矩阵位置_查找矩阵的位置_从位置矩阵创建稀疏矩阵的向量p - 腾讯云开发者社区

当想用一个矩阵的数据除以另一个矩阵的对应位置的数值时，可以直接用两个矩阵相除，例子如下 >a<-matrix(c(2,0,2,0),nrow = 2) > a [,1] [,2] [1,]...> a/b [,1] [,2] [1,] 4 Inf [2,] NaN 0 > table(a/b) 0 4 Inf 1 1 1 我们可以看到当a矩阵数字不为...0，b矩阵也为0时，会得到Inf，而a，b矩阵均为0时会得到NAN, Inf和NAN可以通过替换为0来进行后续的数据分析。

2.2K2 0

如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。1....通过np.max和np.where通过np.max()找矩阵的最大值，再通过np.where获得最大值的位置，测试如下：a = np.random.randint(10, 100, size=9)a =...这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。代码r, c = np.where(a == np.max(a))的作用是找到数组a中的最大值，并确定该最大值所在的行和列。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引，不过索引值是一维的，需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。

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矩阵归零先找为零的位置，再分别置零

给定一个m×n矩阵，如果一个元素是0，则将其所在行和列全部元素变成0。需要在原矩阵上完成操作。...样例给出一个矩阵 [ [1, 2], [0, 3] ] 返回 [ [0, 2], [0, 0] ] 先找为零的位置，再分别置零一种显而易见的方法是先找到为零的位置，把这些位置记下来...，然后根据这些位置来进行进行一整行或者一整列清除。...记录位置的时候可以用vector>来一组一组来记录，这样是最直观的。我一开始的程序也是这么写的，没有什么问题。

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模型矩阵、视图矩阵、投影矩阵

模型矩阵模型矩阵将局部坐标系下的顶点坐标转化到世界坐标系下。此处就要涉及局部坐标系相对于世界坐标系的位置和方向，或者说空间中的点的位置发生变化时，坐标如何变化。...「变换」的含义就是，将点的初始位置的坐标P映射到平移、旋转、缩放后的位置坐标P’，即：齐次坐标由来：平移变换，变换后点坐标等于初始位置点坐标加上一个平移向量；而旋转变换和缩放变换，变换后点坐标等于初始位置点坐标乘以一个变换矩阵...视图矩阵相比点的世界坐标，我们更关心点相对于观察者的位置（视图坐标）。如果观察者置于原点处，面向Z轴负半轴，那么点的世界坐标就是其视图坐标。...观察者的位置和方向会变化，看上去就好像整个世界的位置和方向发生变化了一样，所以我们将世界里的所有模型看作一个大模型，在所有模型矩阵的左侧再乘以一个表示整个世界变换的模型矩阵，就可以了。...模型视图矩阵的作用是：乘以一个点坐标，获得一个新的点坐标，获得的点坐标表示：点在世界里变换，观察者也变换后，点相对于观察者的位置。

2K2 0

二进制矩阵中的特殊位置（难度：简单）

一、题目给你一个大小为 rows * cols 的矩阵 mat，其中 mat[i][j] 是 0 或 1，请返回矩阵 mat 中特殊位置的数目。...特殊位置定义：如果 mat[i][j] == 1 并且第 i 行和第 j 列中的所有其他元素均为 0（行和列的下标均从 0 开始），则位置 (i, j) 被称为特殊位置。...0 2.2> 示例 2：【输入】mat = [ [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]] 【输出】3 【解释】(0,0), (1,1) 和 (2,2) 都是特殊位置 2.3> 示例 3：...mat.length • cols == mat[i].length • 1 <= rows, cols <= 100 • mat[i][j] 是 0 或 1 三、解题思路根据题目描述，我们首先需要对矩阵...[[0,0,0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,1,0,0,1],[0,0,0,0,1,0,0,0],[1,0,0,0,1,0,0,0],[0,0,1,1,0,0,0,0]]为例，我们对mat矩阵进行遍历

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矩阵分析（十一）酉矩阵、正交矩阵

酉矩阵若n阶复矩阵A满足 A^HA=AA^H=E 则称A是酉矩阵，记为A\in U^{n\times n} 设A\in C^{n\times n}，则A是酉矩阵的充要条件是A的n个列（或行）向量是标准正交向量组...酉矩阵的性质 A^{-1}=A^H\in U^{n \times n} \mid \det A\mid=1 A^T\in U^{n\times n} AB, BA\in U^{n\times n} 酉矩阵的特征值的模为...1 标准正交基到标准正交基的过渡矩阵是酉矩阵酉变换设V是n维酉空间，\mathscr{A}是V的线性变换，若\forall \alpha, \beta \in V都有 (\mathscr{A}(\alpha...), \mathscr{A}(\beta))=(\alpha,\beta) ---- 正交矩阵若n阶实矩阵A满足 A^TA=A^A=E 则称A是正交矩阵，记为A\in E^{n\times n} 设A...（或正交矩阵） ---- 满秩矩阵的QR分解若n阶实矩阵A\in \mathbb{C}^{n\times n}满秩，且 A = [\alpha_1,...

5.8K3 0

【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵构造 | 矩阵运算 )

, 矩阵元素是 1 D = ones(3, 3) 执行结果 : 二、矩阵计算 ---- 1、矩阵相加矩阵相加就是对应位置相加 , 只有行列相等的矩阵才能相加 ; % 定义两个矩阵 A = [1, 2..., 3, 4; 5, 6, 7, 8] B = [9, 10, 11, 12; 13, 14, 15,16] % 矩阵相加就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相加 C = A + B 执行结果...: 2、矩阵相减矩阵相减就是对应位置相加 , 只有行列相等的矩阵才能相减 ; % 矩阵相减就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相减 D = A - B 执行结果 : 3、矩阵相乘矩阵相乘...矩阵计算 % 定义两个矩阵 A = [1, 2, 3, 4; 5, 6, 7, 8] B = [9, 10, 11, 12; 13, 14, 15,16] % 矩阵相加就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相加...C = A + B % 矩阵相减就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相减 D = A - B % 矩阵相乘 % 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , % 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数

1.2K1 0

对角矩阵单位矩阵_矩阵乘单位矩阵等于

-------------------------''' ''' triu():提取矩阵上三角矩阵 (upper triangle of an array.) triu（m, k=0） m：表示一个矩阵...k：表示对角线的起始位置（k取值默认为0） ''' #k=0表示正常的上三角矩阵 b = np.triu(a,0) print(b) ''' [[1 2 3] [0 5 6] [0 0 9]] '''...__class__) # print("-----\n") #k=1表示对角线的位置上移1个对角线 c = np.triu(a,1) print(c) '''...[[0 2 3] [0 0 6] [0 0 0]] ''' print("-----\n") #k=-1表示对角线的位置下移1个对角线 d = np.triu(a,-1) print(d) ''' [...------------------''' ''' tril():提取矩阵下三角矩阵 (lower triangle of an array.) ''' #k=0表示正常的下三角矩阵 e = np.tril

1.6K1 0

矩阵分析（十二）正规矩阵、Hermite矩阵

$A$酉相似于一个上（下）三角矩阵 ---- 例1 已知$A = \begin{bmatrix}0&3&3\\-1&8&6\\2&-14&-10\end{bmatrix}$，求酉矩阵$U$，使得$U^HAU...定理：$\exists U\in U^{n\times n}$，使得$U^{-1}AU$为对角矩阵的充分必要条件为$A^HA=AA^H$ 定义：如果矩阵$A$满足$A^HA=AA^H$，则称其为正规矩阵...---- Hermite矩阵定义：$A\in \mathbb{C}^{n\times n}$，若$A^H=A$，则称$A$为Hermite矩阵定理：Hermite矩阵是正规矩阵，Hermite矩阵的特征值是实数...}{x^Hx} $$ 为实数，称$R(x)$为矩阵$A$的Rayleigh商定理：由于Hermite矩阵的特征值全部为实数，不妨排列成 $$ \lambda_1 ≥ \lambda_2 ≥ ···≥...，并求酉矩阵$U$，使得$U^HAU$为对角矩阵解：$A^H=\begin{bmatrix}\frac{1}{3}&-\frac{1}{3\sqrt{2}}&-\frac{1}{\sqrt{6}}\\

1.5K5 0

hesse矩阵和jacobi矩阵_安索夫矩阵和波士顿矩阵区别Jacobian矩阵和Hessian矩阵

，海森矩阵和牛顿法的介绍，非常的简单易懂，并且有Hessian矩阵在牛顿法上的应用。...Jacobian矩阵和Hessian矩阵发表于 2012 年 8 月 8 日 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式....雅可比矩阵雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比矩阵类似于多元函数的导数....雅可比行列式如果m = n, 那么FF是从n维空间到n维空间的函数, 且它的雅可比矩阵是一个方块矩阵. 于是我们可以取它的行列式, 称为雅可比行列式....海森Hessian矩阵在数学中, 海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵, 此函数如下： 2), 最优化在最优化的问题中,

9332 0

伴随矩阵求逆矩阵(已知A的伴随矩阵求A的逆矩阵)

在之前的文章《线性代数之矩阵》中已经介绍了一些关于矩阵的基本概念，本篇文章主要就求解逆矩阵进行进一步总结。...=0，我们就称A为非奇异矩阵。奇异矩阵是没有逆矩阵的。...最后我想说的是我本来想求逆矩阵的，不凑巧找了个奇异矩阵，饶恕我吧:( 伴随矩阵 Adjugate Matrix 伴随矩阵是将matrix of cofactors进行转置(transpose)之后得到的矩阵...，因此没有逆矩阵，但如果是非奇异矩阵，我们则可以按照之前的公式求得逆矩阵。...逆矩阵计算初等变换求解逆矩阵除了上面的方法外，还可以用更加直观的方法进行求解，这就是初等变换，其原理就是根据A乘以A的逆等于单位矩阵I这个原理，感兴趣的同学可以看参考链接中的视频。

1.6K2 0

算法系列-----矩阵（三）-------------矩阵的子矩阵

矩阵的子矩阵注意矩阵的下标是从 0开始的到n-1和m-1 获取某一列的子矩阵： /** * 矩阵的子矩阵函数 * * @param args *...参数a是个浮点型（double）的二维数组，n是去掉的列号 * @return 返回值是一个浮点型二维数组（矩阵去掉第n列后的矩阵） */ public static double[][] zjz...矩阵b -------------------------------- 7.0 8.0 6.0 5.0 输出结果：一维矩阵的子矩阵 ---------------------------...----- 3.0 2.0 4.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 1.0 3.0 矩阵的子矩阵 -------------------------...------- 7.0 8.0 矩阵的子矩阵 -------------------------------- 5.0

1.1K5 0

基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解

其中主要是使用了适用于平面场景的单应性矩阵H和适用于非平面场景的基础矩阵F，程序中通过一个评分规则来选择适合的模型，恢复相机的旋转矩阵R和平移矩阵t 那么下面主要讲解关于对极几何中的基础矩阵，本质矩阵...F矩阵的性质有三： 1, 3*3且自由度为7的矩阵 2，kF 为基础矩阵，相差一个尺度自由度 3，F矩阵的秩为2 基础矩阵的求解方法： 1，直接线性变换法（8点法+最小二乘法） 2，RANSAC-估计基础矩阵...基础矩阵F描述的实际是一种点和直线的映射关系，而不是一种点对点的约束关系，并不能给出另一个点的确切位置。...平面间的单应矩阵，并不像对极约束完全不需要场景的结构信息，它对场景的结构有了要求，场景的点必须在同一个平面上，因此单应矩阵H也就能够对两图像上对应点的提供更多的约束，知道了某点在一幅图像的像点位置后，可以通过单应矩阵...，求得其在另一幅图像中像点的确切位置。

7.4K5 2

矩阵分析（十三）矩阵分解

}，满足 A = BC \mathbb{C}_r表示矩阵的秩为r 实际上上述定理用文字描述就是，一个亏秩的矩阵可以分解成一个列满秩与行满秩矩阵的乘积证明：因为rank(A)=r，所以一定可以找到与A相似的一个矩阵...，\begin{bmatrix}E_r\\0\end{bmatrix}是一个列满秩矩阵，所以B=P^{-1}\begin{bmatrix}E_r\\0\end{bmatrix}仍是一个列满秩矩阵；同理，...C=\begin{bmatrix}E_r&0\end{bmatrix}Q^{-1} 矩阵满秩分解的计算如何在给定矩阵A的情况下，求出矩阵B,C呢？...,\alpha_n的一个极大线性无关组，因此B就是矩阵A列向量组的一个极大线性无关组，C就是用该线性无关组去表示A时的系数 ---- 例1 求矩阵A=\begin{bmatrix}1&4&-1&5&6\...LU分解 LU分解（LU Decomposition）是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，以四阶矩阵为例 L = \begin{bmatrix}1&0&0&0

1.6K1 0

矩阵分析（九）Gram矩阵

··+k_s\beta_s\right>=k_1\left+···k_s\left$ ---- 线性组合的内积的矩阵表示...beta_t\right>\end{bmatrix}\begin{bmatrix}l_1\\ \vdots \\ l_t\end{bmatrix} \end{aligned} $$ ---- Gram矩阵...,\beta_t$的协Gram矩阵，记为$G(\alpha_1,...,\alpha_s;\beta_1,...,\beta_t)$ $\alpha_1,......,\alpha_s$的Gram矩阵，记为$G(\alpha_1,...,\alpha_s)$ $\alpha_1,......,\beta_t)A $$ Gram矩阵的性质 $Rank(G)=rank(\alpha_1,...

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【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵下标 | 矩阵下标排列规则 )

文章目录一、矩阵构造 1、获取指定位置的矩阵元素 2、获取指定行的元素 3、获取指定列的元素二、矩阵下标排列顺序一、矩阵构造 ---- 1、获取指定位置的矩阵元素获取矩阵指定行列元素的方法 :...% 生成 5 阶幻方矩阵 A = magic(5) % 从 A 矩阵中获取第 2 行第 3 列元素 B = A(2,3) 2、获取指定行的元素冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行.../ 列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 行所有元素 % : 表示全部 C = A(3,:) 运行效果 : 3、获取指定列的元素冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行 /...列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 列所有元素 % : 表示全部 D = A(:,3) 运行效果 : 二、矩阵下标排列顺序 ---- matlab 中的矩阵下标排列是按照列进行排列的 ,...5 个元素是第 1 列第 5 行的元素 , 第 6 个元素是第 2 列第 1 行的元素 ; 生成 5 阶幻方 , 并将其大于 20 的索引列举出来 ; % 生成 5 阶幻方矩阵

3.2K3 0

Jacobian矩阵和Hessian矩阵

前言还记得被Jacobian矩阵和Hessian矩阵统治的恐惧吗？本文清晰易懂的介绍了Jacobian矩阵和Hessian矩阵的概念，并循序渐进的推导了牛顿法的最优化算法。...希望看过此文后，你对这两类矩阵有一个更深刻的理解。在向量分析中，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式....这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵, 这就是所谓的雅可比矩阵：此矩阵表示为：，或者为。这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置yi(i=1,…,m)表示的。...海森Hessian矩阵在数学中，海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果f的所有二阶导数都存在，那么f的海森矩阵即...矩阵, 而是每一步的时候使用梯度向量更新hessian矩阵的近似。

8364 0

Jacobian矩阵和Hessian矩阵

Jacobian矩阵雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比矩阵类似于多元函数的导数。 ? Hessian矩阵 ?

2.1K8 0

Toeplitz矩阵和循环矩阵

Toeplitz 矩阵 1.1 定义 Toeplitz（特普利茨）矩阵又称为常对角矩阵，该矩阵每条左上至右下的对角线均为常数。...循环矩阵 2.1 定义循环矩阵是一种特殊的 Toeplitz 矩阵，其列向量 / 行向量的每个元素都是前一个列向量 / 行向量个元素循环右移一个位置的结果。...定义向量的循环右移个位置（为负数则表示循环左移个位置）的向量为，易知的反转向量 v~→i=v→−i\begin{array}{c} \tilde{\boldsymbol...如果矩阵相对于子矩阵元素构成 Toeplitz / 循环矩阵，则称矩阵为分块 Toeplitz / 循环矩阵。 4....双重分块 Toeplitz / 循环矩阵对于分块 Toeplitz / 循环矩阵，如果其子矩阵也是 Toeplitz / 循环矩阵，则称矩阵为双重分块 Toeplitz /

1.9K1 0

矩阵

在说矩阵前，先说一小小点关于数组的知识：数组分为两种：行主映射从第一行开始，依次对没一行的索引从左至右连续编号。...一个m×n的矩阵，是一个m行、n列的表，m和n是矩阵的维数。矩阵主要完成的操作有三种：矩阵相加矩阵转置矩阵相乘这三个概念，大学线性代数的课程里都讲过，这里就不赘述。...y = x; cout<<"The matrix y is:"<<endl; cout <<y; //两个矩阵相加结果 z = y + x; cout...<<"y + x is"<<endl; cout<<z; //矩阵求负 cout<<"-(y+x) is "<<endl; cout<<-z; //矩阵相乘...<<endl; return 0; } matrix.h /* * 矩阵类，实现了矩阵的一些基础性质：矩阵相加，相乘，矩阵转置 * matrix.h */ #ifndef MATRIX_H

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两个矩阵对应位置相除

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