我有一个转换矩阵数组来转换3D点。我基本上有大约62个4x4矩阵。 相当于，我有14x1的三维点。 对了，现在我正在对每个变换进行迭代，并将相应的变换矩阵应用于同一点。有没有一种方法可以利用Numpy的张量表示来更干净地完成这项工作？
浏览 38提问于2019-01-29得票数 1
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神经网络的输入是一个矩阵
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我需要一个神经网络，我可以在其中输入10个输入:前9个是简单的数字，最后一个是一个矩阵(15x15)。我的输出将是最后3个数字。有没有办法在不把矩阵转换成向量的情况下这样做？
浏览 0提问于2017-04-26得票数 1
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来自代码我得到了一个旋转变换矩阵，如： [-0.7390435 0.67365771 0. ]]
由于旋转是仿射变换的特例，我认为这是一个有效的仿射变换矩阵，对吗？由于仿射变换是透视变换的一个特例，我也认为如果在此基础上做一些修改，这个矩阵就是一个有
浏览 5提问于2020-04-28得票数 0
如果我有一个2维(x和y坐标)的1/仿射，2，或3阶多项式变换函数(即，我有系数/变换矩阵A)，那么得到这个函数的精确逆的数学或编程方法是什么？理想情况下，我将如何在Numpy中实现这一点？正向变换很容易，其中计算u为列矩阵，其中包含基于输入坐标的多项式方程的项，然后将u与变换矩阵A相乘，以得到包含输出坐标的变换后的输出列矩阵v。一些背景
我已经查过许多类似的问题和网站，以及像<
浏览 5提问于2021-01-13得票数 1
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我有一台带有1366x768触摸屏的惠普笔记本电脑。我需要运行一些需要800x600分辨率的kiosk软件，所以我用xrandr设置它：它看上去很好，看起来像在屏幕的两侧增加了黑色的条，以保持高宽比。我试着用此链接来校准触摸屏，但这一点都没有区别。
浏览 0提问于2018-06-15得票数 1
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多通道图像数据集上的卷积网训练
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我正试图从零开始实现一个卷积神经网络，我无法弄清楚如何对rgb这样的三维多通道图像执行(矢量化)操作。在遵循文章和教程(如 )之后，实现单个输入的网络是非常清楚的，因为输入层将是一个3d矩阵，但是数据集中总是有多个数据点。因此，我想不出如何在整个数据集中实现这些网络的向量化操作。我已经实现了一个以三维矩阵为输入的网络，但现在我意识到它不能在整个数据集上工作，但我必须一次传播一个输入，我真的不知道conv网是否在整个数据集上向量化，如果是的话，我
浏览 4提问于2017-08-22得票数 1
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我想得到一种矢量化的方法，得到一个矩阵的多个子矩阵，给定它们的行和列索引。import numpy as np
A = X @ X.T / d [-0.01160379, -0.23883738, -0.27687929, 0.02455436, 1.1720245 ]])
我可以通过np.ix_提取一个子矩阵</
浏览 3提问于2022-08-20得票数 0
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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，然后遍历行，但速度太慢了。[i,j], 2)
print(numpy.linalg.norm(f
浏览 3提问于2014-12-03得票数 1
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快速傅立叶变换(fft；)将'a‘转换为它的傅立叶，频谱等效：据我所知，参数n表示输出中有多少个样本，如果n
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
我正在使用SciKit Learn对一个大型数据集(+- 34.000个文件)执行一些分析。现在我在想。HashingVectorizer的目标是低内存使用率。是否可以首先将一堆文件转换为HashingVectorizer对象(使用pickle.dump)，然后加载所有这些文件并将其转换为TfIdf功能？这些特征可以从HashingVectorizer中计算出来，因为可以存储计数并推断文档的数量。我现在有以下内容： vectorizer = HashingVectorizer(norm=None, non_negative=True)
fe
浏览 2提问于2016-01-05得票数 3
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我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而，这是令人难以置信的慢，特别是当使用非常大的矩阵。我知道，将函数映射到矩阵行的更有效和正确的方法是将其矢量化，但我不知道如何正确地向量化这个函数(请注意，我并不是指np.vectorize(function)，因为这将适用于每个元素，而不是每一行)。import numpy as np
浏览 0提问于2020-08-28得票数 1
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我正在使用dct变换频域中的向量(向量可以是大矩阵的8x8窗口中的一行)，我希望后置词能够在类似jpeg压缩的过程中量化这个向量，因为dct返回浮动，这无助于任何进一步的操作。对于如何做到这一点，我们深表感谢。
谢谢。
浏览 1提问于2014-05-08得票数 0
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我有一个二维点的变换矩阵，因此它有一个形状(3，3)。例如： [0., 2., 0.],乘法应该用左边的矩阵。所以我想要让这件事在numpy中发挥作用，我需要两件事：
转置2d点列表通过向每个点添加z
浏览 3提问于2022-10-11得票数 0
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我想定义一个NxN矩阵A，它的元素A(i,j)是sin(i^2 + j)。如何在Python中实现这一点？现在，我正在使用循环，这是缓慢的。import numpyA = numpy.empty((N, N)); for j in range(1,N+1):A[i-1][j-1] = numpy.sin
浏览 2提问于2022-11-29得票数 -2
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我已经尝试使用Openpyxl来更新有透视表的Excel文件，我得到内存错误。我使用了优化的阅读器(link - )并将read_only设置为false，但仍然收到内存错误
浏览 0提问于2020-12-15得票数 0
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如何分解仿射矩阵？
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使用它们，我使用np.linalg.lstsq来计算两者之间的仿射变换矩阵(4x4)。然而，由于我的项目，我必须“禁用”转换中的剪切。有没有一种方法可以把矩阵分解成基本变换？我已经知道如何进行平移和缩放，但我不知道如何分离旋转和剪切。如果没有，有没有办法从不包括剪切的点计算转换矩阵？顺便说一下，我只能使用numpy或tensorflow来解决这个问题。
浏览 30提问于2018-08-16得票数 1
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假设我想要一个灵活的函数来计算长度为n的两个向量之间的点积，但是为了利用numpy中的向量化，我想在m个这样的对上这样做。所以，我想取两个n矩阵，得到1xm矩阵，其中每个值都是列之间成对内积的结果。如何有机地利用Numpy实现这一目标？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 2
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在JPEG压缩中，损失发生在量化和DCT变换过程中。
在JPEG图像压缩中，DCT变换后的量化后，为什么会有大量的0次量化。
浏览 4提问于2012-05-07得票数 0
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在3d空间中，我有一个使用变换矩阵旋转的3d对象。变换矩阵是4x4，但我只是使用了矩阵的旋转部分。我想为旋转添加约束，例如，对象只能在z方向上旋转20度。总结我的问题，我如何向转换矩阵添加约束？
浏览 2提问于2015-02-13得票数 0
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