1) 如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法 # 生成随机矩阵 import numpy...) # 方法一 matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # 方法二 matrix1 = rd.uniform(-2, 3,...(5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # print(matrix1) 生成固定分布的随机数 # 服从特定分布的随机数 # 生成随机矩阵 import numpy as np...) # 3.泊松分布 matrix_poisson = rd.poisson(5, (5,5)) # 生成一个泊松分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵 # print(matrix_poisson)
文章目录 一、矩阵 1、定义矩阵 2、转置矩阵 3、矩阵放到一列 4、逆矩阵 二、随机数函数 1、rand 随机数函数 2、randn 随机数函数 3、randi 随机数函数 三、生成矩阵 1、生成...0 矩阵 2、生成随机矩阵 一、矩阵 ---- 1、定义矩阵 定义矩阵 : 行之间的元素使用 空格 或 逗号隔开 , 每行之间使用分号隔开 ; % 定义矩阵 A = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,9...行 , n 列 , 均匀分布 的伪随机整数 ; 三、生成矩阵 ---- 1、生成 0 矩阵 使用 zeros 函数生成 0 矩阵 ; % 生成 0 矩阵 , 最后一个 3 代表 3 维矩阵 % 开始的...3 和 2 分别代表 3 行 2 列 E = zeros(3, 2, 3) 执行结果 : 2、生成随机矩阵 使用 rand , randi , randn 生成不同分布 , 不同取值类型 , 不同区间的随机矩阵...; % 生成 0 矩阵 , 最后一个 3 代表 3 维矩阵 % 开始的 3 和 2 分别代表 3 行 2 列 E = zeros(3, 2, 3) % 随机生成均匀分布的随机数, 0 ~ 1 区间中
(一)】后，介绍scRNA-seq的表达矩阵是如何生成。后续实战分析内容，请关注下方公众号： 1....流程 scRNA-seq方法将确定如何从测序读数中解析条形码和 UMI。因此，尽管一些具体步骤会略有不同，但无论采用何种方法，总体工作流程通常都会遵循相同的步骤。...计数矩阵 首先讨论此工作流程的第一部分，即从原始测序数据生成计数矩阵。将重点关注基于液滴的方法使用的 3' 端测序，例如 inDrops、10X Genomics 和 Drop-seq。...测序后，要么将原始测序数据输出为 BCL 或 FASTQ 格式，要么生成计数矩阵。如果读取是 BCL 格式，那么需要转换为 FASTQ 格式。bcl2fastq 工具可以轻松执行此转换。...对于许多 scRNA-seq 方法，从原始测序数据生成计数矩阵经历的步骤类似。 alevin[1] 是一个命令行工具，用于估计 scRNA-seq 数据的表达，其中转录物的 3' 末端被测序。
矩阵变换是线性代数中的主要内容，如何理解它？本文以几何角度，理解线性变换中的矩阵，能帮助学习者对其建立直观音箱。 注：以下讨论中仅限于实数矩阵范围。...除了这个观点之外，还可以认为矩阵 是实现 的线性变换 。 我认为，研究矩阵如何实现线性变换，最简单的方式是观察它的列向量，矩阵的列向量表示标准基的 的映射。...从几何角度理解 从几何角度理解矩阵所具有的线性变换特点，能更直观感受到其中的奇妙。...如下图所示，A 部分第一行最左为变换前的 空间的图形，向右依次表示：沿 x 轴压缩、旋转；第二行从左向右依次表示：向 的投影、基于 y 轴的反射、剪切。...从而对于正交矩阵 ，有： 可以把行和列写出来，就更直观了： 从几何角度讲，正交矩阵能够旋转或翻转向量，但不能拉伸或压缩。如果更严谨地研究正交矩阵，需要了解如下几项性质。**1.
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...第四步，将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵，并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵（有时也称为共轭矩阵），用 Adj(M) 表示。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。...伴随矩阵是辅助因子矩阵的转置，这就是为什么在第二步中我们要将矩阵转置以求出辅助因子的转置矩阵。 可以通过将 M 与 M^-1相乘检验结果。你应该能够发现，M*M^-1 = M^-1*M = I.
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...，相向移动步长为1，每次把重合的部分做点乘累加的到新的元素，最后生成新的序列。...现在来看下具体到的变换矩阵是如何得到的。...然后看下如何提取出变换矩阵，首先对公式作一些改动，把除2操作移动到 的计算里面： 通过观察上面的式子，就能抽取出序列 ， 各自的变换矩阵 ，还有最后输出变换矩阵 ： 然后就可以用以下公式计算 的系数了...3.3、Winograd F(4,3)变换矩阵推导 再来看下的变换矩阵是如何得到的。首先假设有两个长度是4和3的离散序列 ， 和它们等价的多项式表示 和 。
主要是在看完许多相关的文章之后，对于Winograd这个算法背后的数学原理我还是没法完全理解，尤其是Winograd的变换矩阵究竟是如何生成的。...，相向移动步长为1，每次把重合的部分做点乘累加的到新的元素，最后生成新的序列。...还有一点要提下，就是Winograd这个算法发明出来其实是用来加速Convolution操作的，所以计算变换矩阵也是从Convolution角度去计算，而计算出来的变换矩阵在做一点小变动之后，也可以直接应用在深度学习的...3.2、Winograd F(2,3)变换矩阵推导 现在来看下具体到F(2,3)的变换矩阵是如何得到的。...然后看下如何提取出变换矩阵，首先对公式作一些改动，把除2操作移动到 s′1(x),s′2(x) 的计算里面： s(x)=h1p2N(x)+s′(x)=s′0(x)+(s′1(x)−s′2(x)−h1p2
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