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沙龙
1
回答
通过
函数
调
用在
numpy
中
计算
矩阵
、
、
我有一个
函数
,它将固定长度的n (1Dnumpy数组)的特征向量分配给一个对象:feature_vector(obj)。我还得到了一个
函数
,可以
计算
两个曲面的特征向量的点积(只针对点积的整个
函数
是不必要的……我知道。obj1, obj2): m[i][
浏览 17
提问于2020-11-04
得票数 0
1
回答
具有树状图的扫描相关
矩阵
、
、
、
我试着使用我自己的RNAseq数据集,重新创建scanpy教程
中
描述的关联
矩阵
。scanpy
中
的相关
函数
是:sc.pl.correlation_matrix,而图如下所示:这里的主要问题是:如何
计算
不同细胞类型之间的Pearson相关性,而每种细胞类型的
矩阵
大小却是不同的那么,如何
计算
这两种细胞类型之间的相关性呢? 此外,
计算
两个
矩阵
之间的相关性,会产生另一个
矩阵
(而不是像上面的图中显示的那样使用单个标量
浏览 10
提问于2022-03-06
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1
回答
计算
大协方差
矩阵
的特征值最有效的方法是什么?
、
、
、
、
几天来,我一直试图从一个非常大的协方差
矩阵
中
计算
出最近的正半定
矩阵
,以便能够从中取样。 我已经尝试了MATLAB的效果,但内存使用是疯狂的,它总是崩溃最终,没有错误消息或日志文件,直到我搜索。用于
计算
的
函数
可以在这里找到。优化
函数
以删除中间
矩阵
似乎减少了内存的使用,但它最终以同样的方式崩溃。找到了这种
计算
的方法,并切换到Python,希望找到一些GPU库来加速
计算
,但是我似乎找不到一个最新的库,它支持使用
numpy
<
浏览 14
提问于2022-08-05
得票数 0
2
回答
如何在python
中
稀疏
矩阵
/数组
、
、
我在python中有一个简单的“
矩阵
”,我想对其进行稀疏处理: np.array([[5.72756493, 0.[2.86378246, 4.96021673, 0. ], [0., 3.30681115, 2.33826859]]) 我确信在
numpy
/scipy中一定有一些简单的
函数
可以处理这个问题。我将只处理小的3x3
矩阵
,所以它不需要是最优化的方法 我想要这样的东西: ?
浏览 50
提问于2019-09-17
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5
回答
如何在tensorflow
中
获得协方差
矩阵
?
、
、
如何在tensorflow
中
获得协方差
矩阵
?就像
numpy
中
的
numpy
.cov()。例如,我想得到张量A的协方差
矩阵
,现在我必须使用
numpy
A = sess.run(model.A, feed) cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法
通过
tensorflow而不是
numpy
来获取cov?它不同于问题how to compute covariance in tensorflow,他们
浏览 134
提问于2017-12-08
得票数 7
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1
回答
在
numpy
中
查找子数组的点积
、
、
在
numpy
中
,
numpy
.dot()
函数
可用于
计算
两个2D数组的
矩阵
乘积。我有两个3D数组X和Y(比方说),我想
计算
矩阵
Z,其中Z[i] ==
numpy
.dot(X[i], Y[i])表示所有的i。这是否是非迭代的呢?
浏览 0
提问于2011-06-10
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2
回答
矩阵
乘法的Sympy表示法
在
numpy
中
,定义
矩阵
和点积是标准的,如下所示a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])请允许我建议,在交感文档中有一个条目,说明
numpy
和entry之间语法的差异。(我很乐意作出贡献,但我不知道这些差异)
浏览 0
提问于2018-04-20
得票数 6
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1
回答
numpy
.dot的逆
、
、
我可以很容易地
计算
出这样的情况:M =
numpy
.dot(R,[k,m0]) 其中A是一个简单的数组,k,m0有办法
通过
函数
numpy
.dot()的逆来
计算
这个值吗?还是只有
通过
重新排列
矩阵
才有可能?
浏览 0
提问于2014-02-19
得票数 9
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1
回答
在
numpy
中
以向量作为条目迭代
矩阵
的最快方法
、
、
我正在使用python的opencv库
中
的一个
函数
来获取我的手在移动时的光流运动。特指我很难有效地迭代流程
矩阵
。我使用了两个for循环,首先遍历列,然
浏览 3
提问于2014-12-03
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1
回答
获取未排序特征值的问题
、
我想从
矩阵
中提取线性独立的样本。我想对其使用特征值。但问题是基于
numpy
/scipy的
函数
会给出排序后的特征值列表。
通过
该方法,我丢失了原始
矩阵
的哪个特征值对应于哪个行向量的信息,以便小心地删除它们。我尝试创建自己的代码来
计算
特征值:
numpy
.linalg.solve(
numpy
.linalg.det(I,A)) 其中,A是原始
矩阵
,I是单位。但这给出了错误,而且是不正确的。
浏览 17
提问于2019-05-26
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2
回答
从网络图中高效地创建邻接
矩阵
(反之亦然) Python NetworkX
、
、
、
、
我正在尝试创建网络图,并从它们生成稀疏
矩阵
。在维基百科Laplacian matrix示例
中
,我决定尝试使用networkx重新创建以下网络图如何在adjacency matrix network graph**?例如,如果我有一个网络图,我如何快速地将它转换成一个邻接
矩阵
,如果我有一个邻接图,我如何有效地将它转换成一个网络图。#!/usr/bin/python import
浏览 0
提问于2015-11-18
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3
回答
Python
numpy
计算
第一特征值和特征向量
、
、
我想知道是否有Python包,
numpy
或其他,它有一个
函数
,可以
计算
一个小
矩阵
的第一个特征值和特征向量,比如2x2。我可以使用
numpy
中
的linalg包,如下所示。import
numpy
as np A = np.asmatrix(np.rand(2, 2)) evals, evecs = np.linalg.eig我怀疑这是因为
numpy
通过
某种迭代过程来
计算
浏览 0
提问于2011-10-21
得票数 8
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3
回答
将对角
矩阵
提高到负幂1/2
、
、
我试着
计算
矩阵
,它有下面的方程。其中D是这种形式的对角线
矩阵
: [ 0.95599748, 0.99501248, 0.9995501 , 0. ]]) 我尝试用D^-1/2
函数
计算
numpy
函数
linalg.matrix_power(D,-1&
浏览 2
提问于2015-03-03
得票数 6
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2
回答
压缩一维
numpy
阵列到二维Hamming距离
矩阵
、
、
、
、
我正在寻找一种可靠的方式来转换一个凝聚汉明距离阵列与scipy.spatial.distance.pdist
函数
生成的对应的2D汉明距离
矩阵
。我知道scipy.spatial.distance.squareform
函数
。然而,我正在
计算
高达10万x 100,000
矩阵
的Hamming距离,这就产生了一个MemoryError。我需要对每一行执行
numpy
.sum
计算
,但不能在内存
中
存储完整的N
矩阵
。 目前,我正在使用嵌套循环来迭代输入
浏览 7
提问于2016-12-10
得票数 3
回答已采纳
7
回答
使用scipy
计算
矩阵
秩
、
、
、
我想用scipy来
计算
矩阵
的。最明显的
函数
numpy
.rank
计算
数组的维数(即.标量的维数为0,向量为1,
矩阵
为2,等等)。我知道
numpy
.linalg.lstsq模块具有此功能,但我想知道是否在某个地方的
矩阵
类
中
内置了这种基本操作。下面是一个明确的例子:A = matrix([[1,3,7],[2,8,3],[7,8,1]]) print rank
浏览 5
提问于2010-03-19
得票数 43
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1
回答
从生成器
矩阵
生成奇偶校验
矩阵
、
(
numpy
)或经过良好测试的
函数
中
是否有
计算
奇偶校验
矩阵
()的
函数
?附注: 我在这个网站上没有找到解决方案。
浏览 3
提问于2020-05-08
得票数 0
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1
回答
将文本文件
中
的数字数组转换为
numpy
数组的最佳方法是什么?
、
前两列
中
的数字均为165: 0 0 1.0 0.01 1 0.0 0.04 4 -6.0257787358300000E-06 3.9396371953800000E-06 我正在尝试编写一个
函数
,其中使用第三列
中
的数字生成一个数组,从前两列开始获取它们在数组
中
的位
浏览 14
提问于2020-12-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Python/Matlab -以四倍精度或更高精度
计算
矩阵
的排名
、
、
、
我有一个14x14的
矩阵
,我想要取它的秩。问题是它有一个很高的条件数,所以使用双精度时,我的
矩阵
不是满秩。我知道它应该是,所以我试图以更高的精度进行排名。到目前为止,我已经在python
中
安装了bigfloat包,但在尝试获得更高精度的排名时并不成功。我也对我的
矩阵
进行了缩放,我尝试了python的jacobi预处理器和其他一些缩放方法,但这还不够。换句话说,我想验证一个(简化的)
矩阵
,如图所示,是秩为2,而不是1。 0, 1e-20] 有什么建议吗?
浏览 5
提问于2016-07-23
得票数 2
1
回答
在
numpy
版本1.7.1
中
,是否有可能使用
numpy
特征向量
计算
来分割故障
、
、
、
我使用的集群有一个非常老版本的
Numpy
(1.7.1)。我使用python 3.8.5 (但在2.7
中
问题是相同的)。我有一个代码,它涉及到
计算
一个大的hermitian
矩阵
的特征向量,并用这些向量做一些
计算
。在我的
计算
机
中
,使用
numpy
1.21.0,我基本上可以使用我的RAM的任何大小,但是在集群
中
它可以工作到N(是
矩阵
的线性大小)。我知道这是C/C++
中
的一件事,但在Python
浏览 0
提问于2021-07-20
得票数 0
3
回答
优化python/
numpy
中
的
矩阵
写入
、
、
、
、
我目前正试图优化一段代码,其要点是,我们遍历并
计算
一组值,并将它们写入
矩阵
。
计算
的顺序并不重要:mat.fill(MAX_VAL) for j in xrangedoACalculation(i,j, data, cache)我分析了这段代码,发现大约90%的时间花在将值写回
矩阵
我想知道
浏览 1
提问于2013-12-26
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