我正在尝试使用Boost的ublas部分,但由于某些原因,我无法将矩阵相乘并将结果赋给其他矩阵。
这是可行的:
#include <boost/numeric/ublas/symmetric.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/io.hpp>
using namespace boost::numeric::ublas;
typedef symmetric_matrix<int,lower> symatrix;
int main() {
int N = 10;
symatrix foo(N,N);
for (
我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
我正在尝试用Java逆时针旋转一个矩阵90度。我找到了如何使用2D矩阵的答案,但我的矩阵是3D的。
这是我是如何发现如何做2D旋转的:
static int[][] rotateCW(int[][] mat) {
final int M = mat.length;
final int N = mat[0].length;
int[][] ret = new int[N][M];
for (int r = 0; r < M; r++) {
for (int c = 0; c < N; c++) {
ret[c][
对于行名和列名,我想使我的矩阵对称,例如,我有一个矩阵。
> ma
a b c d
a 1 5 9 13
c 9 10 11 15
b 5 6 10 14
d 13 14 15 16
我想让它像
> ma
a b c d
a 1 5 9 13
b 5 6 10 14
c 9 10 11 15
d 13 14 15 16
这意味着矩阵在row.names上是对称的,列名是相等的,所以矩阵也是对称的(实际上我在处理邻接矩阵,所以邻接矩阵是对称的。)
我要测试R4.1.1中矩阵的对称性。我有一个数据,然后我把它转换成一个矩阵。带有class()函数的数据类型现在返回一个"matrix"和一个"array"。矩阵是对称的,但函数isSymmetric()返回FALSE。
我就是这样做的:
## Sample dataframe
mat1=data.frame(one=c(64,1,2,0),two=c(1,0,0,0),three=c(2,0,6,45),four=c(0,0,45,140))
## now we convert it to matrix
mat2 = as.matrix(mat1)
class
Stan提供了函数
vector eigenvalues_sym(matrix A)
matrix eigenvectors_sym(matrix A)
来得到对称矩阵A的特征值和特征向量,但是如果你的矩阵是非对称的呢?你还能得到特征值和特征向量吗?另外,有没有一种方法可以测试我是否得到了正确的特征向量?如何测试Stan程序的各个部分?
我必须通过M = M + c*a*a'进行大量的矩阵更新,其中c是常数,a是列向量。如果矩阵的大小大于1000,这种简单的更新将花费我函数的大部分时间,通常超过profile计算的1分钟。
主要守则如下:
for i = 1:N
_do something..._
for k = 1:n
a(1:k) = M(1:k,1:k)*p(1:k);
M(1:k,1:k) = M(1:k,1:k)+c*a(1:k)*a(1:k)';
M(1:k, k+1) = b(1:k);
M(k+1, 1:k) = b
我创建了两个以随机整数作为成分的矩阵,矩阵的维数并不重要。然后,我想用曼哈顿方法计算距离矩阵,并把它作为一个矩阵。这个矩阵应该是对称的,但是当我把它作为一个矩阵时,输出是一个非对称距离矩阵。
根据这个矩阵(应该是输出),我想要计算一个集群。
我的错误在哪里?
代码:
a <- c(sample.int(30,6))
b <- c(sample.int(30,6))
c <- c(sample.int(30,6))
d <- c(sample.int(30,6))
e <- c(sample.int(30,6))
f <- c(sample.int(