确定矩阵中是否有重复的数字(Python NumPy)
确定矩阵中是否有重复的数字(Python NumPy)
在Python中，可以使用NumPy库来处理矩阵操作。要确定矩阵中是否有重复的数字，可以使用NumPy的unique函数。
首先，导入NumPy库：
import numpy as np然后，创建一个矩阵：
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])接下来，使用NumPy的unique函数来检查矩阵中是否有重复的数字：
is_duplicate = len(matrix.flatten()) != len(np.unique(matrix))这里使用了flatten函数将矩阵展平为一维数组，然后使用unique函数得到数组中的唯一值，最后比较展平后的数组长度和唯一值数组的长度是否相等。如果不相等，则说明矩阵中存在重复的数字。
最后，可以根据is_duplicate的值来输出结果：
if is_duplicate:
print("矩阵中存在重复的数字")
else:
print("矩阵中不存在重复的数字")这样就可以确定矩阵中是否有重复的数字。
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2回答
我正在使用python中的稀疏矩阵，我想知道是否有一种有效的方法来删除稀疏矩阵中的重复行，并且只保留唯一的行。
我没有找到与它相关的函数，也不确定如何在不将稀疏矩阵转换为密集矩阵并使用numpy.unique的情况下完成它。
浏览 0提问于2017-09-09得票数 5
2回答
我希望最大限度地发挥以下功能：
f(i, j, k) = min(A(i, j), B(j, k))
其中，A和B是矩阵，i、j和k是指向矩阵各自维度的索引。我希望找到(i, j, k)，使f(i, j, k)最大化。我目前所做的工作如下：
import numpy as np
import itertools
shape_a = (100 , 150)
shape_b = (shape_a[1], 200)
A = np.random.rand(shape_a[0], shape_a[1])
B = np.random.rand(shape_b[0], shape_b[1])
浏览 1提问于2021-10-05得票数 4
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我使用numpy创建一个数学代码的原型。我的数学只包含执行矩阵运算(乘法，numpy中的点函数)的概率。因为我知道所有的值都在0到1的范围内，所以我想知道是否可以强制numpy在32/64bit上编码值(节省内存或享受更高的精度)，但上界固定为1？
try1 = numpy.array([1.0,0.2564654646546],dtype='f16')
是否可以强制dtype的范围从x到y，并且每个值具有相同的内存量？
浏览 1提问于2011-07-18得票数 0
3回答
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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2回答
对于我正在做的一个项目，我使用NetworkX adj_matrix()函数将我使用NetworkX创建的一个图分解成一个邻接矩阵。然而，我遇到的一个问题是，当我试图寻找矩阵的逆矩阵时，我分解的每个单独的图都会给我以下错误。
str: Traceback (most recent call last):
File "C:\eclipse\plugins\org.python.pydev.debug_1.4.7.2843\pysrc\pydevd_resolver.py", line 179, in _getPyDictionary
attr = getattr(va
浏览 0提问于2009-12-04得票数 2
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我看到有人试图用python和numpy来做模拟。然而，它是安静的缓慢。我读了他的代码，它告诉我，他只在处理数组/矩阵计算时使用numpy包，所有其他变量和代码都是在python主控制台(即用于循环)中定义的。
我的问题是：
是否有必要将所有变量都写入numpy变量，例如np.float，以获得numpy包的全部功能？
而且，据我所理解，python的for循环很慢。但我不想为了简单和可实现性而使用cython。是否有一种方法可以让numpy使用一些特殊的迭代过程来加速计算？我看到了一个看上去像它但不太明白的页面()。基本上，如何充分利用ofnumpy软件包的能力？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
2回答
我有一个numpy矩阵，我想用函数的结果填充它。此函数返回整数值的映射，该映射将映射到矩阵的一行中。
函数返回的值如下：
{1:6, 2:3, 3:2, 4:2, 5:1}
然后，我编写了以下代码来将值填充到矩阵中：
results = np.empty((10, 5), dtype=int)
for i in range(10):
result = method()
for j in range(5):
results[i, j] = result[j]
我想知道是否有一种更合适/更有效的方法来处理python？
浏览 2提问于2015-09-30得票数 4
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2回答
我目前已经使用numpy在python中创建了一个3x3矩阵(将每个值初始化为0)。我想创建一个小型python程序，它强制矩阵中的每一个可能的键组合。例如：
[1, 0, 0
0, 0, 0
0, 0, 0]
[1, 1, 0
0, 0, 0
0, 0, 0]
等等。一直到：
[9, 9, 9
9, 9, 9
9, 9, 9]
看上去很琐碎，但出于某种原因，我无法理解它。我这么做的原因是因为我想得到每个矩阵组合的逆(这很容易使用numpy)，然后把它乘以另一个矩阵，直到得到我想要的解……从本质上说，我是在为密码山密码而疯狂。
非常感谢您的帮助！
浏览 5提问于2014-02-07得票数 0
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首先，我不是一个数学家，所以大量的精确性很少被过滤到日常工作中。请温柔点。;)
使用NumPy生成一个值等于1的矩阵：
>>> m = numpy.matrix([(1.0 / 1000) for x in xrange(1000)]).T
>>> m
matrix[[ 0.001 ],
[ 0.001 ],
...
[ 0.001 ]])
在使用Python2.6的64位Windows上，求和很少达到1.0。math.fsum()对此矩阵做了处理，如果我将矩阵更改为使用较小的数字，则不会。
>>>
浏览 12提问于2012-01-12得票数 2
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我希望在python中做快速矩阵乘法，最好是NumPy，通过使用第三个索引数组I来实现数组A和另一个重复矩阵数组B的快速矩阵乘法。这可以使用花式索引和矩阵乘法来实现：
from numpy.random import rand, randint
A = rand(1000,5,5)
B = rand(40000000,5,1)
I = randint(low=0, high=1000, size=40000000)
A[I] @ B
但是，这会创建形状(40000000、5、5)的中间数组A[I]，该数组溢出内存。重复一小组矩阵进行乘法似乎效率很低，这本质上是一个更普遍的广播版本，比如A[
浏览 24提问于2022-12-02得票数 0
3回答
我试着使用点积，矩阵反演和其他基本的线性代数运算，这些运算可以在Cython的numpy中找到。如numpy.linalg.inv (逆)、numpy.dot (点积)、X.t (矩阵/阵列转置)等。从Cython函数调用numpy.*有很大的开销，其余的函数都是用Cython编写的，所以我想避免这种情况。
如果我假设用户已经安装了numpy，那么有什么方法可以这样做：
#include "numpy/npy_math.h"
作为extern，并调用这些函数？或者直接调用BLAS (或者任何numpy调用这些核心操作的方式)？
举个例子，假设您在Cython中有一个函数，它做了
浏览 19提问于2013-04-19得票数 26
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我正在尝试将NumPy准备的矩阵写入EXCEL文件。我需要指定必须在其中写入矩阵的单元格的范围。
我需要在EXCEL文件的第4页中将矩阵写入单元格A4:Z 512。
现在，标准的EXCEL文件有3张，所以我首先需要添加第4页，然后将矩阵写入其中。
有没有办法在python2.7中做到这一点？是否可以使用纯NumPy进行此操作？
浏览 4提问于2014-09-22得票数 0
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2回答
对于稀疏矩阵，我们通常传入列索引(indices)和索引indices向量的indptr向量，以便indices[indptr[i]:indptr[i+1]]是稀疏矩阵中的行i的元素。 在Python语言中，有没有一种快速的、矢量化的、最好是numpy的解决方案，可以将连续行索引的向量转换为indptr？ 例如，如果这是我的rows索引向量：[0,1,1,2,2,2,3,5]... indptr向量将是[0,1,3,6,7,7,8]，其中7重复，因为行向量缺少第4行。 我可以使用一个简单的循环来完成： for i in range(len(rows)):
indptr[rows[i]
浏览 30提问于2020-09-16得票数 4
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我有一个很长的列表，我正在使用numpy.asarray()将它转换成一个numpy数组，在获得这个矩阵后删除原始列表是否安全，或者新创建的numpy数组是否也会受到此操作的影响？
浏览 0提问于2014-09-08得票数 3
1回答
当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时，我决定尝试NumPy。但是，对我来说不幸的是，使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵，用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小)：
python_matrix = [[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)]
当我以这种方式使用array()库的NumPy函数时：
numpy_matrix = numpy.array([[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)])
浏览 10提问于2022-05-25得票数 0
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是否有内置方式将Python对象(在内部存储为2x2 )写入？我有稀疏矩阵和稠密矩阵的用例。
当我说“内置”在这里，我指的是内置在熊猫包里。如果不是熊猫，那么有什么东西可以用DataFrame或2x2 numpy.ndarray来完成吗？
浏览 0提问于2014-06-27得票数 0
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1回答
假设我有四个矩阵，a、b、c和d。
在Python中(使用numpy)，我需要做result = np.matmul(np.matmul(np.matmul(a,b),c),d)来乘以它们。
在MATLAB/GNU中，我可以用一种简单得多的方式将它们相乘，result = a*b*c*d。
有没有任何方法可以在Python中乘以矩阵，这样我就不必重复编写np.matmul以避免嵌套括号？
浏览 5提问于2022-02-02得票数 2
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对于这个问题，我用python创建了一个8x8数组，并使用numpy的linalg工具找到了特征值和特征频率。但是，现在我需要通过检查det(A- lambda *I) = 0来验证这些特征值是否正确，其中A是8x8数组，i是单位矩阵，然后是lambda。我该如何在python中解决这个问题呢？在numpy中有没有工具可以让我轻松地做到这一点呢？我已经包括了我的代码，直到找到单位矩阵。
#Defining an 8x8 matrix using random numbers
A = np.zeros((8, 8), dtype=complex)
A[1::2,::2] = 1
A[::2,1:
浏览 32提问于2019-11-01得票数 0
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在Python中重新定义来自第三方模块的类方法有多糟糕？
实际上，用户可以创建包含的NumPy矩阵；理想情况下，我希望他们的代码原封不动地运行(与代码操作浮点矩阵时相比)；特别是，尽管m.I必须用我自己的代码计算(原始的I方法通常不起作用)，但如果矩阵m的逆矩阵仍然可以用m.I获得，那就太好了。
重新定义numpy.matrix.I有多糟糕？首先，它确实篡改了第三方代码，这是我不喜欢的，因为它可能不健壮(如果其他模块做同样的事情怎么办？…)。另一个问题是，新的numpy.matrix.I是一个包装器，当原始的numpy.matrix.I实际上可以应用以获得逆矩阵时，它涉及到很小的开销。
对Nu
浏览 0提问于2010-02-04得票数 9
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Matlab矩阵中变量的赋值
、、、、
从一个粗俗的背景出发，我不得不在几天前开始的一个新项目中使用Matlab。
切换到Matlab是非常直接的，因为语法在某种程度上可以与numpy的语法相媲美。然而，有一件事我无法以令人满意的方式“转化”。
在numpy中，我能够根据数组的行(或“矩阵”im Matlab术语)分配变量，如下所示：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
a, b, c = arr
print(a, b, c)
arr = np.array([[1, 2, 3], [11, 22, 33]])
for row in arr:
a, b, c = ro
浏览 1提问于2016-10-01得票数 2
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1回答
我需要一个NumPy矩阵，并对序列中的所有元素进行比较：
from numpy import matrix
seq = [0, 1, 2, 3]
matrix([[cmp(a, b) for a in seq] for b in seq])
我想知道是否有更好的方法。
浏览 0提问于2012-07-05得票数 1
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我有两个文本文件在其中写入矩阵(不是numpy矩阵，所以它是一个列表)。这些矩阵是用字符串格式编写的，因此文本文件看起来如下：[1,2,3,3,4,5,6,7,8]，[3,3,3,5,6,7，.
我想使用python从文本文件中读取这个矩阵。我不能用numpy来阅读，因为它给了ValueError: could not convert string to float
有这样的事吗？如果我一开始就把矩阵写成一个numpy矩阵(我需要为此修改以前程序的代码，只是想知道是否有一种加载矩阵的python方式，当它作为字符串存储在文本文件中时)，会更容易吗？
浏览 4提问于2014-05-23得票数 1
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我试图对一个巨大的矩阵进行特征值分解，这个矩阵的大小超过788000 * 788000，用于医学图像分析。矩阵不是稀疏的，矩阵中的每个元素都有一个实值。例如，我想得到前20个特征向量对应于前20个最大特征值。
虽然我的计算机配置非常好，但是计算机不能对巨大的矩阵进行特征值分解，内存也是溢出的。
我用Python语言和其他相关软件包(如numpy、opencv、matplotlib等)编写计算机代码。
是否还有其他python或相关的包可以进行特征值分解并解决计算问题？或者还有其他方法可以用python来解决这个问题呢？我现在处境很困难，希望有人能帮我。非常感谢。
非常抱歉，我写
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
2回答
我有一个矩阵列表，列表如下：
myarrlist = [array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), array([[10, 20, 30],40, 50, 60],[70, 80, 90]])]
和,
sum(myarrlist)/float(len(myarrlist))
给了我下面的结果(这就是我需要的:矩阵相加的结果是一个矩阵)
array([[ 5.5, 11. , 16.5],[ 22. , 27.5, 33. ],[ 38.5, 44. , 49.5]])
但是，当我给出
from numpy import *
为了使用dot(
浏览 3提问于2012-07-24得票数 0
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4回答
我是python的新手，在处理矩阵时遇到了一个问题。 我有一个矩阵，比方说 A = [1 0 0 2; 3 3 3 2; 3 3 0 2; 3 4 4 4] 现在，我想让矩阵中的所有元素都等于零，除了在矩阵中重复最大次数的元素。(在本例中，它是3)。 所以预期的结果是， B = [0 0 0 0; 3 3 3 0; 3 3 0 0;3 0 0 0] 这将是非常有帮助的，如果有人能帮助我的python代码，这将是非常有帮助的。
浏览 23提问于2017-06-12得票数 3
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我有两个非常相似的程序，它们的功能只是略有不同。在这两个程序中，都产生了1568x1568numpy矩阵。在我的一个程序中，这个矩阵创建工作得很好，但是在另一个程序中，我收到了一个MemoryError。错误消息如下：
a = empty(shape, dtype, order)
MemoryError
此外，当我将创建矩阵的代码段从正常工作的程序复制到它自己的python文件中时，也会生成MemoryError。
下面的代码重现了这个错误：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Z = np.zeros((1568,
浏览 13提问于2017-07-04得票数 1
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2回答
我正在探索Go和Python之间的比较，特别是在数学计算方面。我注意到Go有一个矩阵包。
1)我想问一下同时使用Go和Python的人，是否有可与Numpy的相当的函数/工具，后者以npz格式(即“压缩”二进制文件，每个文件多个矩阵)存储Go矩阵的数据？
2)另外，Go的矩阵可以像Numpy一样处理字符串类型吗？
浏览 1提问于2015-09-24得票数 0
我试图通过循环遍历数组的行并检查数组中的值是否与条件匹配来搜索python 2D数组。下面是一个示例： def searchList(list, v0, v1, v2, v3):
for r in range(len(list)):
if (list[r][0] == v0) & (list[r][1] == v1) & (list[r][2] == v2) & (list[r][3] == v3):
return r
return None 然而，与其他语言相比，在python中这是相当慢的。 现在主要的问题是这个列表是动态增长的，可能
浏览 29提问于2019-05-13得票数 1
1回答
在numpy中是否有任何明显的方法来替换以下内容：
for x in X:
xi, xj = meshgrid(x, x, indexing='ij')
使用一个(并且可能更有效)操作，如：
Xi, Xj = multi_meshgrid(X, X, indexing='ij')
X的例子如下：
X = np.array([[0,1,2,3,4,5], [5,6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15], ...])
主要的问题是，我可以在X中有成千上万的条目，并且可能的操作经常被重复。
该问题是由有限元法中的整体刚度矩阵K组合而引起的。对
浏览 0提问于2014-06-03得票数 0
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我正在尝试将matlab代码转换成python。它加载.mat文件并将其绘制到python中。在python中处理struct是相当困难的，我仍然在努力掌握它的诀窍。 在python中尝试FFT时，即使矩阵中的数字是相同的，它也会产生一个非常不同的值。 在python中，格式是numpy.ndarray。 我不明白为什么会发生这样的事情。我认为这与我在python中的矩阵格式有关，尽管数字都是一样的。 Results in python & matlab
浏览 75提问于2020-04-28得票数 0
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1回答
我正在寻找一种方法来初始化一个N*N矩阵，它的数值范围是-1000,1000，在python，numpy或其他任何东西？我试过：
>>> import numpy as NP
>>> a1 = NP.matrix("4 3 5; 6 7 8; 1 3 13; 7 21 9")
>> a1
matrix([[ 4, 3, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 1, 3, 13],
[ 7, 21, 9]])
>>> a2 = NP.matrix("7 8 15; 5
浏览 1提问于2015-05-07得票数 1
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7回答
在python中有什么方法可以调用来创建一个随机的正交矩阵吗？可能是用numpy吗？或者，是否有一种方法可以使用多个numpy方法创建一个正交矩阵？谢谢。
浏览 8提问于2016-07-17得票数 34
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我准备了一个随机数矩阵，计算它的逆矩阵，并将其与原始矩阵相乘。从理论上讲，这给出了单位矩阵。我怎么能让numpy为我做这些呢？
import numpy
A = numpy.zeros((100,100))
E = numpy.zeros((100,100))
size = 100
for i in range(size):
for j in range(size):
A[i][j]+=numpy.random.randint(10)
if i == j:
E[i][j]+=1
A_inv = numpy.linalg.l
浏览 7提问于2013-03-30得票数 2
5回答
昨天，我需要Python中的一个矩阵类型。
显然，这一需求的一个简单的答案是使用numpy.matrix()，但我还有一个问题是，我想要一个矩阵来存储具有混合类型的任意值，类似于一个列表。numpy.matrix不执行此操作。一个例子是
>>> numpy.matrix([[1,2,3],[4,"5",6]])
matrix([['1', '2', '3'],
['4', '5', '6']],
dtype='|S4'
浏览 3提问于2009-04-04得票数 6
回答已采纳
我想把3D矩阵的每一个元素与相同大小矩阵的元素相乘。
在2D中，它看起来像是：
除了循环之外，是否有任何有numpy的干净解决方案？
编辑:这个矩阵操作名为"Hadamard积“。
浏览 3提问于2020-03-09得票数 1
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7回答
用Numpy生成对称矩阵
、、、、
我正在尝试生成numpy中的对称矩阵。具体地说，这些矩阵将具有随机的位置条目，并且在每个条目中的内容可以是随机的。沿着主对角线，我们不关心在那里有什么enties，所以我也随机化了它们。
我采取的方法是首先生成一个nxn全零矩阵，然后简单地循环遍历矩阵的索引。然而，考虑到循环在python中相对昂贵，我想知道我是否可以在不使用python的for循环的情况下获得相同的东西。
numpy中有没有一些东西可以让我更有效地实现我的目标？
下面是我当前的代码：
import numpy as np
import random
def empty(x, y):
return x*0
b =
浏览 6提问于2012-05-30得票数 37
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1回答
Numpy可以操纵矩阵。通过数值指标可以得到矩阵元素。
现在，假设我有一个3*3平方矩阵M (实际上，它是一个转移矩阵，其中每个元素表示从一种状态切换到另一种状态的概率)。
行和列都按照顺序表示rain、snow、niceday。
[0.5 ,0.25,0.25
1 , 0 , 0
0.25,0.25,0.5]
通常，如果我想得到(雨，雪)元素，我必须编写M0,1。
但我认为这还不够可读性。
因此，我想知道我是否能得到这样的元素M‘’rain‘，’斯诺‘，如果我以前定义过这样的类似块的矩阵(如果允许它被允许为numpy矩阵操作规则)。
浏览 0提问于2011-09-25得票数 0
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假设有几个函数被多次调用。这些函数在3d向量( 1x3数组)上执行乘法、除法、加法等操作。
给定：
import numpy as np
import math
x = [0,1,2]
y = [3,2,1]
a = 1.2
根据我的测试，python数学库执行以下操作的速度更快：
math.sin(a)
而不是让numpy去做：
np.sin(a)
此外，使用python时，像标准化这样的简单算法比使用中讨论的方法的np.linalg.norm更快。
现在如果我们给数据增加一点复杂性，比如对3d进行矩阵乘法，我们有一个3x3的旋转矩阵，然后乘以另一个矩阵并转置，numpy开始获得优势。
目前
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
1回答
我使用Python + Numpy计算与二维图像中由两点定义的直线的垂直距离(每个点的坐标是点在二维像素矩阵中的位置)。
p1, p2, p3 # as the points
# calculating the distance of p3 to the line constructed out of the p1 and p2
# distance formula using the cross product approach
d = numpy.linalg.norm(np.cross(p2-p1, p1-p3))/numpy.linal
浏览 6提问于2022-02-07得票数 0
1回答
我正在执行一个矩阵的点积50000行和100列与它的转置。矩阵的值以浮点数表示。
A(50000,100) B(100,50000)
基本上，在对一个较大的稀疏矩阵执行SVD之后，我得到了这个矩阵。
矩阵为numpy.ndarray型。
我用点法把这两个矩阵相乘。我得到了分割错误。
numpy.dot(A，B)
点积在30000行矩阵上运行良好，但对50000行失败。
numpy的圆点积有什么限制吗？
使用网点产品时，上面有什么问题吗？
在大型矩阵上是否有其他有效的python线性代数工具？
浏览 4提问于2014-06-30得票数 2
2回答
我试图用NumPy用Python编写代码。我不确定这是否可能，但我想做的是：
我有一个带有正整数的二维形状a (rows, cols)，并且我想要定义一个矩阵b，如果ai，j=x然后bi，j+1=bi，j+2=...=bi，j+x=1 (b被初始化为一个零矩阵)。
您可以假设，对于每一个j，x: j+x<=cols-1。
例如，如果a是：
[0 2 0 0]
[0 2 0 0]
[3 0 0 0]
[2 0 1 0]
那么b应该是：
[0 0 1 1]
[0 0 1 1]
[0 1 1 1]
[0 1 1 1]
在Python中使用NumPy 可以不使用循环进行上述操作吗？
如果没有循环
浏览 2提问于2020-01-12得票数 3
3回答
使用稀疏矩阵与numpy数组
、、、、
我用Python创建了一些带有字计数的numpy数组:行是文档，列是单词X的计数。如果我有大量的零计数，人们建议在进一步处理这些数组时使用稀疏矩阵，例如在分类器中。然而，当向Scikit 中输入numpy数组与稀疏矩阵时，它似乎没有多大区别。所以我想知道三件事：
说
稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵。
这是否是确定何时使用稀疏矩阵格式的适当方法--只要> 50 %的值为零？还是说以防万一才有意义呢？
稀疏矩阵对像我这样的任务的性能有多大的帮助，特别是与numpy数组或标准列表相比？
到目前为止，我将数据收集到一个numpy数组中，然后转换为csr_matrix in 。
浏览 5提问于2016-05-01得票数 46
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2回答
我想知道是否有一个内置操作可以将我的代码从Python循环中解放出来。
问题是:我有两个矩阵A和B。A有N行，B有N列。我希望将A中的每个i行与B中的相应i列相乘(使用NumPy广播)。得到的矩阵将在输出中形成i层。所以我的结果是三维数组。
这种操作在NumPy中可用吗？
浏览 2提问于2017-09-03得票数 1
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我正在尝试解决一个超定的线性方程组(Ax = B)，给定一个矩阵A，该矩阵A是由用户在网站上使用Javascript输入生成的。在python中，我可以使用numpy.linalg.pinv(A)找到A的伪逆，然后将该伪逆与B相乘来求解系统--有没有JavaScript的等价物(库和/或代码段)可以做到这一点？
我尝试使用math.js；虽然它似乎没有伪逆函数，但它有其他矩阵运算。我试着用
math.multiply(math.inv(math.multiply(math.transpose(A), A)), math.transpose(A))
找到伪逆，但是我用A的转置乘以A得到的矩阵是不
浏览 2提问于2019-07-24得票数 1
我在python中用numpy反演协方差矩阵。协方差矩阵是对称的，正的半定的.
我想知道是否存在对对称的半正定矩阵进行优化的算法，比numpy.linalg.inv()更快(当然，如果它的实现很容易从python!)。我没有在numpy.linalg上找到什么，也没有在网上搜索。
编辑：
正如@yixuan所观察到的，正半定矩阵在一般情况下不是严格可逆的.我检查了一下，在我的例子中，我刚刚得到了正定矩阵，所以我接受了一个对正定性有效的答案。无论如何，在LAPACK的低级别例程中，我发现DSY*例程被优化为简单/hermitian矩阵，尽管在scipy中似乎缺少它们(也许这只是安装版本的问题)。
浏览 6提问于2016-11-20得票数 6
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我想知道Julia中是否有numpy.linalg.lstsq()的替代功能。该函数返回线性矩阵方程的最小二乘解。从NumPy堆栈访问元素的正确语法是什么？ Python示例： import numpy as np
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
m, c
(1.0 -0.95) # may vary 输出图表： ? Python参考：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linal
浏览 81提问于2021-03-16得票数 1
可能重复：
我尝试了numpy.zeros(100 Kx100k)，它返回了“数组太大”。对评论的回应: 1)我可以创建10k×10k矩阵，但不能创建100 kx100k和1milx1mil。2)矩阵不稀疏。
浏览 3提问于2011-06-14得票数 0
1回答
：数据片
、、
当涉及到在python中获取数据片段时，我遇到了一个问题(我来自于使用Matlab)。
这是我用的代码，
import scipy.io as sc
import math as m
import numpy as np
from scipy.linalg import expm, sinm, cosm
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import sys
data = pd.read_excel('DataDMD.xlsx')
print(data.shape)
print(data)
输出看起来是这样
浏览 1提问于2018-10-22得票数 0
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1回答
Python中两个矩阵的并集
、、、、
在python中，两个矩阵之间的反并集可能吗？我的意思是在一个矩阵中包含来自其他两个矩阵的所有元素，而不需要重新获得它们中的任何一个。例如，如果我们有： A = [[1,2],[3,4],[5,6]]
B = [[5,6],[7,8]] 这个联盟应该是C = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] 有一个用于数组的numpy命令：np.union1d，但我找不到任何用于矩阵的命令。我刚刚找到了np.concatenate和np.vstack，但它们编写的重复元素是它们的两倍。
浏览 40提问于2020-06-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我对Python非常陌生，最近从Matlab迁移过来。在Python (Pandas或Numpy)中是否有类似于使用Pandas创建的两个数据的矩阵乘法的命令？
浏览 4提问于2015-12-06得票数 1
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