如何将R中矩阵的子集相乘

在R中，可以使用矩阵的子集相乘来实现特定的计算需求。下面是如何将R中矩阵的子集相乘的步骤：

首先，创建两个矩阵A和B，可以使用matrix()函数来创建矩阵。例如，创建一个3x3的矩阵A和一个3x2的矩阵B：

A <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, ncol = 3)
B <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 3, ncol = 2)

接下来，选择矩阵A的子集和矩阵B的子集进行相乘。可以使用方括号[]来选择子集。例如，选择矩阵A的第1行和第2列以及矩阵B的第2行和第1列进行相乘：

subset_A <- A[1, 2]
subset_B <- B[2, 1]
result <- subset_A * subset_B

最后，输出结果。可以使用print()函数来显示结果：

print(result)

完整的代码如下：

A <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, ncol = 3)
B <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 3, ncol = 2)

subset_A <- A[1, 2]
subset_B <- B[2, 1]
result <- subset_A * subset_B

print(result)

这样就可以将R中矩阵的子集相乘了。矩阵的子集相乘在数据分析和统计建模中经常用到，可以用于特定数据的处理和计算。

相关·内容

如何将R语言普通矩阵转换为非负矩阵

# =============================================================== # ==========...

1.2K0 0

3-2 矩阵的子集

[,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > x[1,2] [1] 3 > x[2,3] [1] 6 > x[1,] #第一行的内容...[1] 1 3 5 > x[,1] #第一列的内容 [1] 1 2 > x[2,c(2,3)] #第二行的第2和第3个元素 [1] 4 6 > class(x[1,2]) [1] "integer

4502 0

Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

学习目标演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。导出数据表和图以供在R环境以外使用。...] ---- 练习 metadata数据框取子集，返回基因类型为KO的行。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...从random列表中提取向量 age的第三个元素。从random列表中的数据框 metadata中提取基因型信息。 ---- 3.导出文件到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。...要以逗号分隔的格式（.csv）将矩阵导出为文件，可以使用write.csv函数。有两个必需参数：要导出的数据结构的变量名称，以及要导出到的路径和文件名。

17.5K3 0

numpy基础属性方法随机整理（8）：矩阵乘法及对应元素相乘的矩阵乘法

矩阵运算基础知识参考：矩阵的运算及其规则注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法（详见第三点代码）1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)...# 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2...） element-wise product ：矩阵对应元素相乘1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB...： (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b...matrix_d)#[[ True True True]# [ True True True]# [ True True True]]'''# 2） element-wise product ：矩阵对应元素相乘

1.5K3 0

矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法（矩阵链相乘和硬币问题）

矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法，能够有效的提高算法的效率。...故此，老哥思考，是否可以让矩阵乘法的运算过程中乘法的运算次数减少，从而达到降低矩阵乘法的复杂度，我们都知道，想要获取时间上的效率，很多时候都是以空间换时间，于是老哥定义了七个变量这七个变量均是矩阵，...1、矩阵相容：也就是两个矩阵要能够相乘，即A的列数等于B的行数 2、标量乘法：若A是p*q,B是 q*r，则A*B的代价就是其标量乘法，也就是pqr 所以要求n个给定序列的矩阵相乘的乘积，我们要研究使得该成绩代价最小...，也就是其标量乘法次数之和最少（这块最好参照一下算法导论211页很详细），说白了，就是在乘法式子中如何打括号官方的话就不说了，直接上一串矩阵，你应该干什么和怎么干，哈哈，怎么干图中给出了6个矩阵相乘...]+ m[k+1][j]+p[i-1]*p[k]*p[j] ：上边这个算法的意思是，第i个矩阵到第k个矩阵相乘的代价+第k个矩阵到第j个矩阵相乘的代价，加上这两个乘好了的前后两个矩阵相乘的代价然后理解了怎么算

3.8K6 0

R 语言中的矩阵计算

用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...这种分解法所得到的上下三角形矩阵不唯一，一对上三角形矩阵和下三角形矩阵，矩阵相乘会得到原矩阵。...，它出现在线性一阶微分方程组的解中。...K.matrix(r, c=r) ，返回阶数为 p=r*c 的方阵，对于 r 行 c 列的矩阵 A，计算 A 和 t(A) 的直积。计算公式： ?...， H.matrices(r, c=r) 使得 r 阶 c 阶的子列表的分量，计算从 r 行和 c 列的单位矩阵的列向量的外积导出的方阵。

3.9K2 0

矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

1.3K3 0

矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

1.1K2 0

python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))] [[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9,...Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

3.5K1 0

R语言中矩阵常用的操作（笔记）

分享一篇我CSND博客里面的R语言矩阵操作, 可以通过编程理解很多线性代数的概念....18 26 4 12 20 28 6 14 22 30 8 16 24 32 A - B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2 数与矩阵相乘 c <- 2c*A 2...10 18 26 4 12 20 28 6 14 22 30 8 16 24 32 3.3 矩阵相乘 A 为m × n矩阵，B为n× k矩阵，用符合“%*%” A <- matrix(1:12,3,4...5 0 10 20 0 40 0 5 20 0 20 80 10 20 5 40 80 20 3.8 矩阵的直和（direct sum）公式：$ A\oplus B$，在LaTex中是 “A \oplus...(matrix(0,r1,c1),B)) direct_sum 1 3 2 0 0 2 3 1 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 1 欢迎关注我的公众号:R-breeding

2.7K4 0

矩阵乘法无需相乘，速度提升100倍：MIT大佬的新研究引发热议

在来自不同领域的数百个矩阵的实验中，这种学习算法的运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍，是当前近似方法的 10 倍。矩阵乘法是机器学习中最基础和计算密集型的操作之一。...在来自不同领域的数百个矩阵的实验中，这种学习算法的运行速度是精确矩阵乘积的 100 倍，是当前近似方法的 10 倍。这篇论文入选了机器学习顶会 ICML 2021。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.10860 代码链接：https://github.com/dblalock/bolt 对于研究者提出的无需相乘的矩阵乘法，各路网友给出了极高的评价...该研究所用方法与传统方法背离，传统的 AMM 方法构造矩阵 V_A,V_B ∈ R^(D×d) , d<<D，如下所示：通常，V_A、V_B 是稀疏的，包含某种采样方案，或者具有其他结构，使得这些投影操作比密集矩阵乘法更快...参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/pffoo8/r_multiplying_matrices_without_multiplying

5402 0

矩阵相乘在GPU上的终极优化：深度解析Maxas汇编器工作原理

基本思想如上节所述，分片算法在利用了片上高速缓存之后，不但小片矩阵的乘法速度可以大大加快，还可以利用计算小片矩阵相乘的时间将下一个小片从主内存传送至片上共享内存，换句话说此时整个矩阵相乘的时间已经完全由小片矩阵相乘所决定...矩阵相乘，在之前的直观算法中，计算一个 C 矩阵的元素是按照矩阵乘法的定义 ? ，取 A 中的一行和 B 中的一列做内积。A 中的一行和 B 中的一列都要被用到 64 次。...如果换一个思路，不从输出矩阵 C 的角度，而从输入矩阵的角度，不难发现 A 的第 k 列仅被用于和 B 的第 k 行的元素相乘，也就是说如果取 A 的第 k 列和 B 的第 k 行，将其中所有元素对两两相乘并加到其所贡献的输出矩阵元素上...这些行和列就完成了其在矩阵相乘中的使命，可以被扔掉了。这种算法可以大大减少输入矩阵对寄存器的占用，而且载入 ? 个数据就可以进 ? 次加乘运算，完全符合利用寄存器进一步缓存共享内存数据的要求。...，其中k为A的列数和B的行数，即两个相乘矩阵的公共维度，对于NxN的矩阵， k=N。

8431 0

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。...矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

2.4K3 0

矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为

1.2K2 0

计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

2.5K1 0

寻找矩阵中的路径

前言给定一个矩阵和一个字符串，如何从矩阵中寻找出这个字符串在矩阵中的路径？本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...实现思路我们先从题目给出的条件入手，逐步分析得出思路，矩阵就是一个二维数组，字符串可以切割成一个数组，我们要做的就是按顺序取出字符串中的每个字符，判断其是否在矩阵中，能否组成一条完整的路径出来。...举例分析现有一个矩阵（如下所示），有一个字符串bfce，我们需要从矩阵中找出这个字符串在矩阵中所连接起来的路径。...2,2 位置的元素是e，与目标值匹配，所有字符寻找完毕，该路径存在与矩阵中保存每一步已找到元素在矩阵中的索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置最终路径为：[0][1]...重复步骤3，直至所有匹配字符的四个方向都被移动字符串中的全部字符都被找到后，则取出每一步的正确索引位置将其保存起来四个方向都被移动后，仍未找到与字符所匹配的元素，则证明该字符串不存在于矩阵中注意

1.1K4 0

Android中的Matrix(矩阵)

，行数等于A的行数，列数等于B的列数结果矩阵C的第一行第一列数值为A的第一行和B的第一列中的数字分别相乘后再相加。...= B*A 矩阵的乘法满足结合律M‘ = T*(M*R) = T*M*R = (T*M)*R 详细信息可以看这里：如何计算矩阵乘法 Android中常用的四种矩阵变换 Android中使用3×3的矩阵进行图形的变换...，它看起来大概是下面这样: 在Android中，使用一个3×1的矩阵来表示一个点： x，y分别代表x，y轴上的坐标，而1代表屏幕在z轴上的坐标为默认的。...应用矩阵进行图形变换的主要原因，是因为矩阵是可以通过矩阵的乘法进行组合使用的，如果想对canvas绘制的bitmap时，先平移T(dx, dy)，再旋转R(θ)，最后缩放S(k1,k2)，就可以将三个变换矩阵相乘...Matrix的左乘和右乘在Android中，有关矩阵的操作都是成对的，比如preTranslate(float dx, float dy)和postTranslate(float dx, float

1.6K1 0

python中的矩阵运算

转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python中的矩阵运算摘自：http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992...矩阵相乘 >>>a1=mat([1,2]); >>>a2=mat([[1],[2]]); >>>a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵 >>> a3 matrix...矩阵点乘矩阵对应元素相乘 >>>a1=mat([1,1]); >>>a2=mat([2,2]); >>>a3=multiply(a1,a2) >>> a3 matrix([[2, 2]]) 矩阵点乘...4.矩阵、列表、数组的转换列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下： l1=[[1],'hello',3]; numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：...numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。它们之间的转换： ?

9021 0

Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...3行4列的数组转成矩阵，和上面矩阵相乘 array1 = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[3,2,1,0]]) mat2 = np.mat(array1) print(mat2...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

1.5K1 0

Motif中的PWM矩阵

PWM矩阵是表示motif的一种方式，全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCF的motif序列为（来自于JASPAR数据库）： ? 要构建出PWM矩阵，首先要得到position frequency matrix (PFM)，即在每个位置的四种核苷酸出现的次数。...比如说CTCF的PFM序列为 (图中为JASPAR中的.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次，C出现了291次，G出现了76次，T出现了459次。...将每个位置的频数转换为频率 (某核苷酸的出现数量/这个位置四种核苷酸的总数量)，可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换用的是JASPAR中的.meme...得到motif PWM后，可以用Fimo或其他软件在基因组中扫描得到序列，其基本用法为： fimo [options] 提供motif的PWM

2.1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何将R中矩阵的子集相乘

相关·内容

如何将R语言普通矩阵转换为非负矩阵

3-2 矩阵的子集

Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

numpy基础属性方法随机整理（8）：矩阵乘法及对应元素相乘的矩阵乘法

矩阵乘法的Strassen算法+动态规划算法（矩阵链相乘和硬币问题）

R 语言中的矩阵计算

矩阵中的路径

矩阵中的路径

python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

R语言中矩阵常用的操作（笔记）

矩阵乘法无需相乘，速度提升100倍：MIT大佬的新研究引发热议

矩阵相乘在GPU上的终极优化：深度解析Maxas汇编器工作原理

机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

计算矩阵中全1子矩阵的个数

寻找矩阵中的路径

Android中的Matrix(矩阵)

python中的矩阵运算

Numpy中的矩阵运算

Motif中的PWM矩阵

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐