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我有一个矩阵，假设A有NxN阶(这里是3x3)，由下式给出： A = | a b c| | g h i| 我想把这个矩阵转换成一个NxN, 1阶的向量，由下式给出：P = |a| |.| |.|
|i| 所以，现在我用来把它转换成更大阶的矩阵和向量的方法是： % A is a given matrix with
浏览 45提问于2021-06-23得票数 0
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我有一个nxn矩阵C，并使用numpy.linalg中的inv求逆以获得Cinverse。我的C矩阵具有10**4阶的元素，但是我的Cinverse矩阵具有10**12阶或更高阶的元素(不确定是否正确)。当我执行numpyp.dot(C,Cinverse)时，我得不到单位矩阵。我有一个向量x，我将它自身相乘，得到一个矩阵。然后我得到它的倒数cinverse=inv(c)
然后
浏览 0提问于2017-02-15得票数 0
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对于给定的整数N，我想生成一个阶NxN矩阵，其中行和是列和的某种排列。3.4 0 1行和为5，5，4两者都是彼此的排列。如何对任意给定的N生成这样的矩阵？3.0 0 1但我想做个随机矩阵。
浏览 8提问于2017-01-21得票数 3
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shape [n_samples]但是，如果我们有损失函数，依赖于N个变量，我们应该有二阶导数的NxN矩阵，但是我们的hess的形状只有Nx1。
浏览 6提问于2018-05-04得票数 3
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对于整数n，我们将F_n标记为内射函数组对于具有非负值的nXn阶的给定矩阵A，我们将标记：规划一个确定P(A)=0的多项式算法。我在想，在矩阵中寻找n^2-n+1零，然后在任何排列中，乘
浏览 9提问于2018-03-05得票数 0
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如果我有一个向量r，我可以很容易地计算出它的内积。inner = r*r'外部产品也是如此。内部，另一方面，有m x m个组件(其中m是行数，这里是1)。我也希望能够对矩形矩阵进行这种标准操作。矩形矩阵的内积非常简单： 1 1 1inner=r*r'
6
浏览 2提问于2019-02-19得票数 1
我有一个C级的索引，我需要把它转换成F阶。来简单地解释我的问题，下面是一个例子：
x = np.arange(1,5).reshape(2,2) [3, 4]])flat_c = x.ravel()现在，值3位于flat_c向量的2nd pos
浏览 11提问于2020-09-29得票数 3
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我注意到，如果A是NxN矩阵，它有逆矩阵。但是inv()和pinv()函数的输出是不同的。并计算了inv(A)*A或A*inv(A)，得到了八度和Matlab的恒等式3x3矩阵。
我不知道为什么inv(A) != pinv(
浏览 3提问于2013-10-17得票数 15
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给予：
一个稠密矩阵E (nxn)，其中E(i，j) = 1-E(j，i)，其中E(i，j)在区间]0,1[.这类矩阵的名称是E(i，j) = 1
浏览 3提问于2013-01-29得票数 0
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(-1,1)我的解释是：
函数F的第一行接收x_pos和α作为参数(都是numpy数组)，在第二行中，矩阵D是通过广播计算的(基本操作，例如数组中的加法等基本操作按元素执行，但如果numpy可以将它们转换成其他大小相同的数组，则也可以使用不同大小的数组，这种转换称为广播)，减去一个1×N阶的数组
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
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我正在尝试创建一个函数，它可以将给定的输入序列转换为所请求的阶数的转换矩阵。我找到了一阶马尔可夫转移矩阵的实现。import numpy as np
a = [0, 1, 0, 0, 0, 2, 2, <em
浏览 0提问于2019-09-22得票数 1
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我正在创建一个卷积稀疏自动编码器，我需要将一个充满值的4D矩阵(其形状是[samples, N, N, D])转换成一个稀疏矩阵。
对于每个样本，我都有D NxN特征图。我希望将每个NxN特征映射转换为稀疏矩阵，将最大值映射为1，将所有其他值映射为0。我不想在运行时而是在Graph声明期间这样做(因为我需要使用生成的稀疏矩阵作为其他图操作的输入)，但我不知道如何获
浏览 5提问于2016-10-04得票数 9
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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： _do something..._ a(1:k) = M(1:k,1:k)*p(1:k);M(1</
浏览 0提问于2016-12-13得票数 0
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这个问题问的是一个系统，它有两个质量，每个质量连接两个弹簧，看起来像这样：外部弹簧具有弹簧常数kb，而内弹簧具有常数k。然而，当我试图用线性代数解决同样的问题时，我得到了-1.2和-1.0的特征值。我也不太明白如何编写代码，因为到目前为止，我的运动方程不适合任何python代码示例，我也不知道如何将矩阵d^2/dt^2X传递给eigh()函数。运动方程是：
d^2/dt^2 X= AX，其中X是向量，A是具有质量和弹性常数的矩阵。下面是
浏览 2提问于2020-11-22得票数 0
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生成一个统计某些条件的数组。
、、、、
我试图生成一个满足以下条件的三维数组：例如，考虑2x2x2数组。我试着用一种拒绝的方法解决这个问题，比如： array = np.random.randint(0, 100, size=(2,2,2))*(1/100)
c1 = condition1(array) # returns True is
浏览 2提问于2020-08-16得票数 0
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分块矩阵-向量乘法
、、、
给出了具有nnz(A)非零的非常稀疏的nxn矩阵A和稠密的nxn矩阵B。我想计算矩阵乘积AxB。由于n很大，如果简单地执行，就不能将稠密矩阵B放入内存中。我有两个选择，但不确定哪一个更好。Option1。将矩阵B分解为n列向量[b1,b2,...,bn]。然后，我可以将矩阵A和任意一个向量bi放入内存中，并分别计算A*b1, A
浏览 3提问于2013-10-18得票数 0
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这个问题是关于基于向量之间的距离对向量进行排序。如何根据向量之间的相关系数对向量进行排序。我想做的是根据向量在数据集中的“重要性”对向量进行排序。如果我们有N个向量，那么排序将是V1，V2，...，Vn，其中V1和Vn的相关性低于其他向量。V1和V2与每个other...and的相关性最强，依此类推。我在考虑使用皮尔逊系数作为相关系数。这是可能的吗?或者你对这个问题有什么想法？有没有一个很好的算法来
浏览 2提问于2013-03-25得票数 1
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如何处理编译误差：“多元正态均值Y1,1必须有与Y1，1相同数量的分量”？下面是我在WinBugs中的代码和数据：for (i in 1:10){
mu[i,2]<-b[1]+b[2
浏览 1提问于2018-12-11得票数 0
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那么，按照矩阵-向量左乘法的规则，UNITYMATRIXMVP和_Object2World似乎应该是行大写，对吧？第二个参数是v.vertex，它应该是一个4x1向量，所以这里的float4自动地被当作4x1，而不是1x4向量吗？那么，World2Object、UNITYMATRIX_MVP和其他内置矩阵在内部看起来是怎样的，它们是主要行吗？像这样：Y1，Y2，Y3，Y4
Z1</e
浏览 1提问于2014-08-06得票数 3
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