我有一个矩阵,必须使用python numpy将其转换为对称矩阵。
显然,使用下面的代码可以将矩阵转换为对称矩阵。此方法适用于小矩阵,但适用于150 * 151的大矩阵
I get the following error...operands could not be broadcast together
with shapes (151,150) (150,151)
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('C:\\Users\\vish_\\firstest\\demo\\
我有计算下三角矩阵求逆的代码。如何通过对下面的代码稍加修改来计算上三角矩阵的求逆? function L = L_inv(A)
[n,n] = size(A);
L = zeros(n);
for i=1:n
L(i,i) = 1/A(i,i);
for j=i+1:n
L(j,i)=-A(j, i:j-1)*L(i:j-1,i)/A(j,j);
end
end
撕掉 of 撕掉 of a 撕掉 of a 撕掉。去把那些投上去!
如果您希望接受它,您的任务是编写输出/返回其输入/参数的程序/函数。棘手的部分是,如果我转到你的源代码2,输出/结果也必须转换。
您可以选择解决方案可以接受的哪种2D数据。例如,一个列表,一个矩阵,一个字符串列表,等等,说明它处理哪一个(S)。您可以假设输入始终是矩形的,并且沿每个维度的长度为1或更长。
为了进行换位,源代码中的短行将被视为填充了尾随空格,直到它是矩形的,然而,这些填充的尾随空间并不会影响代码的长度。
因为这是密码-高尔夫,所以目标是优化原始源代码的字节计数(而不是转置版本)。
示例
假设您的解决方案是一个数字
我有一个5D矩阵作为B x C x D x H x W,其中D是深度,H是高度,W是宽度。例如,矩阵的大小为16 x 3 x 256 x 128 x 64,我想随机地对最后三个维度(D,H,W)进行洗牌,以获得一个新的矩阵。我怎么用python来做呢?输出矩阵类似于
16 x 3 x 256 x 128 x 64
16 x 3 x 64x 128 x 256
16 x 3 x 256 x 64x 128
16 x 3 x 128x 64x 256
...
我必须构建一个函数,它先按行排序矩阵,然后按列排序,反之亦然,保留矩阵内部的值。矩阵是一个很大的矩阵,所以我使用的算法必须是nlogn算法。
我的结构如下:
typedef struct{
unsigned int line, column;
float value;}Matrix;
Matrix matrix[size_of_matrix*size_of_matrix];
static int numb_of_matrix; /*Whenever I ask the user to insert values to the matrix, I increase this number to
我有一个巨大的m*n矩阵A(其中的行数m远大于列n),它存储在我的c++程序中,作为armadillo mat类型。现在我有一个向量w,为此我必须计算w=w-A*A^T*w,其中A^T表示矩阵A的转置。
由于矩阵A非常大,占用了大量内存,所以使用armadillo w=w-A*A.t()*w的通常快速方法无法工作,因为armadillo在这种情况下消耗了大量内存(cf )。)。他们解决这个问题的方法是引入函数inplace_trans( A, method ),它可以使用"lowmem“方法,该方法消耗更少的内存,但需要更多的时间。
我现在的问题是,inplace_trans( A,