如何创建矩阵的向量(数组)？ - 腾讯云开发者社区

[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column...-2, -6]]) 对矩阵元素进行操作 # 创建一个方法：对每个元素加10 add_100 = lambda i: i + 10 # 在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环...但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 最后将函数应用到矩阵上...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。

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MATLAB怎么创建矩阵和数组

第一步：首先教给大家如何创建数组，MATLAB创建数组的方法比较简单，我们在MATLAB中输入如下代码：x=[2 4 6 8 10]即可创建数组，数据之间使用空格或者逗号隔开，x=[2,4,6,8,10...第三步：上面创建的是一维数组，接下来教大家创建二维数组，也就是矩阵，我们创建二维数组时类似上面一维数组创建，只需在行与行之间使用分号隔开即可，如我们在MATLAB命令行窗口中输入代码：x = [1 3...5 7; 2 4 6 8; 3 5 7 9]即可创建二维数组矩阵，数据之间同样可以使用逗号隔开，x = [1,3,5,7; 2,4,6, 8; 3,5,7,9]可创建同样的二维数组矩阵，在MATLAB命令行窗口输入并运行代码创建二维数组矩阵如下图所示...第四步：同理，我们可以在工作空间看到创建的二维数组名称及值，我们双击打开即可看到创建的二维数组矩阵详细情况，如下图所示。?...第七步：最后，在使用MATLAB做开发的时候经常需要用到创建随机矩阵，我们如需创建随机矩阵，可以在MATLAB命令行窗口输入代码：C= rand(7,8)即可成功创建一个7行8列的随机数矩阵，如下图所示

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【python语言学习】(一)向量、矩阵和数组

向量、矩阵和数组 1.0简介 1.1创建一个向量 1.2创建一个矩阵 1.3创建一个稀疏矩阵 1.4选择元素 1.5展示一个矩阵的属性 1.0简介向量(vector）矩阵(matrice）张量(tensor...([[1], [2], [3]]) 1.2创建一个矩阵 (●’◡’●)通过二维数组来创建一个矩阵三行两列 import numpy as np matrix = np.array([[1, 2], [...1, 2], [1, 2]]) NumPy提供了专门的数据结构来表示矩阵，但不推荐使用矩阵数据结构实际上数组才是NumPy的标准数据结构绝大多数NumPy操作返回的是数组而不是矩阵对象 1.3创建一个稀疏矩阵...[3, 0]]) #创建一个压缩的稀疏行(Compressed Sparse Row，CSR)矩阵 matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix) 1.4选择元素 (...●’◡’●)在向量或矩阵中选择一个或多个元素 #加载库 import numpy as np vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 创建矩阵 matrix =

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矩阵向量的范数

例如，平方L2L_2L2范数对x 中每个元素的导数只取决于对应的元素，而L2L_2L2范数对每个元素的导数却和整个向量相关。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...有些作者将这种函数称为“L0L_0L0 范数’’，但是这个术语在数学意义上是不对的。向量的非零元素的数目不是范数，因为对向量缩放倍不会改变该向量非零元素的数目。...这个范数表示向量中具有最大幅值的元素的绝对值： ∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣||x_{\infty}||=max_i|x_i|∣∣x∞∣∣=maxi∣xi∣ Frobenius norm 有时候我们可能也希望衡量矩阵的大小...∣F=i,j∑Ai,j2 其类似于向量的L2L_2L2范数。

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Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算

矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵与向量的乘法运算，现有以下三种方法供参考。...一)将一维数组看作二维数组的退化形式，比如a(3)可以看作a(3,1)或者a(1,3)，这样就可以用matmul函数计算了。 ?...二)用spread函数将一维数组扩展成二维数组，同样可用matmul函数计算。来看过程。 ? ? 数组c的第一列就是需要的计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展，成为二维数组 ?...dot_product函数是向量点积运算函数，可将二维数组的每一行抽取出来，和一维数组作dot_product运算。 ? 程序员为什么会重复造轮子？...现在的软件发展趋势，越来越多的基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”，越来越多的新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木的方式完成。

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...今天我们就讨论下其中的标量对向量求导，标量对矩阵求导, 以及向量对向量求导这三种场景的基本求解思路。　　　　对于本文中的标量对向量或矩阵求导这两种情况，如前文所说，以分母布局为默认布局。...对于一个给定的实值函数，如何求解$\frac{\partial y}{\partial \mathbf{x}}$呢？　　　　...用定义法求解标量对矩阵求导　　　　现在我们来看看定义法如何解决标量对矩阵的求导问题。其实思路和第一节的标量对向量的求导是类似的,只是最后的结果是一个和自变量同型的矩阵。　　　　...定义法矩阵向量求导的局限　　　　使用定义法虽然已经求出一些简单的向量矩阵求导的结果，但是对于复杂的求导式子，则中间运算会很复杂，同时求导出的结果排列也是很头痛的。

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。　　　　本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。...矩阵微分的性质　　　　我们在讨论如何使用矩阵微分来求导前，先看看矩阵微分的性质：　　　　1）微分加减法：$d(X+Y) =dX+dY, d(X-Y) =dX-dY$ 　　　　2) 微分乘法：$d(...^{-1}= -X^{-1}dXX^{-1}$ 　　　　8) 行列式微分：$d |X|= |X|tr(X^{-1}dX)$　　　　　有了这些性质，我们再来看看如何由矩阵微分来求导数。...迹函数对向量矩阵求导　　　　由于微分法使用了迹函数的技巧，那么迹函数对对向量矩阵求导这一大类问题，使用微分法是最简单直接的。

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「Python」矩阵、向量的循环遍历

Out[3]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 那么在Pandas操作中，有没有类似的功能可以实现对矩阵或者向量进行操作呢？...当时是有的，这篇笔记来汇总下自己了解的几种方法。 apply() 在Pandas中，无论是矩阵（DataFrame）或者是向量（Series）对象都是有apply()方法的。...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵中的每一行或者每一列进行遍历操作（通过axis参数来确定是行遍历还是列遍历）；对Series对象使用该方法的话，就是对Series中的每一个元素进行循环遍历操作...除了对矩阵使用apply()方法进行迭代外，还可以.iteritems()、.iterrows()与.itertuples()方法进行行、列的迭代，以便进行更复杂的操作。....Series是一个向量，但是其中的元素却是一个个数值，如何将两个Series像两个数值元素一样进行使用？

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。　　　　...那么求导的结果如何排列呢？方法有很多种。　　　　...目前主流的矩阵对矩阵求导定义是对矩阵先做向量化，然后再使用向量对向量的求导。而这里的向量化一般是使用列向量化。...矩阵对矩阵求导的微分法，也有一些法则可以直接使用。主要集中在矩阵向量化后的运算法则，以及向量化和克罗内克积之间的关系。

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常用向量和矩阵的范数

#向量的范数任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}..._{i=1}^{n}|\xi _i| \infty-范数\|x\|_{\infty}=\max _{1 \leqslant i \leqslant n}|\xi _i| 以上三种范数都是以下p-范数的特例..._{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2-范数显然是p-范数在p=1和p=2的特殊情形...#矩阵的范数与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1

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矩阵和向量组的区别

一直没有对向量组做一个总结矩阵：矩阵是一个由 m × n 个数按矩形排列成的数组，其中 m 表示行数，n 表示列数。矩阵中的元素可以是数字、符号或其他数学对象。...向量组：向量组是由一组具有相同维数的向量构成的集合。每个向量可以看作是一个特殊的矩阵，即只有一列的矩阵。向量组通常用小写字母加下标表示，例如 a1, a2, a3。...向量组表示空间中的多个方向，可以用来表示空间中的点、线、面等。向量组之间可以进行线性组合，即用系数乘以向量后相加。...就是这样的矩阵的列向量：矩阵的每一列都可以看作是一个向量，因此，矩阵可以看作是一个由列向量组成的向量组。向量组对应的矩阵：将向量组的每个向量作为矩阵的一列，就可以得到一个矩阵。...向量可以看作是一特殊的矩阵，只有一列。向量组张成的空间就是一个线性空间。矩阵的秩等于其列向量组中线性无关向量的个数。

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窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算

原文：窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中，存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。...窥探向量乘矩阵的存内计算原理生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律，在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量乘矩阵操作。...基于基尔霍夫定律，比特线上的输出电流便是向量乘矩阵操作的结果。将这一操作扩展，将矩阵存储在ReRAM阵列中，通过比特线输出相应的结果向量。探寻代表性工作的独特之处 1....DPE (Hewlett Packard Laboratories) DPE是专为向量乘矩阵操作设计的存内计算加速器。...ISAAC通过ReRAM阵列实现向量乘矩阵操作，采用流水线方式提高推理效率，为神经网络的推理提供了独特而高效的解决方案。 3.

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向量的范数和矩阵的范数_矩阵范数与向量范数相容是什么意思

1} yn×1=An×mxm×1，这里矩阵的角色就好比函数中的函数体 f ( x ) f(x) f(x) 研究矩阵的性质有助于我们理解这个矩阵是如何作用于输入的，从而揭露了从输入到输出之间的规律...比如：矩阵的秩反映了映射目标向量空间的维数，比如对于变换 y = A x y=Ax y=Ax，如果 A A A的秩分别1，2，3，那么表示新的向量 y y y的维数分别是1,2，3，所以秩其实就是描述了这个变换矩阵会不会将输入的向量空间降维...可逆矩阵反映了线性映射的可逆性，假如 A A A是可逆的，那么对于变换 y = A x y=Ax y=Ax，就有 x = A − 1 y x=A^{-1}y x=A−1y 矩阵范数则反映了线性映射把一个向量映射为另一个向量...，向量的“长度”缩放的比例，或者可以理解为矩阵的范数就是一种用来刻画变换强度大小的度量。...矩阵范数常用的矩阵范数： F-范数：Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开方，对应向量的2范数， ∥ A ∥ F = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ 2

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矩阵的模的平方matlab,matlab求矩阵、向量的模

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...求矩阵的模： function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for...r1*c1) count = count + 1; end end end clc; clear; a = eye(6) b = [1 0;0 1] disp(‘a矩阵中b的模的个数是：’); count...= juZhenDeMo(a,b) end 求向量的模： function count = sta_submatrix1(a,b) count = 0; for i = 1:length(a)-length...count = count + 1; end end end clc; clear; a = [0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0] b = [0 0 ] disp(‘ｂ在ａ中的模的个数是

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python里数组如何定义_Python创建数组

定义方式：arr = [元素] (2) Tuple 固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。定义方式：arr = (元素) (2) Dictionary 词典类型，即是Hash数组。...(5), []] 这是正确的 c、del 语句和 : 的用法可以用 start : end 表示数组里的一个区间 ( i >= start and i < end) del 删除数组里的指定元素如...在不指定下标的情况下，是允许用 += 增加数组元素的。...(2) Tuple 固定数组 Tuple 是不可变 list，一旦创建了一个 tuple 就不能以任何方式改变它。...，下面实例来说明： #下面例子中 a 是整数， b 是字符串, c 是数组，这个例子充分说明哈希数组的适用性。

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机器学习入门 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)

其它创建 numpy.array 的方法创建值全为 0 的 ndarray 数组 numpy.zeros(shape, dtype) - 创建值为 0，形状为 shape，类型为 dtype 的ndarray...创建值全为指定值的 ndarray 数组 numpy.full(shape, fill_value, dtype = None) - 创建值为 fill_value，形状为 shape 的ndarray...随机数 random 创建随机整数的 ndarray 数组 random.randint(low, high=None, size=None) - 创建形状为 size 的 ndarray 数组，数组的值是从...ndarray 数组 random.random(size=None) - 创建形状为 size 的 ndarray 数组，数组的值是 0,1之间均匀分布的浮点数 In [20]: np.random.random...ndarray 数组 random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) - 创建形状为 size 的 ndarray 数组，数组的值是均值为 loc 方差为 scale

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数据科学和人工智能技术笔记一、向量、矩阵和数组

一、向量、矩阵和数组作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector...[2, 5, 8], [3, 6, 9]]) ''' 选择数组中的元素 # 加载库 import numpy as np # 创建行向量 vector = np.array([1, 2...tensor[1,1,1] # array([4, 4]) 数组变形 # 加载库 import numpy as np # 创建 4x3 矩阵 matrix = np.array([[1, 2,...''' 矩阵的逆 # 加载库 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 4], [2, 5]]) # 计算矩阵的逆...的函数 add_100 = lambda i: i + 100 # 创建向量化函数 vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 对矩阵的所有元素应用函数

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数组的运算+矩阵的运算

数组运算指的是数组对应元素之间的运算，也称作点运算，而等下讲到的矩阵的乘法、除法以及乘方那些都是有特殊的数学含义，和数组相对应元素的运算不一样，所以会在数组乘法、除法和乘方的运算符前加个点表示点运算...向量的三种积三种积包括点积、叉积、混合积，它们在高等数学里代表的含义我就不多说了，想知道具体含义以及原理，就自行了解了，感觉讲这些太麻烦了，直接说在MATLAB中的实现，点积由函数：dot实现，叉积由函数...矩阵的运算基本运算关于矩阵的基本运算，比较需要注意的是矩阵的维数，加减运算就需要满足行列数一致，乘积运算就需要满足前一个矩阵的列数要和后一个的行数一致，除法的话，要知道左除和右除的区别，针对加减乘先进行举例...点运算看到这个标题，估计你对矩阵和数组的区别可能就有点懵了，现在我就再简单粗暴的解释下，矩阵的元素只能是数字，但是数组可以是字符等，还有，矩阵其实应该说是一个数学概念，而数组是计算机的一个概念，矩阵是以数组的形式存在...，一维的数组是向量，多维的数组相当于矩阵，前提是元素是数字，然后总的一句话就是，矩阵是数组的子集~ 对乘法、除法和乘方进行举例，要注意矩阵的维数： ?

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

c("one","two","three","four")#字符型向量加引号 z<-c(TRUE,T,T,F,F) mode(x)#查看向量x的类型 3.1.向量索引 3.1.1 数值型向量 x矩阵 x<-1:20 dim(x)数组 3.1.5 命名 x<-c(1,2,3,4) names(x)<-c("one...和2 x[1]向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m 矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同...） t(m)#将行列转置五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 <- c("B1", "B2", "B3") dim3 <- c("C1", "C2", "C3

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「React 手册」如何创建函数组件？

大家好，在前面的几篇相关文章里，我们一起学习了如何使用类的方式声明组件，以及如何属性传值和处理本地数据状态，本篇文章我们一起学习如何使用函数的方式进行声明组件。...React 16.8 版本引入了 Hooks 技术，函数组件就变得强大起来，它可以让react函数组件也拥有状态，不仅解决了React一些常见的问题，同时又让组件变得更简单、简洁、更易于阅读和重构，本篇文章将会针对...如何创建简单的函数组件基于上篇文章的例子，我们来尝试下通过函数的方式改写下公共组件：头组件、底部组件、内容组件等。...、更改状态是如此的轻松，接下来我们来初步实现一个Hook的例子： 1、首先我们在 component 目录下创建 MyName 目录，创建 MyName 组件文件。...小节关于函数式组件的内容就介绍到这里，本篇文章我们基于以前例子，将公共组件通过函数组件的方式进行了改写，并初步了解了什么是 Hooks，最后一起完成了一个简单的实例，下篇文章，我们将通过实例的方式学习函数的生命周期方法

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小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

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矩阵向量的范数

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

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