上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中,本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
本文主要讨论神魔是矩阵和向量,谈谈如何加减乘矩阵及向量,讨论逆矩阵和转置矩阵的概念!!如果十分熟悉这些概念,可以很快的浏览一遍,如果对这些概念有些许的不确定,可以细看一下,慢慢咀嚼! ##3.1 矩阵和向量 如图 :这个 :这个 是 4×2矩阵 ,即 4行 2列,如 m为行, 为行, n为列,那么 为列,那么 为列,那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素(矩阵项): ##3.2 加法 和标量乘加法 矩阵的加法:行列数相等的可以加。 矩阵的乘法:每个元素都要乘 组合算法也类似
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/153010.html原文链接:https://javaforall.cn
\(A^T\)表示矩阵的转置,即\(a_{ij}^{T} = a_{ji}\),相当于把矩阵沿主对角线翻转
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率元素,还要预测协方差元素
(1)将二维矩阵A转化成一维矩阵(列向量):Matlab 默认将其转化成列向量,需要行向量转置即可。
吐槽一下:矩阵本身不难,但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗 还好有 Numpy,不然真的崩溃了...
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容,请参看原书)。
相关系数的计算大家都不陌生,那么如何让相关系数转变为可视化的结果成为大家比较头疼的事情,今天我们来介绍下R语言中相关系数的可视化实现方法。
人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
话说Julia是一个神奇的语言,语法简单,速度贼快,是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过,那些旧理论之所以消失,不是因为人们改变了看法,而是持那种看法的人死光了。
2.如果某一行或某一列的1的个数超过n/2(n为矩阵的大小),则无法通过交换操作使得对角线上的元素全为1,直接输出-1。
题目链接:https://codeforces.com/contest/1136/problem/C
最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则。建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:e2:e3,其中e1为初始值,e2为步长,e3为终止值。还可以用linspace函数产生行向量,其调用格式为:linspace(a,b,n) ,其中a和b是生成向量的第一个和最后一个元素,n是元素总数。
给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法,将图像旋转 90 度。
说明:这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真,过程中涉及了大量的矩阵运算,本文记录了Matlab中矩阵的相关知识,特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的,这里所提到的是狭义上的矩阵,即通常意义上的矩阵。
这个系列教程大名鼎鼎,之前我都是用到啥就瞎试一通;最近花了两个周,认认真真把这些基础知识重新学了一遍;做个笔记; 苏老泉二十七始发愤,我这比他还落后;不过求知的旅途,上路永远不嫌晚,我一直在路上;
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det(A)或 | A | ,可以看作在几何空间中,一个线性变换对“面积”或“体积”的影响。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
题目描述 给定一个矩阵 A, 返回 A 的转置矩阵。 矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转,交换矩阵的行索引与列索引。 示例 1: 输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出:[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]] 示例 2: 输入:[[1,2,3],[4,5,6]] 输出:[[1,4],[2,5],[3,6]] 提示: 1 <= A.length <= 1000 1 <= A[0].length <= 1000 思路 新建一个矩阵res,res[i][j]=A[j][i] 代
矩阵作为线性代数核心内容之一也是刷题人时常会遇到的一种类型。本篇博客简单介绍一下矩阵转置、上三角矩阵以及杨氏矩阵。
数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
数组它是线性表的推广,其每个元素由一个值和一 组下标组成,其中下标个数称为数组的维数。
发现好久没有更新微信文了, 所谓才思枯竭, 黔驴技穷就是我现在的状态. 记得看过这样一句话: "如果你不知道写什么东西, 那就写不知道写什么事情这件事吧". 深得我心.
Affinity Propagation Clustering(简称AP算法)是2007提出的,当时发表在Science上《single-exemplar-based》。特别适合高维、多类数据快速聚类,相比传统的聚类算法,该算法算是比较新的,从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。
所谓素数就是除 1 和自身外,无法被其他数整除的数,那就循环比这个数的平方根还小的数,并取模,如果都不能整除,那么这个数就是素数。
如果一个向量v是方阵A的特征向量,则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166559.html原文链接:https://javaforall.cn
Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。对于实对称阵 A,必有正交阵 Q ,使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵,其主对角线元素λii是A的特征值,正交阵Q的第j列是A的第i个特征值
学校组织活动,将学生排成一个矩形方阵。 请在矩形方阵中找到最大的位置相连的男生数量。 这个相连位置在一个直线上,方向可以是水平的、垂直的、成对角线的或者反对角线的。 注:学生个数不会超过 10000。
程序分析:用else执行for循环的奖励代码(如果for是正常完结,非break)。
灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下,提出的具有广泛性的纹理分析方法。
在上一讲我们介绍了行列式的性质,知道了行列式的性质,我们自然想知道如何求解行列式,首先回顾下行列式的三个基本性质
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
和稠密矩阵相比,稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵,只不过多数位置是空的,那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种):
**三对角矩阵(tridiagonal):**M是一个三对角矩阵,当且仅当|i-j|>1时,M(i,j)=0。 在一个rows×rows的三对角矩阵中,非0元素排列在如下三条对角线上: 1)主对角
矩阵分解的本质是将原本复杂的矩阵分解成对应的几个简单矩阵的乘积的形式。使得矩阵分析起来更加简单。很多矩阵都是不能够进行特征值分解的。这种情况下,如果我们想通过矩阵分解的形式将原本比较复杂的矩阵问题分解成比较简单的矩阵相乘的形式,会对其进行奇异值分解。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第103天。这是前几天一个同学去滴滴面试的原题。
向量空间的一组元素中,若没有向量可用有限个其他向量的线性组合所表示,则称为 线性无关 或 线性独立,反之称为 线性相关(linearly dependent)。
这篇笔记,主要记录花书第二章关于线性代数知识的回顾。希望把常用的概念和公式都记录下来,同时标记编号(为了方便,标记序号与书中一致),在后续公式推导过程中可以直接关联使用。 梳理成文章,主要
今天是周一,我们照惯例来聊聊LeetCode周赛。这一次的比赛赞助商是神策数据,比赛的前300名可以获得公司的内推机会。可惜的是,老梁刚好是306名,差了一点点。
api(for list) api(for ndarray) annotations np.sum np.ndarray.sum 求全部元素的总和 np.sum( ,axis=) np.ndarray.sum( ,axis=) 对指定轴方向上分别求和 np.mean np.ndarray.mean 求平均 np.array - 创建一个 ndarray ,它本身不是一个类 - np.ndarray 本身是一个类;可以用来创建数组,但不推荐 np.unique np.ndarray.unique 数组
杨辉三角形,也称帕斯卡三角,其定义为:顶端是 1,视为(row0).第1行(row1)(1&1)两个1,这两个1是由他们上头左右两数之和 (不在三角形内的数视为0).依此类推产生第2行(row2):0
https://leetcode-cn.com/problems/toeplitz-matrix/
皇后的走法是:可以横直斜走,格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击,等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云