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如何对矩阵中的所有值进行比较？

如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。

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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有...50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法。...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

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矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）在机器学习中的应用

文章目录 说明 特征分解定义 奇异值分解 在机器学习中的应用 参考资料 百度百科词条：特征分解，矩阵特征值，奇异值分解，PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...，常能看到矩阵特征值分解（EDV）与奇异值分解（SVD）的身影，因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中的应用，主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。 什么是特征值，特征向量？...SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。...假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵，那么我们定义矩阵A的SVD为： 在机器学习中的应用 在表格化数据中的应用 （1）PCA降维 PCA（principal components analysis

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Matlab矩阵大全

A前3列 （3）求矩阵中每行或每列的最大值和最小值 ① 找矩阵A每列的最大值： [max_A,index]=max(A,[],1); 其中，max_A是最大的数值，index是最大的数值所处的位置...② 找矩阵A每行的最大值： [max_A,index]=max(A,[],2); 其中，max_A是最大的数值，index是最大的数值所处的位置 同理可求出每行，每列的最小值...*B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相乘（点乘）； （5）A/B; 表示矩阵A与矩阵B相除法； （6）A..../B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相除（点除）； （7）A^B; 表示矩阵A的B次幂； （8）A.^B; 表示矩阵A的每个元素的B次幂。...x的平方根 sin(x) 正弦函数 cos(x) 余弦函数 tan(x) 正切函数 asin(x) 反正弦函数 acos(x) 反余弦函数 atan(x) 反正切函数 mode(a,b) a与b相除取余数

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数字图像处理学习笔记（六）——数字图像处理中用到的数学操作

专栏链接：数字图像处理学习笔记 一、阵列和矩阵操作 图像可以被等价的看作是矩阵 事实上，在很多情况下，图像间的操作拭用矩阵理论执行的 例如2×2的图像 ? 和 ? 阵列相乘是 ?...数字图像处理中的阵列相乘对应MATLAB中的点乘（.*） ☞当我们谈到一幅图像的求幂时，意味着每个像素均进行求幂操作； ☞当我们谈到一幅图像除以另一幅图像时，意味着在相应的像素之间进行相除。...，进行最大值操作，现假设令 ? =1和 ? =-1， 计算左侧 ? 计算右侧 ?...我们发现，左侧不等于右侧（-2≠-4），至此证明了求最大值的操作通常是非线性的。...②图像的局部显示（用二值蒙板图像与原图像做乘法） ?

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Matlab 基础知识——矩阵操作及运算（矩阵、数组区别）

对于这些操作，Matlab中都有固定的指令或者相应的库函数与之相对应。在程序用到的时候，每次都要上网查，网上的很散。这里，我对我经常用的做了总结。以后用到可以查阅。...A(:,1:3) %读取矩阵A前3列 （3）求矩阵中每行或每列的最大值和最小值 ① 找矩阵A每列的最大值：[max_A,index]=max(A,[],1);...*B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相乘（点乘）； （5）A/B; 表示矩阵A与矩阵B相除法； （6）A..../B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相除（点除）； （7）A^B; 表示矩阵A的B次幂； （8）A.^B; 表示矩阵A的每个元素的B次幂。 Matlab平台提供了大量的运算函数，很强势。...下面列举了常用的函数 函数 运算法则 1 exp(x) 求以e为底数的x次幂 2 log(x) 求以e为底数对x值取对数 3 Log10(x) 求以10为底数x值取对数 4 sqrt(x) 求x的平方根

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numpy模块(对矩阵的处理,ndarray对象)

，j为矩阵的列""" return i*j # 使用函数对矩阵元素的行和列的索引做处理，得到当前元素的值，索引从0开始，并构造一个3*4的矩阵 print(np.fromfunction(func...(a[, size]) 从arr中随机选择指定数据 arr为1维数组；size为数据形状 4.矩阵运算(与数据类型差不多) 运算表 运算符 说明 + 两个矩阵对应元素相加 - 两个矩阵对应元素相减 *...两个矩阵对应元素相乘 / 两个矩阵对应元素相除，如果都是整数则取商 % 两个矩阵对应元素相除后取余数 **n 单个矩阵每个元素都取n次方，如**2：每个元素都取平方 4.矩阵的行和列互换(transpose...) 5.矩阵的最大最小值 ,平均值,方差 1.最大值ndarray对象.max 2.最小值ndarray对象.min 3.平均值ndarray对象.mean 4.方差ndarray对象.var ()代表区别...(axis=0)每列 (axis=1)每行 # 获取矩阵所有元素中的最大值 print(arr.max()) # 获取举着每一列的最大值 print(arr.max(axis=0)) # 获取矩阵每一行的最大值

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matlab—基本操作与矩阵输入

冒号（:） 在同一优先级中，运算自左至右完成，对运算顺序不确定时，最好以“()”实现强制运算顺序 对于矩阵，右除A/B，相当于X*B=A的解矩阵，左除A\B，相当于A*X=B的解矩阵 2.1.2 关系运算符.../B（两矩阵对应位置上的元素相除） 3.3.2 矩阵与实数运算 X1 = A+a = （将矩阵各位置上的值分别加上该实数） X2 = A/a = A..../a（将矩阵各位置上的值分别除以该实数） X3 = A^a = A^2 = A*A（满足矩阵与矩阵相乘的法则） X4 = A....b，共有n个数据 rand(m,n)：生成一个m×n阶的矩阵，矩阵内的值是0-1之间的随机值 3.5 常用矩阵函数 max(A) = 7 5 9（max函数的作用是求出矩阵每一列中的最大值） max(max...(A)) = 9（max外面嵌套一个max的作用是求出矩阵所有元素中的最大值） min(A)= 0 0 3（min函数的作用是求出矩阵每一列中的最小值） min(min(A)) = 0（min外面嵌套一个

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常见向量范数和矩阵范数及其MATLAB实现

，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。-∞-范数：?，即所有向量元素绝对值中的最小值，matlab调用函数norm(x, -inf)。p-范数：?...， 列和范数，即所有矩阵列向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, 1)。2-范数：?，谱范数，即A'A矩阵的最大特征值的开平方。matlab调用函数norm(x, 2)。...，行和范数，即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值，matlab调用函数norm(A, inf)。F-范数：?...2-2 特征值 矩阵A的特征值被定义为：  其中被称为“矩阵A的特征向量”，λ被称为“矩阵A的特征值”。 ...V的每一列都是一个特征向量，D中对应列中的值即与该特征向量相匹配的特征值。

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Matlab数据处理

数据统计分析 求最大值与最小元素 max(): 求向量或矩阵的最大元素 min():求向量或矩阵的最小元素 当参数为向量时函数有两种调用格式： (1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X...中包含复数元素，则按模取最大值。...(2)[y,k]=max(X): 返回向量X的最大值存入y，最大值元素的序号存入k，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。...其中的[]不可省略 %例二 求矩阵A的每行及每列的最大元素，并求整个矩阵的最大元素 max(A) %求每列的最大值 max(A,[],2) %将矩阵转置求每行的最大值 max(max(A)) %两次调用...若x为标量，则求多项式在该点的值;若x为向量或矩阵，则对向量或矩阵中的每个元素求多项式的值。 polyvalm(p,x) 其调用格式与polyval相同，但含义不同。

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这些数据处理方法你get了么？

今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。...经过小编上网查阅，收集了以下十来种方法： 1、 最大值归一化，即是将对应数据xi除以数据最大值xmax： yi = xi/xmax; 2、 区间归一化，即是将数据最大值xmax与最小值xmin之和减去该数据...xi，再与最大值xmax相除： yi = (xmax + xmin - xi)/xmax; 3、最大值极差归一化，即是将数据最大值xmax减去对应数据xi，再与最大最小值之差(xmax - xmin)相除...xi-xmean)/xstd; 8、log10归一化，即是将对应数据xi取以10为底的对数，再与数据最大值xmax以10为底的对数值相除： yi = log10(xi)/log10(xmax); 9、反正切归一化...，即是将对应数据xi取反正切值乘以2，再与π相除： yi = atan(xi)*2/π; 10、L2范数归一化，即是将对应数据xi与数据的模||X||相除： yi = xi/||X|| 其中||X||

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数据分析之numpy

，空数据中的值并不为0,而是未初始化的随机值. ndarray10 = np.empty(5) ndarray11 = np.empty((2, 3)) ndarray12 = np.empty_like...(x [, axis])：所有元素的最大值，参数是 number 或 ndarray np.min(x [, axis])：所有元素的最小值，参数是 number 或 ndarray np.std(x..., axis])：最大值的下标索引值，参数是 number 或 ndarray np.argmin(x [, axis])：最小值的下标索引值，参数是 number 或 ndarray np.cumsum...函数 三目运算符 如果符合条件 结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中 使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于20的元素替换成666...np.where(ndarray3 < 17, 100, ndarray3), ndarray3) 按条件筛选元素 矩阵名[矩阵名>数值] 对矩阵元素进行筛选，以列表形似返回符合条件的元素 newArr

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机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

协方差矩阵的特征值(Eigenvalues)和特征向量(eigenvectors) 特征值：表示特征向量对应列的权重，越大说明特征向量对应列的影响越大。...特征向量：是一个n * n 的matrix，n是样本数据的特征数。用于降维转换。 降维转换过程： 在特征向量中，选出特征值最大的m列，形成一个m * n的降维向量矩阵。...对（去除平均值的）样本数据的每行数据，和降维矩阵相乘，得到一个m维的**降维数据**。...重构的数据 = **降维数据** * **降维矩阵的转置** + 平均值 核心算法解释 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 基本原理 线性代数的理论： 对一个...输入 数据集 应用的Feature数 输出 降维数据集 重构的数据集（可用于与原数据集比较） 逻辑过程 对数据集的每个Feature的数据，减去Feature的平均值。

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【Matlab】表情合成尝试（3）——ERI伪皱纹映射

那么我们先将无表情和有表情的两张基础人脸进行简单对齐，然后将其进行逐像素相除，就可以得到对应的比率系数矩阵R。...论文中介绍的方法是计算出有表情与无表情图之间的互相关性，然后将互相关性作为权重作用在高斯过滤器上对系数矩阵进行高斯过滤，这样可以尽可能地突出皱纹部分而忽略相关性极高的非皱纹部分。...二.系数矩阵R 首先在论文中有提到，ERI处理的这一步最好是将图像转换为YUV图，然后单独提取其Y分量进行处理，处理完重新合成回图像中，这样对整体图像的影响也不会太大。...目前的想法是对图像进行切割，将需要计算皱纹人脸进行分块，然后将每一块的坐标附近稍大一点的范围作为无皱纹人脸的矩阵范围进行提取，提取出来的矩阵来作为搜索范围与刚才的小块使用normxcorr2进行互相关计算...，然后得到互相关矩阵中绝对值的最大值，将此最大值作为此块矩阵的总相关性并用其与1相减。

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MatLab运算符与运算

\B B 与 A 相应元素相除（维度必须一致） A/B A 与 B 相除（B 为标量或满足 B 非奇异，A/B=AB−1A/B = AB^{-1}A/B=AB−1 A..../B A 与 B 相应元素相除（维度必须相同） A^B A 的 B 次幂（B 为标量） A.^B A 的每个元素的 B 次幂（B 为标量） A’ 取 A 的共轭转置矩阵 A.’...取 A 的转置矩阵 【注】MatLab 的算术运算本质上都可以看作是矩阵运算，即所有参与算术运算的变量都可以看作是矩阵；标量为 1×11 \times 11×1 的矩阵。 2....） ~A 逻辑非运算（A 为标量或对矩阵 A 中每个元素做逻辑非运算） A && B 先决与（运算规则同 & ；但当 A 为逻辑假时，就不再需要继续进行和 B 的逻辑与运算） A || B 先决或（运算规则同...MatLab 引入先决与和先决或的目的在于加速逻辑运算。在 MatLab 逻辑运算中，任何非零数均被当作逻辑真 1 处理，数值 0 被当作逻辑假 0 处理（和 C 语言一样）。 4.

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python中的numpy模块

][False True True True True]]按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。 ...# 结果[[0 1 1][0 1 3]]print(a1%a2) # 相除取余数# 结果[[4 0 2][1 0 0]]常用矩阵函数同样地，numpy中也定义了许多函数，使用这些函数可以将函数作用于矩阵中的每个元素...矩阵函数说明np.sin(a)对矩阵a中每个元素取正弦,sin(x)np.cos(a)对矩阵a中每个元素取余弦,cos(x)np.tan(a)对矩阵a中每个元素取正切,tan(x)np.arcsin(a...)对矩阵a中每个元素取反正弦,arcsin(x)np.arccos(a)对矩阵a中每个元素取反余弦,arccos(x)np.arctan(a)对矩阵a中每个元素取反正切,arctan(x)np.exp(...a)对矩阵a中每个元素取指数函数,exnp.sqrt(a)对矩阵a中每个元素开根号√ximport numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(np.sin

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【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

矩阵的常见运算： +：矩阵对应元素相加 -：矩阵对应元素相减 *：矩阵对应元素相乘 /：矩阵对应元素相除，如果都是整数则取商 %：矩阵对应元素相除后取余数 **：矩阵每个元素都取n次方，如**2：每个元素都取平方...常用矩阵函数： np.sin(a)：对矩阵a中每个元素取正弦,sin(x) np.cos(a)：对矩阵a中每个元素取余弦,cos(x) np.tan(a)：对矩阵a中每个元素取正切,tan(x) np.arcsin...(a)：对矩阵a中每个元素取反正弦,arcsin(x) np.arccos(a)：对矩阵a中每个元素取反余弦,arccos(x) np.arctan(a)：对矩阵a中每个元素取反正切,arctan(x)...np.exp(a)：对矩阵a中每个元素取指数函数,ex np.sqrt(a)：对矩阵a中每个元素开根号√x 矩阵的点乘： 矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。...▌获取矩阵中的元素信息 最大值和最小值： 获得矩阵中元素最大最小值的函数分别是max和min，可以获得整个矩阵、行或列的最大最小值。

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