我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如,假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵,那么在MATLAB/Octave中,我使用的代码将是:
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么?我认为可能会做我想做的事情,但我不确定如何让它只删除目标行,因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵,它将删除最后两行和最后两列。
我希望创建不同程度的稀疏矩阵。我打算将数据矩阵中所有非零的值转换为1,其余的条目将为0。
我能够使用下面的代码实现这一点。但我不知道如何才能在最后的矩阵中随机地将1变成0,并控制1的百分比。
例如:
the numpy.random.choice
numpy.random.randint(2,size = data_shape,p=0.75,0.25)
使我们能够创建控制1的百分比的矩阵。我如何在最终矩阵中以类似的方式控制1的百分比?
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
import numpy.ma as ma
indptr =
我正在使用numpy的dok_matrix稀疏矩阵,并且,Matlab风格的,需要提取行或列块。
import numpy as np
from scipy.sparse import dok_matrix
#
# Boolean data matrix X created here
#
print X.shape #(24000, 110000)
# Size below is approx but shows I need need most of the original rows
rowIndsINeed = np.zeros(22000)
#
# Populate rowIn
我正在尝试使用伯努利分布来生成一个矩阵,其中每个行单元格都有line_id/total_lines为1.0的概率。
这是我的代码:
from scipy.stats import bernoulli
import numpy
img_size = 100
img_number = 100
res = numpy.zeros((img_number+1, 6))
image_files = []
for i in range(1):
image_base = Dt.Data(xd=img_size, yd=img_size)
for p in numpy.arange(0.
我有一个大小为(5,7,3)的矩阵A和一个大小为(5,3,8)的矩阵B。我想把它们相乘,C的大小是(5,7,8)。
这意味着矩阵A中的一个大小为(7,3)的二维子矩阵将分别与矩阵B中的一个大小为(3,8)的二维子矩阵相乘。所以我必须乘以5倍。
最简单的方法是使用循环和numpy:
for u in range(5):
C[u] = numpy.dot(A[u],B[u])
有没有办法不使用循环就能做到这一点呢?Theano中有没有等效的方法可以在不使用scan的情况下做到这一点?