我想把从中间开始的矩阵上的对角线加起来,直到(1,n)列为止,n是最后一列,并保存每个对角线的每个和。我的代码只添加中间对角线,我如何通过矩阵循环得到对角线之和。
A <- matrix(c(2, 4, 3, 1,
5, 7, 1, 2,
3, 2, 3, 4,
1, 5, 6, 0), # the data elements
nrow = 4, # number of rows
ncol = 4, # number of columns
byrow = TRUE) # fill
我正在寻求生成以下矩阵:
Θ=B+δIp∈Rp×p,其中Ip是单位矩阵,B(对称矩阵)中的每个非对角线项都是独立生成的,并且等于0.5,概率为0.1或0,概率为0.9。选择参数δ>0使得Θ是正定的。矩阵被标准化为具有单位对角线(从协方差矩阵转换为相关矩阵)。
我想我有大部分代码,但我不确定如何标准化矩阵,使其在语法上具有R中的单位对角线(理论上,这是矩阵的一个有用特性)。
# set number of cols/rows
p <- 5
set.seed(123)
# generate matrix B with values of 0.5 given probabilities
我试图以对角线方式遍历一个2D矩阵,下面的函数会打印一个图表中的所有元素,我想跳过第一行和第一列元素,并从matrix1开始对角遍历,因为第0行和第0列中的值不是required.So,这就像从顶部分割矩阵,从1开始,但不对矩阵底部进行任何更改。
void diagonalOrder(int matrix[][COL])
{
for(int line = 1;
line <= (ROW + COL - 1);
line++)
{
int start_col = max(0, line - ROW);
i
我不擅长计算算法的复杂度。填充MxN矩阵的时间复杂度为O(MN)。是的,我理解这一点,因为NxM是单元格填充的数量。我知道我们可以算出最好的、平均的和最坏的情况。
例如,这个4x4矩阵。我们只填写对角线(D)和一个对角线向上丹下降主对角线(x)。我知道复杂度是O(3M-2),所以我们有3.4-2 = 10。
|D x |
|x D x |
| x D x|
| x D|
但我无法详细解释我是如何得到3M2的。我只是用我的想象力来尝试和错误。在最坏的情况下,我们必须填写第一主对角线( D1 ),第二主对角线( D2 ),D1和D2 (D)之
我是numpy的新手,我想计算numpy数组中所有非对角线元素的abs之和。矩阵的元素是矩阵的所有元素,但在矩阵的主对角线中的元素除外。
我想要计算它们的abs之和,以便实现 of
因此,为了计算它,我认为这段代码会工作:
import numpy as np
off_diagonal_sum = 0
for i in range(n): # n is the dimension of our square matrix
# mat is our matrix
off_diagonal_sum = off_diagonal_sum + np.sum(np.abs(mat[i,
我想做一个恒等矩阵,然后从它的对角线元素中减去一些不同的浮点数。以下是我所做的:
cv::Mat R = cv::Mat::eye(trainingMat.rows,trainingMat.rows, CV_32F);
(trainingMat是另一个矩阵),这是一个奇怪的东西。当我写到:
std::cerr<<R.at<double>(0,0)<<std::endl;
我得到了一个奇怪的数字(但应该是1.0f,对吧?)当我这么做的时候
for(unsigned int i = 0; i < trainingMat.rows; i++){