如何从tensorflow中两个向量的元素组合创建矩阵
在TensorFlow中，可以使用tf.meshgrid()函数来从两个向量的元素组合创建矩阵。tf.meshgrid()函数接受两个一维张量作为输入，并返回两个二维张量，这两个张量分别包含了输入张量中所有元素的组合。
下面是一个示例代码，演示了如何使用tf.meshgrid()函数创建矩阵：
import tensorflow as tf
# 定义两个一维张量
vector1 = tf.constant([1, 2, 3])
vector2 = tf.constant([4, 5, 6])
# 使用tf.meshgrid()函数创建矩阵
matrix1, matrix2 = tf.meshgrid(vector1, vector2)
# 打印结果
print("Matrix 1:")
print(matrix1)
print("Matrix 2:")
print(matrix2)运行以上代码，将会输出以下结果：
Matrix 1:
[[1 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]]
Matrix 2:
[[4 4 4]
[5 5 5]
[6 6 6]]在这个例子中，我们定义了两个一维张量vector1和vector2，分别包含了元素[1, 2, 3]和[4, 5, 6]。然后，我们使用tf.meshgrid()函数将这两个向量的元素组合成了两个矩阵matrix1和matrix2。matrix1中的每一行都是vector1的元素，而matrix2中的每一列都是vector2的元素。
这种方法在处理图像、计算网格点等场景中非常有用。在TensorFlow中，可以使用这种方法来生成坐标网格、计算两个向量的点积等。
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1回答
如何分解仿射矩阵？
、、、、
我有两个3D系统中的一系列点。使用它们，我使用np.linalg.lstsq来计算两者之间的仿射变换矩阵(4x4)。然而，由于我的项目，我必须“禁用”转换中的剪切。有没有一种方法可以把矩阵分解成基本变换？我已经知道如何进行平移和缩放，但我不知道如何分离旋转和剪切。如果没有，有没有办法从不包括剪切的点计算转换矩阵？顺便说一下，我只能使用numpy或tensorflow来解决这个问题。
浏览 30提问于2018-08-16得票数 1
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在Tensorflow中，我试图创建以下矩阵：
A = [[a, 0], [0,b]]
其中a和b是我想要解决的参数。
到目前为止，我的情况如下：
a = tf.Variable((1,), name="a", dtype = tf.float64)
b = tf.Variable((1,), name="b", dtype = tf.float64)
const = tf.constant(0,dtype = tf.float64, shape = (1,))
A0 = tf.transpose(tf.stack([a,const]))
A1 = tf.tr
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
我想要有效地实现Tensorflow中矩阵元素的多样性的概念，这样它就可以在神经网络训练的每一次迭代中执行。更准确地说，
输入:一个大矩阵，整数的A，从[0,2^K)到K很大的范围。
输出:整数的向量，或矩阵的谱，s of size H*L + 1，其中s[i]表示[0, 2^K)中重复i次数的整数数。
计算注意事项：H x L = 32*400和K = 16。这个过程需要在神经网络的每一次迭代中运行。
示例：
A = [[0,0,0,1,1,2,2],
[3,4,4,4,4,5,6]]
K = 3
s = [1,2,2,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
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我试图从Tensorflow内置的稀疏矩阵乘法API中获取性能优势。建议tf.embedding_lookup_sparse是正确的方法。
但是，embedding_lookup_sparse的性能似乎在中有些令人失望。虽然它执行较小的矩阵乘法，<1,3196>和<3196,1024>，但稀疏度为0.1的稀疏矩阵不能获得密集矩阵乘法。
如果我的实现是正确的，我认为原因之一是Tensorflow使用COO格式保存所有索引-非零对。我不是这个领域的专家，但是，这不是众所周知的CSR格式在这种计算中表现得更好吗？对于稀疏矩阵表示，Tensorflow内部使用COO格式而不是C
浏览 6提问于2016-06-08得票数 4
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我对如何定义LSTM的权重矩阵感到困惑。由于LSTM有8个权重矩阵，我不知道如何在tensorflow中初始化这些LSTM的权重矩阵。
但是后来我发现了这个，它完全有意义，因为它有所有的8个权重矩阵，但它没有使用LSTM的tensorflow实现。与LSTM方程一致。但是在LSTM的tensorflow 中，我不知道如何定义所有这8个权重矩阵，因为它们是在上面的第一个实现中定义的。
你能帮帮我吗？
浏览 1提问于2016-08-05得票数 1
假设我有一个有3个通道的(7,7,3)图像。如何使用图像创建矩阵A，使每行仅由相邻像素的成对连接组成？我知道在python中使用for循环可以很容易做到这一点，但是我们如何在tensorflow图中做到这一点呢？
矩阵A的示例：
[[pixel1 pixel2],
[pixel1 pixel3],
[pixel1 pixel4],
.....so on ]]
浏览 12提问于2017-01-08得票数 1
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所以，我有两个矩阵，比方说：
set.seed(11)
a<-matrix(rnorm(10000),ncol=100)
colnames(a)<-(c(1:100))
set.seed(31)
b<-matrix(rnorm(10000),ncol=100)
colnames(b)<-colnames(a)
我想要创建一个散点图，其中每一个点将在：
X轴->矩阵a的(i,j)值
Y轴->矩阵b中同对(i,j)的值
对我来说有点比看上去更难。
浏览 15提问于2015-09-21得票数 1
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假设我有一个4x3矩阵。我想互相减去矩阵中的每一个元素。
我对TensorFlow文档进行了广泛的研究(等等)，并注意到有一个tf.subtract操作符。在添加过程中，我知道有tf.add_n运算符添加了所有输入张量。我是TensorFlow的新手，我想知道:是否有这样一个减法操作符来减去所有的输入张量，如果没有，你能提供一个最快的方法吗？
示例矩阵张量：[[0.10, 0.20], [0.20, 0.40]]是这样展开的：
0.10 0.20
0.20 0.40
所需减法：0.10 - 0.20 - 0.20 - 0.40，其期望输出为：-.7
浏览 0提问于2018-03-03得票数 0
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我有一个1d向量，并希望在TensorFlow中根据向量的成对比较生成一个矩阵。我需要将向量中的每个元素与所有其他元素(包括其自身)进行比较，如果它们相同，则相应的矩阵值将为1，否则为-1。例如，有一个向量为[1,2,3,4,1]，那么所需的矩阵为
[[1,-1,-1,-1,1],
[-1,1,-1,-1,-1],
[-1,-1,1,-1,-1],
[-1,-1,-1,1,-1],
[1,-1,-1,-1,1]].
问题是如何在TensorFlow中生成这样的矩阵。
浏览 0提问于2018-03-17得票数 4
我在跟踪。
通过阅读理论/直觉部分，我开始将输入x理解为列矩阵。
实际上，在描述softmax时，x显示为列矩阵：
但是，在tensorflow中声明的x如下所示：
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
我读取了一个x，它是一个可变长度的数组( None )，该数组的每个元素都是大小为784的列矩阵。
尽管x被声明为列矩阵的数组，但它被用作仅仅是列矩阵：
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
在本例中，W和b被直观地声明为形状[784, 10]和[10]的变量，这是有意义的。
我的问题是：
浏览 1提问于2016-12-06得票数 3
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我正在TensorFlow中做矩阵分解，我想使用来自Spicy.sparse的coo_matrix，因为它占用了更少的内存，并且它可以很容易地将我的所有数据放入我的矩阵中来训练数据。
是否可以使用coo_matrix来初始化tensorflow中的变量？
还是必须创建一个会话并使用sess.run()和feed_dict将数据输入到tensorflow中。
我希望你理解我的问题和我的问题，否则评论，我将设法解决它。
浏览 2提问于2017-03-02得票数 1
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我对tensorflow有点陌生，我只想知道它是否已经在它的操作符中执行了向量化，比如乘法矩阵等等。如果不可行的话。
举个例子，假设我们有两个矩阵，我们想要把它们相乘。我正在寻找一种矢量化的方法来完成这个操作，而不是for循环。
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-01-20得票数 0
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1回答
如何创建自定义矩阵？
、、、
我有两个矩阵(黄色)如下:矩阵1(大小为4x1)和矩阵2(大小为1x6)，
我可以使用矩阵单位，矩阵逆，转置矩阵函数，方阵也可以乘法，加法和减法，..calculation从上面的两个矩阵。
编辑： 4x6矩阵中的数1不一定是= 1，只要它们是非零
我的问题是:如何创建4x6矩阵，就像在图像中一样？实际上，我发现它非常类似于对角线矩阵，但是我仍然被困住了，因为我找不到部署它们的连接！
请给我一个解决办法。非常感谢！
以下是其他类型：
浏览 0提问于2020-03-28得票数 0
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我想用两个for循环在R中创建一个5x5矩阵。在{1,2,3,4,5}中有5个数p_j和q_i，其中i和j。我想要创建一个矩阵，其中(j，i)中的元素由p_j * q_j. J-行和第一列给出。因此，首先，我想创建一个空矩阵m，然后使用for循环填充矩阵。
(i in 1:5){ for (j in 1:5){ }}
浏览 1提问于2017-06-05得票数 1
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2回答
l2轴上损失
、、、
我使用python 3和tensorflow，我有一个矩阵，每一行都是一个向量，我想得到一个距离矩阵，即计算机使用，矩阵中的每个值都是两个向量之间的距离。
e.g
Dij = l2_distance(M(i,:), Mj(j,:))
谢谢
编辑:这不是一个重复的，另一个问题是计算矩阵的每一行的范数，我需要每一行到另一行的成对范数距离。
浏览 1提问于2019-01-27得票数 0
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1回答
我在机器学习编码方面是新的，在Tensorflow编码方面完全是新的。
我正面临着使用Tensorflow索引的问题。在使用numpy的简单python中，这是相当容易的，但是在Tensorflow库中，我不知道如何制作它。
我不想在示例的每个类中应用softmax函数，而只在每一行的两个随机类中应用，并在特定索引(以前的随机类)的大矩阵(最初为零)中返回这些值。numpy中的算法更简单，因为可以使用简单的索引，但是在tensorflow中，我认为它是这样的：
给出了矩阵X:(NxD)、矩阵W:(KxD)和两个随机数在0到K-1之间的阵列rem_cl
S is an empty matrix
浏览 0提问于2016-11-01得票数 0
1回答
我有两个很大的矩阵，我想要计算两个矩阵之间的相似度。然而，这些矩阵中有一些列包含空白，所以我所做的是编写一个函数，创建一个分数矩阵(1表示相似度为0，表示不同)，然后从矩阵中创建gaps和nogaps向量，并相应地计算分数。
该功能的评分部分如下所示
ScoreMat <- align1 == align2
#find gaps and nogaps
gaps <- which(align1 == "-", arr.in=TRUE)
gaps <- gaps[,2]
gaps <-gaps[!duplicated(gap
浏览 3提问于2015-01-16得票数 1
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2回答
我有两个MxN维数相同的稀疏矩阵A和B(MxN)，其中M=~100 K，N=~150 K。
我希望计算每一对行之间的余弦距离(即从矩阵A到第1行，从矩阵B到第1行，从矩阵A到第2行，从矩阵B到第2行等等)。
我可以使用for-循环或使用apply函数来完成这一任务，但是这太慢了，比如：
library(slam)
A <- simple_triplet_matrix(1:3, 1:3, 1:3)
B <- simple_triplet_matrix(1:3, 3:1, 1:3)
cosine <- NULL
for (i in 1:(dim(A)[1])) {
a
浏览 1提问于2016-09-06得票数 1
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1回答
我有两个三维矢量A，B和这两个矢量之间的角度alpha。我想改变这个角度，并将矢量B旋转3/7的角度alpha朝向矢量A。
我怎样才能以最简单的方式做到这一点呢？
我目前的方法是基于这两个向量创建一个描述平面的矩阵，然后将旋转矩阵乘以alpha的3/7角，其中alpha是由A和B的叉积确定的。
嗯，它是有效的，但我认为这是一种过度的杀伤力，可以简化。有什么想法吗？
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
1回答
我想在MATLAB中生成一个具有约束条件的随机矩阵。但问题是，对于这个约束，我有两个参数，不是每个元素都要修复的。关于解释，考虑mxn矩阵P= P1；P2；.；Pm和两个其他向量lambda和Mu，分别具有m和n个元素。假设λ为lambda(1)、lambda(2)、.、lambda(m)和Mu as Mu(1)、Mu2、.、Mu(n)
lamda和Mu应该有这样的限制：
λ之和<Mu之和。
，对于随机矩阵P：
矩阵的每个元素(Pj，i)应该等于或大于零。
每一行的元素之和等于1(即j: sigma_i(Pj，i= 1)行)。
对于每一列j，每个元素与对应lamb
浏览 0提问于2015-03-07得票数 0
我有两个矩阵
a = randi ([0 10], 5, 6)
b = randi ([0 10], 2, 45)
现在我想构造一个大小为8x15的矩阵c，其中包含a和b的所有元素。可以在单行代码中完成吗？请给我一些建议。
下面是我想要做的一个例子：
a = [1 4 6;
5 8 0;
3 7 9;
4 10 5];
b = [5 6;
5 0];
c = [1 4 6 5;
8 0 3 7;
9 4 10 5;
5 6 5 0]
浏览 0提问于2013-01-17得票数 1
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如何在tensorflow中获取矩阵中每一行的最大值和次最大值？例如，我有一个矩阵张量[1,2,3,6,5,4,7,9,8]。然后我想得到每一行的最大值向量，如3,6,9和次要值向量2，4，8。问题可以分为两部分:1.找到值索引2.从矩阵中收集值并形成一个新的向量。
浏览 2提问于2018-07-16得票数 0
2回答
C++矢量问题
、、
好吧，我很可能有一个非常愚蠢的问题，但我不能解决它，我即将失去理智，希望有人能帮助我。
vector<CvMat*> sample;
for(int x = 0; x < 29; x += 2)
{
for(int b = 0; b < 22; b += 2)
{
cvmSet(g, 0, b, cvmGet(NormalVector, 0, x + b));
cvmSet(g, 0, b + 1, cvmGet(NormalVector, 0, x + b + 1));
}
sample.push_back(g)
浏览 2提问于2009-08-30得票数 1
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2回答
我有两个矩阵，A(维数M)和B ( N )。实际上，它们是向量的集合-- A中的行向量，B中的列向量，我想为每对a和b获得余弦相似度，其中a是矩阵A的向量(行)，b是矩阵B的向量(列)。
我从乘矩阵开始，得到矩阵C (维数M)。
C= A*B
然而，要获得余弦相似度分数，需要将每个值C(i,j)除以两个对应向量的范数。你能在Matlab中提出最简单的方法吗？
浏览 8提问于2013-01-15得票数 6
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当我numpy.append两个3-D矩阵时会发生什么？
例如。a是形状(662,887，3)的矩阵，b是形状(77, 103, 100)的矩阵。
我使用numpy.append创建了一个矩阵c，它的形状是(2554682,)。
这是什么意思？这里发生何事？
浏览 1提问于2017-07-11得票数 0
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我是在Matlab ( phytree )中读取函数。下面的代码让我感到困惑。矩阵B是大小(n-1)*2的输入矩阵，其中n是叶数。在这里，B指示如何创建物理树:第一行对应于第一分支，第一分支是第一分支的两个子分支。有人能告诉我为什么我们需要检查下面的第一个条件吗？
% test B
if sum(diff(sort(B(:)))~=1) || (min(B(:))~=1)
error('Bioinfo:phytree:IncompleteTree','Branch architecture is not complete')
end
浏览 2提问于2015-05-03得票数 0
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3回答
如何检查两个向量是否相同？我曾尝试使用for循环和if语句来完成此任务，但该选项不适合我必须处理的数据量。有没有什么聪明的方法呢？我想创建一个if语句，如果我的矩阵中没有特定的向量，那么它只向矩阵中添加一个特定的向量。
例如，如果我的矩阵中有一个向量[1 2 3 1 2]，我不想将另一个向量[1 2 3 1 2]添加到矩阵中。
浏览 7提问于2016-10-15得票数 1
我试着在TensorFlow上做了如下操作：
import tensorflow as tf
a = tf.Variable(tf.zeros([10,1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]) )
c = a + b
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print sess.run(c)
我预期会出现这样的错误：“两个张量必须具有相同的等级。”然而，输出是10乘10 0矩阵.你觉得为什么会发生这种事？
浏览 2提问于2016-01-30得票数 2
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我想从一个向量中创建一个具有单位对角线元素的下三角矩阵。
从一个向量
[a_21, a_31, a_32, ..., a_N1, ... , a_N(N-1)]
如何将其转换为具有单位对角线元素形式的下三角矩阵，
[[1, 0, ..., 0], [a_21, 1, ..., 0], [a_31, a_32, 1, ..., 0], ..., [a_N1, a_N2, ... , a_N(N-1), 1]]
到目前为止，使用NumPy
import numpy
A = np.eye(N)
idx = np.tril_indices(N, k=-1)
A[idx] = X
但是，TensorFl
浏览 2提问于2018-07-28得票数 2
我创建了一个函数，使用srand和rand在C++中创建一个包含0和1的随机矩阵，但我不知道如何指定在每个矩阵中我需要相同数量的1，例如5。我想放一个变量来计算1的数量，如果它们小于或大于5来调整矩阵，但我想知道是否有更快的solution.thanks
浏览 0提问于2011-11-07得票数 4
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1回答
我在Matlab中有一个n乘k的矩阵。我需要从每列中提取一个元素来构造一个长度为k且没有重复元素的向量，如果这样的向量存在的话。我不确定如何才能找到这个向量。
示例1:矩阵X=1,1,1;2,2,1;3,1,1具有具有唯一元素v=3,2,1的向量，其中3选自第一列，2选自第二列，1选自第三列。
例2:矩阵Y=1,1,2;1,1,3没有这样的向量，因为如果我从第一列选择一个元素，从第二列选择一个元素，我肯定会有两个1。因此，我的向量中不会有唯一的元素。
浏览 2提问于2016-04-05得票数 0
如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。 例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov？ 它不同于问题how to compute covariance in tensorflow，他们的问题是计算两个向量的协方差，而我的问题是使用tensorflow API有效地计算矩阵( 2D张量)的协方差矩阵
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
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我试图得到一个矩阵，其中包含两个列表中各点之间的距离。
点的向量包含纬度和经度，任意两点之间的距离可以使用地球圈包中的函数来计算。
> Points_a
lon lat
1 -77.69271 45.52428
2 -79.60968 43.82496
3 -79.30113 43.72304
> Points_b
lon lat
1 -77.67886 45.48214
2 -77.67886 45.48214
3 -77.67886 45.48214
4 -79.60874 43.82486
我想得到一个矩阵，它看起来
浏览 5提问于2013-08-20得票数 2
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在word2vec中，经过训练得到两个权重矩阵:1.输入-隐权矩阵；2.隐输出权矩阵.人们将使用输入隐藏权重矩阵作为单词向量(每一行对应于一个单词，即单词向量)，.Here给我带来了困惑：
为什么人们使用输入-隐藏权矩阵代替隐输出权矩阵作为单词向量。
为什么我们不直接在隐藏层中添加softmax激活函数，而不是输出层，从而防止耗时。
另外，澄清关于如何获得像这样的单词向量的直觉的意见将是值得赞赏的。
浏览 3提问于2017-09-06得票数 3
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创建具有不同分布的随机二进制矩阵
、、、、
我最近得到了一个函数来写一个随机的二进制矩阵，条件是对角线是0。
fun <- function(n){
vals <- sample(0:1, n*(n-1)/2, rep = T)
mat <- matrix(0, n, n)
mat[upper.tri(mat)] <- vals
mat[lower.tri(mat)] <- vals
mat
}
这里，我分别输入从“样本”到上三角和下三角的值。我想将此保留在任何更新的函数中，因为有时我可能希望将每个三角形的换位输入到另一个。
我想要帮助的是如何改变随机矩阵中1s的频率。我相信，这已经是正
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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当我玩tensorflow教程时，教程中使用了一个嵌入技巧，如下所示。
本教程展示了如何将稀疏特性(通常是一种热编码)转移到嵌入向量。我知道创建这种嵌入的方法有一些，如word嵌入、PCA或there或矩阵分解。但在本教程中，他们没有说明如何为稀疏向量创建嵌入。或者，本教程只是使用神经网络来完成嵌入？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 3
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1回答
用矩阵对单个值进行分类
、、、、
我有一系列矩阵30x30，其中包含从0到75 (输入矩阵)的元素，每个矩阵都有一个30x30矩阵，只包含1s和0s (输出矩阵)。我试图在输入矩阵上训练一个分类器来预测输出矩阵，但是我不知道如何最好地表示分类器的输入矩阵(理想的sk-学习)。我不能将矩阵抽象成另一种形式，因为输入矩阵中的每个元素必须映射到输出矩阵相同位置的元素。有没有人尝试过类似的东西？
浏览 0提问于2019-03-29得票数 0
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我的问题是，我觉得太简单了，但这让我头疼。我想我错过了神经网络中的一些概念上的东西，或者Tensorflow返回了一些错误的层。
我有一个网络，其中最后一层输出4800单位。倒数第二层有2000单位。我希望最后一层的重量矩阵有形状(4800,2000)，但是当我在Tensorflow中打印出形状时，我看到(2000,4800)。请有人确认最后一层应该具有的权重矩阵的形状吗？根据答案，我可以进一步调试这个问题。谢谢。
浏览 2提问于2018-07-31得票数 1
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有两个向量的： Eigen::VectorXd A;
A << 1, 2, 3, 4;
Eigen::VectorXd B;
B << 1, 2, 3; 如何从向量A和B创建以下矩阵C？矩阵列等于向量A，向量B的元素是矩阵列因子。 Eigen::MatrixXd C;
C << 1, 2, 3,
2, 4, 6,
3, 6, 9,
4, 8, 12;
浏览 43提问于2020-08-28得票数 2
1回答
我试图用Armadillo在C++中找到一个矩阵中的有限元数。假设一个双矩阵y，我认为我可以(在一个mex函数中)这样做。
mexPrintf("finite_y: %g\n", (double) accu(find_finite(y)));
但这又回来了
[Matlab] finite_y: 1.41381e+09
但是，我可以用它来处理
mat y_ones = mat(y.n_rows, y.n_cols, fill::ones);
mexPrintf("finite_y (sum-ones): %g\n", accu(y_ones(find_finite
浏览 2提问于2015-06-09得票数 0
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我正在研究一种反复出现的语言模式。为了学习可以用于初始化我的语言模型的单词嵌入，我使用gensim的word2vec模型。经过训练，word2vec模型对词汇表中的每个单词包含两个向量:单词嵌入(输入/隐藏矩阵行)和上下文嵌入(隐藏/输出矩阵列)。
正如中所概述的，至少有三种共同的方法来组合这两个嵌入向量：
每个单词的上下文和单词向量之和
求和平均
连接上下文和单词向量
然而，我找不到关于最佳策略的适当文件或报告。所以我的问题是：
是否有一个共同的解决方案，无论是和，平均还是串联向量？
还是最好的方式完全取决于所讨论的任务？如果是这样的话，什么样的策略最适合于一个字
浏览 6提问于2017-10-23得票数 20
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我的目标是分类类型的汽车(轿车，SUV，掀背车)和早些时候，我是使用角功能的分类，但它没有很好的工作，所以现在我正在尝试Gabor功能。
现在提取特征，并假设当我给出一个图像作为输入，然后对5个尺度和8个方向，我得到21x40矩阵。
1.40列的平方能量.
2. 40列的平均振幅.
问题是，我想使用这两个矩阵进行分类，我有大约230幅图像，分为3类(SUV、轿车、掀背车)。
我不知道如何创建一个Nx230矩阵，它可以由matlab中的神经网络作为vInputs (其中N是一幅图像的全部特征)。
我的问题是：
如何从21x40矩阵中为一幅图像创建一维图像矢量。(我是否应该将平均振幅附加到平
浏览 2提问于2013-11-14得票数 1
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我有两个矩阵，A和B都是100*100。这两个矩阵都有正数和负数。我想要创建一个具有相同维数的矩阵C，并且这个矩阵中的元素依赖于矩阵A和B中相同位置的元素。
例如，如果在矩阵A和B的位置1,1中有22和1，我想在矩阵C中的同一位置指定一个值1，因为A和B的值都在0以上。类似地，对于C中的每个值，它们都依赖于矩阵A和B(处于相同位置)中的值是否高于0。现在我的代码是这样的，
C<-matrix(0,100,100) #create a matrix with same dimensions and populated with 0
C[A>0 && B>0] =
浏览 0提问于2015-03-04得票数 0
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我在Simulink中有一个矢量信号
[x1,x2,x3]
我想用一个矩阵乘以这个向量，这个矩阵是由它的元素构造的。
M=[0 x3 x2; x1 0 x3; x1 x2 0]
在simulink中有一个块可以让我高效地创建这个矩阵吗？向量是动态的，因此从工作区导入矩阵不是一个选项。“Selector”块接近，但它不允许矩阵包含常量。
浏览 5提问于2021-04-02得票数 1
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我们知道，就时间而言，matlab for循环非常昂贵。我听到同事说尝试用矩阵运算代替for循环。换句话说，试着用内存消耗来代替时间消耗。
在以前的中，我曾经问过如何使用数据自动化系统来比较元素和元素的两个矩阵。@Eric然后建议我用矩阵操作来转换我拥有的两个for loops，最后在gpu上执行这些矩阵操作。这很直观。受到这个答案的启发，我开始更认真地思考matlab代码优化。
我之所以写这篇文章，是因为我想问，是否有人能给出一些类似的直观例子，或者解释写高效matlab代码的高效编码技术？参考任何教程或一本书，这将是很好的。
谢谢你！！
浏览 2提问于2014-01-18得票数 0
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这让我觉得自己很愚蠢，但我正在尝试生成一个连接两个因子的单个向量/df/list/etc(不是矩阵)。这是一个场景。我有一个100k行的数据集。我使用knn使用上半部分来预测下半部分，反之亦然。所以现在我有两个由knn predict()创建的对象。
> head(pred11)
[1] 0 0 0 0 0 0
Levels: 0 1
> head(pred12)
[1] 0 1 1 0 0 0
Levels: 0 1
> class(pred11)
[1] "factor"
> class(pred12)
[1] "factor"
这就
浏览 0提问于2011-11-23得票数 13
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考虑到Tensorflow API nn.softmax、nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、tf.nn.rnn等，似乎惯例是将样本作为一个批处理中的行放置。
在神经网络中，向前通过是tf.matmul(input_batch, W) + b，其中input_batch是形状[n_samples, input_size]的矩阵。n_samples通常在API中被命名为batch_size。在批处理中的所有样本(行)上广播行向量b的添加。
当使用神经网络时，这是一种普遍采用的惯例吗？我读过很多研究文章，把样本作为列，并使用权矩阵的左乘法进行向前
浏览 4提问于2016-09-26得票数 2
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我只是在我的3D项目中遇到了奇怪的问题。每个人都知道计算LookAt向量的算法，但是从变换矩阵计算“向上”向量就不那么容易了(或者至少我可能漏掉了什么)。
问题如下：
对于单位旋转矩阵，向上向量为(0，1，0)，并随矩阵旋转，但不缩放或平移。如果你有简单的旋转矩阵，程序就很容易(将向量和矩阵相乘)。但是如果矩阵还包含平移和旋转(例如，它是通过将其他几个矩阵相乘而产生的)，这将不起作用，因为向量将被平移和缩放。
我的问题是如何从单个变换矩阵中获得这个“上”向量，假设向量(0，1，0)对应于单位旋转矩阵。
浏览 3提问于2009-07-13得票数 5
3回答
我感兴趣的是如何从矩阵数组创建对角矩阵。我在MATLAB中创建了一个矩阵数组：
X<62x62x1000>它由1000个维度为62x62的矩阵组成
我想创建一个维度为62000x62000的矩阵，其中包含1000个子矩阵，这些子矩阵来自数组X，沿着主对角线。
你知道怎么做吗，除了M=blkdiag(X(:,:,1), X(:,:,2), X(:,:,3)...)，因为那会有很多东西要写。
浏览 0提问于2016-11-16得票数 1
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