我有一些代码,我想测试矩阵和向量的乘积是否是零向量。我尝试的一个例子是:
n =2
zerovector = np.asarray([0]*n)
for column in itertools.product([0,1], repeat = n):
for row in itertools.product([0,1], repeat = n-1):
M = toeplitz(column, [column[0]]+list(row))
for v in itertools.product([-1,0,1], repeat = n):
我需要测试一个方差矩阵是否是对角矩阵。如果没有,我会做Cholesky LDL分解。但是我想知道测试矩阵对角线最可靠和最快的方法是什么?我正在使用Fortran。
我想到的第一件事是求矩阵所有元素的和,然后从这个和中减去对角线元素。如果答案是0,则矩阵是对角线的。有更好的主意吗?
我将用Fortran编写
!A is my matrix
k=0.0d0
do i in 1:n #n is the number of rows/colums
k = k + A(i,i)
end do
if(abs(sum(A)-k) < epsilon(k)*sum(A)) then
#do chole
如何从循环中的3D矩阵中删除全零页面? 我想出了下面的代码,尽管它并不是“完全”正确的。我正在使用MATLAB 2019b。 %pseudo data
x = zeros(3,2,2);
y = ones(3,2,2);
positions = 2:4;
y(positions) = 0;
xy = cat(3,x,y); %this is a 3x2x4 array; (:,:,1) and (:,:,2) are all zeros,
% (:,:,3) is ones and zeros, and (:,:,4) is all ones
我正在使用opencv将一些matlab代码翻译成c++。我想得到一个满足条件的矩阵的值。我为此创建了一个掩码,当我将其应用于原始矩阵时,我得到了与原始矩阵相同的大小,但掩码中没有0个值。但我的问题是,如何才能仅获取矩阵中的非零值,并将其分配给不同的矩阵。
我的matlab代码是:
for i= 1:size(no,1)
mask= labels==i;
op = orig(mask, :); //op only contains the values from the orig matrix which are in the mask. So orig si
我想从一个大矩阵中删除一些列和行。这些是列和行,它们都有零值。在MATLAB中有任何函数可以为您快速完成吗?我的矩阵很稀疏。我是这样做的:
% To remove all zero columns from A
ind = find(sum(A,1)==0) ;
A(:,ind) = [] ;
% To remove all zeros rows from A
ind = find(sum(A,2)==0) ;
A(ind,:) = [] ;
如果为此有一行代码,那就太好了,因为我可能会重复执行这种任务。谢谢
使用C,我试图生成一个矩阵,它必须有比非零元素更多的零元素。零元素应该是随机的,如何生成它。
我可以生成一些元素为零的随机数,但零元素应该多于非零元素
int main(){
srand(time(NULL));
int array[25];
int i;
for (i=0;i<s;i++){
if (rand()%3 == 0)
array[i]=rand()%3;
else
array[i] = rand();
}
}
生成的矩阵是稀疏矩阵吗
如何在CSR中表示空行?
假设我们有以下矩阵:
* MATRIX 1 *
a 0 0
0 b 0
0 0 c
val = [ a b c ]
col = [ 0 1 2 ]
row = [ 0 1 2 ] <- makes sense!
—————————————————————
* MATRIX 2 *
a b c
0 0 0
0 0 0
val = [ a b c ]
col = [ 0 1 2 ]
row = [ 0 ] <— makes sense…? but how about…
—————————————————————
* MATRIX 3 *
0
如何在matlab中得到大小为10M*10M的稀疏矩阵,即正态分布的随机矩阵或均匀分布的随机矩阵。当我在下面做的时候,我发现了错误。
n = 10000000;
a = sprandn(n,n,0.1);
fid = fopen('e:/matlab/matrix/normal_1M01.mtx','w');
len = nnz(a);
fprintf(fid,'%s\n','% by taoyuan');
fprintf(fid,'%d %d %d\n',n,n,len);
[m,k,s]=find(a);
我有一个n乘n矩阵(n非常大),我想检查它在Julia中是否是零矩阵。我尝试的方法之一是:
using BenchmarkTools
using Random
A = rand(2000,2000); # n = 2000 for instance.
@btime all($A .== 0)
输出到
2.380 ms (4 allocations: 492.59 KiB)
false
是否有其他有效的方法来达到同样的目的?
我有一个很大的稀疏矩阵(40,000 x 100,000+),如果它大于某个阈值,我想将它替换为1。但是,矩阵中的每一行都有一个唯一的阈值(这只是一个向量,即行的长度),因此我想逐行检查特定行的元素是否大于该行的唯一阈值。
我最初通过遍历稀疏矩阵的所有非零元素来尝试使用for循环来解决这个问题,但是这花费了很长时间,因为我有超过1亿多个元素要通过。
number_of_elem <- matrix@x %>% length()
for (j in 1:number_of_elem){
threshold <- thres_array[j]
if (thresho