好的,我现在正在用std载体构建一个矩阵,它意味着有一个细胞或细菌在上面。正因为如此,我才上了一个“死”班,成为细胞和细菌之母。因此,在矩阵中,如果没有它们中的任何一个,就会死掉。
但是,当我试图构建矩阵时,有时会这样: worldx = new ()/worldx=新细菌();它不会编译。
所以我的问题是,我如何初始化它?
这是我的密码,西班牙的对不起。
matrizB[fila-1][columna-1] = new BacteriaM();
matrizB it a
vector<vector <dead>> matrizB(n);
BacteriaM是一个从
我正在尝试执行一个函数,该函数在给定两个参数的情况下调整由动态数组组成的矩阵的大小:新的行数和列数。我的问题是,当我将其调整为比原始矩阵更大的矩阵时,应该为0的新值类似于-4.31602e+08。如果我不设置值,只是初始化数组,不应该是0吗? void Matrix::resize(int nRows, int nColumns) {
float** aux = new float* [nRows];
for (int i = 0; i < nRows;i++) {
aux[i] = new float[nColumns];
}
fo
出于对机器学习的好奇,我已经开始阅读一些与这个主题相关的入门教程。由于这个原因,几天前我发现了一个非常简单的神经网络示例,它使用Python与numpy库一起实现,为了实践目的,我决定使用尽可能少的外部库使用C++实现相同的算法。
然后,我首先编写了一个简单的类,能够处理矩阵定义/声明和相关的数学运算,如加法、乘法等。我雄辩地将该类命名为Matrix。
以下是它的头文件:
template <typename T>
class Matrix {
public:
Matrix(int numRows, int numColumns);
~Matrix();
int get
我需要通过评估向量对之间的函数来例行地填充矩阵A[i,j],因为每个i,j-pair的计算都是相互独立的,我想将此并行化
A = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
A[i,j] = function(X[i], X[j])
如何通过joblib或其他广泛使用的库来优雅地并行化这种计算?
我正在尝试使用Numpy和Pandas在Python中实现简单的线性回归。但是我得到了一个ValueError:矩阵不是对齐的错误,因为调用点函数实质上是计算矩阵乘法,正如文档所说的那样。下面是代码片段:
import numpy as np
import pandas as pd
#initializing the matrices for X, y and theta
#dataset = pd.read_csv("data1.csv")
dataset = pd.DataFrame([[6.1101,17.592],[5.5277,9.1302],[8.5186,13.