我有两个矩阵,我需要在矩阵A的每一列到矩阵B的对应列之间进行卷积,并将结果存储在矩阵y中。 例如,A是一个维数为10 x 5的复矩阵,矩阵b也是一个维数为7 x 5的复矩阵,所以我可以在matlab中这样做: A = randi(10,5) + 1j*randi(10,5);
B = randi(7,5) + 1j*randi(7,5);
for i = 1 : 5
y(:,i) = conv(A(:,i),B(:,i));
end 因此,当我在python中构建该步骤时,如下所示: for i in range(5):
y[:,i]= np.convolve(A[:,
给定一个矩阵(我将其表示为列表列表),如何在Python中返回从左上角到右下角的所有路径列表?我查看了并尝试将其转换为python。但它只能打印出路径。
如何将路径存储为列表列表?下面是一个具有适当编号的3X3矩阵的例子:
a = []
for i in range(3):
r = []
for j in range(3):
r.append(i+1)
a.append(r)
这样我就可以得到矩阵
1 1 1
2 2 2
3 3 3
我在python 2.7中翻译的代码
def printall(currentRow, currentColumn, nums):
我正在尝试解决一个流行的python问题--旋转2D列表。给定一个list = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[12,13,14,15]]。
我知道有一个非常简单的解决方案:zip(*list[::-1]。但是我想创建我自己的函数。所以我这样做:
def flip(list):
output = []
temp = len(list)
for row in range(temp):
newlist = []
for col in range(temp):
newlist.append(list[col]
我现在的Python代码中有以下双循环:
for i in range(a):
for j in range(b):
A[:,i]*=B[j][:,C[i,j]]
(A )是浮动矩阵。B是浮动矩阵的列表。C是整数的矩阵。所谓矩阵,是指m,n,np.arrays。
准确地说,大小是: A: mxa B: B矩阵大小为mxl (每个矩阵的l不同) C: axb。这里m很大,a很大,b很小,l甚至小于b)
我试着通过做
for j in range(b):
A[:,:]*=B[j][:,C[:,j]]
但令我惊讶的是,这件事表现得更糟。
更准确地说,这确实改善了
我有几个Python脚本,它们计算各种网络度量。
给定一个图(G),第一个脚本计算每个节点到所有其他节点的平均最短路径,并将其存储在Nx1矩阵(L)中。 Python库中使用了贾克斯特拉算法的一个实现,用于:
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
dj_path_matrix[i,j] = nx.dijkstra_path_length(G, i, j)
L = np.sum(dj_path_matrix, axis=0)/(num_nodes - 1)
给定相同的图(G),第二个脚本使用库中Bra
好的,所以我用python做了power方法。
基本上,这个方程围绕着矩阵A乘以向量(y),如下所示:
for i in range(0, 100):
y = mult(matrix,y)
y = scalarMult(y, 1.0/y[0][0])
然后将向量y乘以1/(y中的第一个元素)。现在,如果矩阵是稀疏的,或者在正确的位置有一个零,那么a中的第一个元素就会得到零。我在谷歌上搜索的技巧都没有对power方法进行修改来避免这种情况。
对于那些感兴趣的人,我正在尝试求解矩阵的特征值;只要没有太多的零,我的代码就可以工作。