将(相关)矩阵的对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值

将矩阵的对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值，可以通过以下步骤实现：

遍历矩阵的每一行和每一列，判断当前元素是否在对角线上。对角线上的元素满足行索引和列索引相等的条件。
如果当前元素在对角线上，则将其值替换为零。
如果当前元素不在对角线上且值为1，则保留其值不变。
完成遍历后，得到的矩阵即为将对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值的结果。

这个操作可以用于处理一些特定的矩阵问题，例如在图像处理中，可以用于去除图像中的主对角线，以实现某些特定效果。

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6]]) # 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。..., 3) # 查看所有元素个数（行*列） matrix.size >>> 12 # 查看维数 matrix.ndim >>> 2 最大值和最小值 # 最大值 np.max(matrix) >>> 12...[7, 8, 9]]) # 行列式：行列式（Determinant）是数学中的一个函数，将一个 n*n的矩阵A映射到一个标量，记作det(A)或|A| np.linalg.det(matrix) >>>...# 先获得矩阵的对角线 matrix.diagonal() >>> array([1, 5, 9]) # 对角线求和就是迹 matrix.diagonal().sum() >>> 15 # 秩：在线性代数中

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Python 谱聚类算法从零开始

谱聚类算法实现谱聚类算法的基本思想是先根据样本点计算相似度矩阵，然后计算度矩阵和拉普拉斯矩阵，接着计算拉普拉斯矩阵前k个特征值对应的特征向量，最后将这k个特征值对应的特征向量组成 ?...如果邻接矩阵的单元格中有1，那么我们在列和行的节点之间绘制一条边。...当我们构建好邻接矩阵，我们就可以开始构造度矩阵。对于度矩阵的每一行，我们通过对邻接矩阵中相应行的所有元素求和来表示度矩阵的对角线。然后，我们通过从度矩阵中减去邻接矩阵来计算拉普拉斯矩阵。...因此，因为在我们当前的例子中我们只有一个分量，所以只有一个特征值等于0。...可以看到，计算的特征值中只有一个为0。与我们的结论完全吻合。下边我们再来验证一个有两个连通分量的示例。

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R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包）

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引言降维是关于摆脱“无信息的信息”的同时保留关键点。有很多方法可以定义“无信息”。PCA 侧重于线性依赖的概念。我们将数据矩阵的列空间描述为所有特征向量的跨度。...但实现 PCA 的最简单方法是通对中心数据矩阵进行奇异值分解。...有时候，将特征的比例标准化为1.在信号中是有用的处理方式，这就是所谓的白化。它产生了一组与自身具有单位相关性，并且彼此之间的相关性为零的结果。在数学上，白化可以通过将 PCA 变换乘以反奇异值。...例如，零相分量分析（ZCA）（Bell 和 Sejnowski，1996）是一种与 PCA 密切相关的白化转化，但事实并非减少特征的数量。...a 的奇异值的有序列表矩阵被称为其频谱。因此，为了确定要使用多少个成分，人们可以对数据矩阵进行简单的频谱分析并选择阈值保留足够的差异。

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Numpy归纳整理

下面两篇文章是之前的文章，然后下面的是一些归纳数据分析 | Numpy初窥1 数据分析 | Numpy进阶数组创建函数函数说明 array 将输入数据(列表、元组、数组或其他序列类型)转换为ndarray...要么推断出dtype,要么显式指定dtype.默认直接复制输入数据 asarray 将输入转换为ndarray,如果输入本身就是一个ndarray就不进行复制 arange 类似于内置的range,但返回的是个...将各元素值四舍五入到最接近的整数，保留dtype modf 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回 isnan 返回一个表示“ 哪些值是NaN (这不是一个数字)”的布尔型数组 isfinite...零长度的数组的mean为NaN std、var 分别为标准差和方差，自由度可调(默认为n) min、max 最大值和最小值 argmin、argmax 分别为最大和最小元素的索引 cumsum 所有元素的累计和...中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西函数说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素，或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) dot 矩阵乘法 trace

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