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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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矩阵的奇异值分解

#定义设A\in C^{m\times n}，则矩阵A^{H}A的n个特征值\lambda _i的算术平方根\delta _{i}=\sqrt {\lambda _i}叫做A的奇异值（Singular...设A\in C^{m\times n}，则存在酉矩阵U\in C^{m\times n}和V\in C^{m\times n}使得A=U\Sigma V^{H}式中\Sigma = \begin{bmatrix...这就是所谓的矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）注：酉矩阵是正交矩阵在复数域的推广。...其中非零向量特征值对应的特征向量构成矩阵V_1，由公式U_{1}=AV_{1}S^{-1}得到AA^H的非零特征值所对应的特征向量，其余的特征向量可以由Hermite矩阵的特征向量的正交性获得（显然不唯一...其中非零向量特征值对应的特征向量构成矩阵U_1，由公式V_{1}=A^{H}U_{1}S^{-1}得到AA^{H}的非零特征值所对应的特征向量，其余的特征向量可以由Hermite矩阵的特征向量的正交性获得

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矩阵的奇异值分解

奇异值分解(singular value decomposition, SVD)，是将矩阵分解成奇异值(singular vector)和奇异值(singular value)。...通过奇异值分解，我们会得到一些与特征分解相同类型的信息。然而，奇异值分解有更广泛的应用，每个实数矩阵都有一个奇异值，但不一定都有特征分解。例如，非方阵的矩阵没有特征分解，这时我们只能使用奇异值分解。...我们使用特征分解去分析矩阵A时，得到特征向量构成的矩阵V和特征值构成的向量?，我们可以重新将A写作?奇异值分解是类似的，只不过这回我们将矩阵A分成三个矩阵的乘积：?假设A是一个?矩阵，那么U是一个?...的矩阵，D是一个?的矩阵，V是一个?矩阵。这些矩阵中的每一个定义后都拥有特殊的结构。矩阵U和V都定义为正交矩阵，而矩阵D定义为对角矩阵。注意，D不一定是方阵。...的特征向量。A的非零奇异值是?的特征向量。A的非零奇异值是?特征值的平方根，同时也是?特征值的平方根。SVD最有用的一个性质可能是拓展矩阵求逆到非矩阵上。

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逆矩阵的伴随阵的求法_伴随矩阵与原矩阵的特征值

一、计算思路一个方阵 A 如果满足，则A可逆，且由上面公式可以知道，我们只需求出 A 的伴随阵及A对应的行列式的值即可求出方阵A的逆矩阵。...下面将分别实现这两个部分。二、具体实现 1、计算矩阵A对应的行列式的值引入一个定理：行列式的值等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和。...记则叫做元的代数余子式。根据上面这些我们就可以写出计算矩阵对应的行列式的值的算法了。...getCofactor ，这个函数很简单，就是用来获取矩阵中矩阵A中(i, j)元的余子式的。...2、计算获取矩阵A的伴随阵并求逆矩阵伴随阵的定义: 行列式|A|的各个元素的代数余子式所构成的如下矩阵分别计算矩阵A中每个元素的代数余子式

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矩阵特征值的求解例子

《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！...01 — 求矩阵特征值的例子矩阵的特征值为：2，0.4，分别对应的特征向量如上所述。

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矩阵特征值和特征向量怎么求_矩阵的特征值例题详解

设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，　　则称 m 是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。　　...|mE-A|=0，求得的m值即为A的特征值。|mE-A| 是一个n次多项式，它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值，这些根有可能相重复，也有可能是复数。...如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 … mn，则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A的迹是特征值之和：　　　　　　　　 tr（A）=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...满足矩阵多项式方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以通过解方程g(m)=0求得。...经过上面的分析相信你已经可以得出如下结论了：坐标有优劣，于是我们选取特征向量作为基底，那么一个线性变换最核心的部分就被揭露出来——当矩阵表示线性变换时，特征值就是变换的本质！

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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。...特征分解定义特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。...奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。...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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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

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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.

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VBA代码：将整个工作簿中的所有公式转换为值

标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation....PasteSpecial xlPasteValues End With Next wSh Application.CutCopyMode = False End Sub 还有其他的方法...注：本文代码整理自ozgrid.com，供有兴趣的朋友探讨。

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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....,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....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...**kwds语法在Python中用于接收命名参数.当你用这个方式传递参数时,Python将变量和一个dict绑定,保留所有命名参数,而不是具体的变量值.当你传递参数时,变量必须是dict类型(或者是返回值为

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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

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$...mn$个值分别求导，那么求导的结果一共会有$mnpq$个。...最直观可以想到的求导定义有2种：　　　　第一种是矩阵$F$对矩阵$X$中的每个值$X_{ij}$求导，这样对于矩阵$X$每一个位置(i,j)求导得到的结果是一个矩阵$\frac{\partial F}...第二种和第一种类似，可以看做矩阵$F$中的每个值$F_{kl}$分别对矩阵$X$求导，这样矩阵$F$每一个位置(k,l)对矩阵$X$求导得到的结果是一个矩阵$\frac{\partial F_{kl}}...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。

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C语言矩阵求逆(c语言求矩阵的局部最大值)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...采用高斯消去法求逆直接上代码 void Matrix_inverse(double arc[6][6], int n, double ans[6][6])//计算矩阵的逆 { int i, j, k...for (k = 0; k < n; k++) { ans[j][k] = ans[j][k] - ans[i][k] * arcs[j][i]; } } } } 我写的是针对...6×6矩阵的，有需要的话，把6改成其他数字就好了发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129049.html原文链接：https://javaforall.cn

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矩阵特征值和特征向量详细计算过程(转载)_矩阵特征值的详细求法

1.矩阵特征值和特征向量定义 A为n阶矩阵，若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx，那么数λ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值λ的特征向量。...式Ax=λx也可写成( A-λE)x=0，并且|λE-A|叫做A 的特征多项式。...当特征多项式等于0的时候，称为A的特征方程，特征方程是一个齐次线性方程组，求解特征值的过程其实就是求解特征方程的解。计算：A的特征值和特征向量。...计算行列式得化简得：得到特征值：化简得：令得到特征矩阵：同理，当得：，令得到特征矩阵：版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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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

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

方案一首先直观上最先想到的, 就是穷举了. 一力破十会. 将所有出现的情况遍历一遍, 然后就能得出总数了....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...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: ?...image-20200710234204779 在向右遍历的时候同理, 这样, 我们就可以确定, 所有遍历到的值都是1, 可以将判断全1的两层循环去掉. nice....// 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵 for (int m = i; m < matSize; m++) { // 记录向右的最大值

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机器学习中的数学(6)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。...奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示，这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性。...特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： ? 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。我这里引用了一些参考文献中的内容来说明一下。...还是假设我们矩阵每一行表示一个样本，每一列表示一个feature，用矩阵的语言来表示，将一个m * n的矩阵A的进行坐标轴的变化，P就是一个变换的矩阵从一个N维的空间变换到另一个N维的空间，在空间中就会进行一些类似于旋转...将后面的式子与A * P那个m * n的矩阵变换为m * r的矩阵的式子对照看看，在这里，其实V就是P，也就是一个变化的向量。

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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。...、[1][1]、[1][2]、[2][2] 思路分析通过上述举例，我们可以总结出下述思路：寻找一个切入点，从第一个字符开始寻找其在矩阵中的位置进入矩阵后，每一步都会有4个移动方向：下、上、右、左...、列是否超越矩阵的界限矩阵中要寻找的行、列位置的元素与要寻找的字符不相等则直接返回false 判断所有字符是否都查找完成完成的话则存储行、列索引，返回true 未完成则保存当前行、列处的值、修改该位置的值为

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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。...，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。...如果将1变大，那么屏幕会拉远，图形会变小。...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

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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...最后通过以下公式将PPM转换为PWM： ? 其中M是指的这个位点的probability，b是指的background (上图的background为0.25)。

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