Python生成一个大的N x N矩阵
的方法有很多种，以下是其中一种常见的方法：
import random
def generate_large_matrix(n):
matrix = []
for _ in range(n):
row = []
for _ in range(n):
row.append(random.randint(0, 100)) # 生成0到100之间的随机整数
matrix.append(row)
return matrix上述代码中，我们使用了random模块生成了一个N x N的矩阵。每个元素都是0到100之间的随机整数。您可以根据需求调整生成随机整数的范围。
关于该问题的解答到这里结束，本次回答不涉及云计算的相关内容，也不会提供腾讯云产品和产品介绍链接地址。如果您有其他问题，可以继续提问。
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1回答
数值矩阵向量乘法
、、、、
当我将两个大小为(n X n)*(n X 1)的numpy数组相乘时，得到一个大小为(n X n)的矩阵。按照正常的矩阵乘法规则，需要一个(n X 1)向量，但我无法在Python的Numpy模块中找到有关如何实现这一点的任何信息。
问题是，我不想为了保持程序的速度而手动实现它。
示例代码如下所示：
a = np.array([[5, 1, 3], [1, 1, 1], [1, 2, 1]])
b = np.array([1, 2, 3])
print a*b
>>
[[5 2 9]
[1 2 3]
[1 4 3]]
我想要的是：
print a*b
浏览 2提问于2014-02-05得票数 252
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2回答
我遇到了以下问题，试图对两个大型CSR矩阵进行堆栈：
/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/coo.pyc in _check(self)
229 raise ValueError('negative row index found')
230 if self.col.min() < 0:
--> 231 raise ValueError('negative column index found
浏览 3提问于2014-07-17得票数 10
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2回答
我有一个大小为2N*N的密集矩阵A，它必须乘以一个大小为N*2N的矩阵B。
矩阵B实际上是两个稀疏矩阵X和Y的水平连接。B只需要只读访问。
不幸的是，对我来说，似乎没有稀疏矩阵的连接操作。当然，我可以简单地创建一个大小为N*2N的矩阵，并用数据填充它，但这似乎相当浪费。似乎有一种方法可以将X和Y分组到某种矩阵视图中。
在我的例子中，额外的简化是X或Y是一个零矩阵。
浏览 5提问于2019-12-05得票数 1
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1回答
在python中创建稀疏循环矩阵
、、、、
我想在Python中创建一个大型(例如10^5 x 10^5)稀疏循环矩阵。它在[i,i+1], [i,i+2], [i,i+N-2], [i,i+N-1]位置每行有4个元素，其中我假设了指数的周期边界条件(即[10^5,10^5]=[0,0], [10^5+1,10^5+1]=[1,1]等)。我看了一下枕木稀疏矩阵文档，但是我很困惑(我是Python新手)。
我可以用numpy创建矩阵
import numpy as np
def Bc(i, boundary):
"""(int, int) -> int
Checks boundary co
浏览 2提问于2016-09-20得票数 6
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1回答
我有一堆图像坐标存储在一个大小为Nx2xHxW的矩阵中。" n“表示图像的数量，"H”和"W“是高度和宽度的缩写，此矩阵的每个nx1xHxW实例存储图像n的x和y坐标。
对2x1矢量V应用旋转是通过创建2x2旋转矩阵R来完成的：
[[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.sin(theta)]]
以及执行矩阵乘法R* V，得到新的2x1向量。
现在我有一个大小为Nx2x2的旋转矩阵R，我想将旋转计算应用于M的每个实例。一个简单的方法是：
B = 8
N = 2
H = 100
W = 200
M = np
浏览 11提问于2018-02-18得票数 0
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3回答
我正在处理一个python项目，在这个项目中，我需要处理一个大小约为10000X10000X10000的矩阵。
考虑到：
矩阵将是密集的，应该存储在RAM中。
我需要在这个矩阵上执行线性代数(我认为是numpy )，在O(n^3)周围，n=10000操作(可并行)。
我的要求切合实际吗？我需要哪种硬件才能在适当的时间内以这样的方式工作呢？
如果可以提高性能，我也可以切换语言(例如，在C中执行线性代数操作)。
浏览 1提问于2016-07-24得票数 1
我开始学习python，我有一个关于这个程序的问题。我写的第一步，我想创建一个大的矩阵和一个大的向量，我将放置一些较小的向量和较小的矩阵。我随意创作。
我创建了一个函数，返回这些小矩阵的最大特征值，并将它们保存在向量中。此外，我还创建了一个函数，基本上是用我随机计算的小矩阵来做小向量转置的乘法。然而，当我试图传递乘法的值时，我会得到以下错误
“设置具有序列的数组元素。
import numpy as np
from scipy import linalg as lg
import math
N=5;
n=3;
Qs=np.zeros((n,N*n))
xs=np.zeros(n*N)
qs
浏览 5提问于2020-03-25得票数 0
我想在python中使用套索执行多重线性回归。我不确定输入观测矩阵X是否可以包含分类变量。我从这里阅读了说明：
但它很简单，并且没有指明允许的类型。例如，我的代码包括：
model = Lasso(fit_intercept=False, alpha=0.01)
model.fit(X, y)
在上面的代码中，X是一个大小为n-x-p的观测矩阵，p个变量中的一个可以是分类类型吗？
浏览 0提问于2019-11-16得票数 2
我正在使用python查找两个图像之间的协方差矩阵，例如大小为(N，N)的图像，但numpy.cov或numpy.corrcoef总是返回一个大小为(2N，2N)的矩阵，我不明白这一点。协方差矩阵不是和N，N阵列的大小相同吗？
浏览 1提问于2017-09-22得票数 0
我正在玩图和python，我试图在所有可能的方阵上测试一些代码，这些方阵代表一个邻接矩阵(即具有0和1的矩阵)。
我们知道nxn有2^{n^2}个可能的矩阵。
在python中生成所有可能的n x n二进制矩阵的最佳代码是什么？
浏览 3提问于2015-06-16得票数 5
我有一个大小为(n0,N)和(n1,N)的矩阵x，分别用于两个不同的MPI进程。我试图将它们收集到一个矩阵中，在两个过程中都定义。 这是我的尝试： """
run with: mpiexec -n 2 python test.py
"""
from mpi4py import MPI
import numpy as np
comm=MPI.COMM_WORLD
n0=3
n1=4
N=2
if comm.Get_rank()==0:
x=np.ones((n0,N),dtype=np.float64)
else:
浏览 32提问于2020-10-01得票数 0
我有两个大小为100 x 1的矩阵
A=[a1;a2;a3;...;a100]
N=[n1;n2;n3;...;n100]
我想要创建一个大小为sum(N) x 1的矩阵，其中包含n1的a1元素、n2的a2元素和.：
我怎样才能在MATLAB中做到这一点？
浏览 1提问于2017-04-11得票数 0
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我有这4个矩阵，我想通过传递n:小矩阵的个数和输出矩阵行列示例，动态地将它们组合成一个大矩阵：
[[[ 1 2]
[ 3 4]]
[[ 5 6]
[ 7 8]]
[[ 9 10]
[11 12]]
[[13 14]
[15 16]]]
输出矩阵：
[[ 1 2 5 6]
[ 3 4 7 8]
[ 9 10 13 14]
[11 12 15 16]]
我可以使用以下方法手动完成：
M = np.bmat( [[x1], [x2], [x3], [x4]] )
浏览 2提问于2016-05-01得票数 0
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对于我正在进行的数值计算，我需要定义一个大的Liouvillian矩阵。我使用Sympy以代数方式构造它，然后使用lambdify生成数值工作中使用的numpy矩阵，而不是逐个元素地对其进行编程，这很繁琐且容易出错。这对于小任务很有效，但是当我使用IPython.parallel将这些函数分发给worker引擎时，会出现奇怪的错误。
例如，在这里，我构造了一个没有任何意义的愚蠢的渐近矩阵：
import sympy as s
from sympy.abc import x,y
s.init_printing()
element = lambda n, m : m * x**n if (n+m
浏览 1提问于2014-01-16得票数 0
1回答
最佳矩阵的选择
、、、
给出了大小为X的Ni*Mi矩阵，其中1<=N<=4 and 1<=M<=4, for all 1 <= i <= X
游戏包括从给定的X矩阵中选择任意矩形(子矩阵)并删除该子矩阵。
例如:我们有一个大小为4x4的矩阵。玩家1可以选择一个大小为4x4的子矩阵(在本例中是整个矩阵)并删除它。或者，他们可以选择2x2、1x1、2x3或任何有效的子矩阵的子矩阵，并将其从4x4矩阵中删除，我们将剩下的矩阵留在博弈中。
不能移动的玩家输掉了。
哪个选手赢了？
两位球员都发挥得很好。
浏览 5提问于2017-03-06得票数 1
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2回答
我有一个大型稀疏矩阵X (2 mil行，23k cols)，我想在它上添加一个行和列并返回一个稀疏矩阵。
我在下面试过
np.hstack( (X.toarray(),X.sum(axis=1)) )
但是，对于大型稀疏矩阵，它不能很好地工作。
问题是，当我调用X.toarray()时，它会崩溃并终止python内核，而不会给出任何错误消息。
类似的，我试过
sparse.hstack( X ,sparse.csr_matrix(X.sum(axis=1)))
sparse.csr_matrix(X.sum(axis=1)).ndim # is 2
X.ndim # 2 as well
浏览 5提问于2020-02-09得票数 0
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1回答
当尝试使用torch.nn.functional.affine_grid时，它需要一个大小为(N x 3 x 4)的θ仿射矩阵。我认为一般仿射矩阵是(N x 4 x 4)。什么是拟仿射矩阵格式？
一个三维旋转仿射输入的例子将是理想的。感谢你的帮助。
浏览 4提问于2020-06-03得票数 5
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3回答
我有一个相对较大的数组，例如200×100。这个矩阵是一个稀疏矩阵，其中元素可以被认为是权重。重量从0到500不等。我想要生成一个大小相同的新数组，200x1000，其中新数组的N个元素是随机整数{0,1}。新矩阵中元素为0或1的概率与原始数组的权重成正比--权重越高，1对0的概率就越高。
另一种方法:我想生成一个大小为200x1000的零矩阵，然后随机选择N个元素根据200x1000的权重矩阵翻转到1。
浏览 0提问于2015-01-23得票数 2
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3回答
我需要在一个预定义大小的矩阵上创建一个随机的、不重复的坐标集列表(大小为n)。
有没有一种在Matlab中快速生成它的方法？
我最初的想法是创建一个大小为n的列表，其中包含大小为(width X length)的排列，并将它们转换回Row和COL值，但对我来说似乎太多了。
谢谢，盖伊
浏览 2提问于2013-02-23得票数 1
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2回答
我正在为希望是一个简单的问题而奋斗。还没能在网上找到一个明确的答案。
程序给定，要求用户输入(n)，然后生成n个大小的方阵.矩阵将只由0和1s组成。我试图计算包含数字的数组(我已经调用了这个x)，或者那些不只是包含0的数组。
示例输出：
n = 3
[0, 0, 0] [1, 0, 0] [0, 1, 0]
In this case, x should = 2.
n = 4
[0, 0, 0, 0] [1, 0, 0, 0] [0, 1, 0, 0] [0, 0, 0, 0]
In this case, x should also be 2.
def xArrayCount(MX):
浏览 11提问于2022-11-29得票数 0
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3回答
我有维数(n, m)的矩阵B和维数(n, p)的矩阵B。对于每个n行，我想计算A行和B行之间的外部乘积，后者是(m, p)矩阵。然后，我有一个大小为x的向量，n，我想把每个矩阵乘以x的对应条目，然后把所有的东西加起来。我怎么能这么做？
# Parameters
n, m, p = 100, 10, 3
# Matrices & Vectors
A, B, x = randn(n, m), randn(n, p), randn(n)
# Slow method
result = zeros(m, p)
for i in 1:n
result += x[i] * (A[i, :]
浏览 1提问于2021-11-12得票数 3
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我的目标是非常快地建立稀疏的CSR矩阵。它目前是我的过程中的主要瓶颈，我已经通过相对快速地构造coo矩阵，然后使用tocsr()来优化它。
但是，我可以想象，直接构建企业社会责任矩阵必须更快？
我有一种非常特殊的稀疏矩阵格式，它也很大(即订单为100000x50000)。我在网上看过其他的答案，但大多数都没有回答我的问题。
考虑使用coo构造一个非常特定格式的稀疏矩阵vs，这使得tocsr()的速度得到了很大的改进。
稀疏矩阵结构：
稀疏矩阵H是由大小为N的W个列表组成的，或者是由大小为NxW的初始数组生成的，我们称它为A。沿着对角线重复N个大小的列表。对于H的前N行，A:0是重复
浏览 0提问于2019-01-16得票数 0
我有一个大小为N x N的矩阵，定义为M = np.zeros((N,N))和两个坐标[x0,y0]和[x1,y1]。现在我想把这两点和一点联系起来。
N=5的一个例子是：
让我们在矩阵中将坐标设置为2。
[x0,y0] = [0,3]
[x1,y1] = [4,2]
那么矩阵应该类似于：
M =
0 0 0 2 0
0 0 0 1 0
0 0 1 0 0
0 0 1 0 0
0 0 2 0 0
做这件事的简单方法是什么？
浏览 2提问于2018-05-17得票数 2
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1回答
所以我不久前在C里写了一个蛮力sudoku的解算器。我觉得用Python也很好，所以我只翻译了我所拥有的逻辑(一个函数，用于检查一个值是否可以合法地放置在(x，y)，以及一个递归查找所有解决方案的函数)。其他所有东西(主要是i/o)我都可以用一行程序(Python的万岁版)代替。
问题是，代码不起作用。"sud“是一个9x9矩阵，(在开头)包含未解的sudoku。未知数用零表示。
程序似乎没有改变存储在"sud“中的值，所以我猜想问题在于定义矩阵的范围？在C中，我将"sud“定义为外部，如何在Python中这样做？还是需要将矩阵作为参数传递给我的函数？
对不起，如果我的
浏览 3提问于2014-10-08得票数 1
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稀疏矩阵乘法的最佳包
、、、、
我正在寻找最好的包稀疏矩阵乘法上的单核解。我不寻找CUDA，MPI或OpenMP解决方案。
我更喜欢按递减顺序排列的语言: Matlab、Python、C/C++。
Matlab有自己的矩阵乘法函数，可用于稀疏矩阵乘法。有更好的套餐吗？
我必须乘两个大矩阵，它们是稀疏格式的。
一个矩阵是677000乘48000，另一个矩阵是48000乘8192.这里，n-by-d表示行的n：#，列的d：#。
浏览 0提问于2013-08-23得票数 2
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我有一个程序，它将一个大小为m x n的矩阵作为一个长度为L (其中L = m x n)的数组保存在一个文件中。
m = n = 2示例:文件包含以下数字(如果文件中只有一个矩阵)：
1
2
3
4
它表示一个2 x 2矩阵：
1 2
3 4
该文件包含许多矩阵。我希望能够使用::start_position::end_position命令绘制该文件的特定矩阵，并将长度为L的数组转换为m x n矩阵，这样我就可以使用matrix nonuniform命令。
我该怎么做呢？
浏览 6提问于2017-07-21得票数 0
4回答
在Python中，给定一个n x p矩阵，例如4 x 4，我如何返回一个4 x 2的矩阵，它简单地对矩阵的所有4行的前两列和后两列求平均？
例如，给定：
A= array([1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16])
返回一个矩阵，该矩阵的平均值为a:，0和a:，1，以及a:，2和a:，3的平均值。假设n的平均列数显然可以被n整除，我希望它适用于n x p的任意矩阵。
让我澄清一下:对于每一行，我想取前两列的平均值，然后取最后两列的平均值。因此它将是：
新矩阵1+2/ 2，3+4/2 <-行1，新矩阵5+6/ 2，7+8/2 <-行2，等等。
浏览 3提问于2010-06-05得票数 6
1回答
我正在做一个大的矩阵乘法。我有一个大矩阵A(至少5000x5000)和一个列向量V (5000x1)。在我的代码中，每个V都会将A元素的每一列乘以元素。我是用循环来做的
K = zeros(5000, 5000);
for n=1:5000
K(:, n) = V.*A(:, n);
end
但是它太慢了。所以我创建了一个很大的矩阵，每一列都指定为V，这样
MV=repmat(V,1,5000);
K = MV.*A;
它很快，但它浪费了太多的内存。当矩阵的大小增加时，它使用了太多的内存。这是一个使用更少内存但速度更快的想法吗？
浏览 0提问于2013-07-15得票数 0
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我有两个矩阵X，Y的大小( and )和(n )。现在我想从矩阵X的每个元素中减去整个矩阵Y，得到第三个大小的矩阵Z( third )。使用循环，它看起来如下：
Z = [(Y-x) for x in X]
但我想避免循环，只使用numpy。
浏览 1提问于2017-11-11得票数 1
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我有一个大小为Nx2 (包含(x，y)坐标)的矩阵x和一个大小为Px1 (P<=N)的矩阵c，它包含我感兴趣的某些x坐标。例如：
x = [10 3; 21 9; 98 54; 4 30; 37 12];
c = [4 98];
我想要获取c中元素的坐标(在上面的例子中是[4 3])。我该怎么做呢？我只找到了当c是1x1矩阵(即标量)时的方法。
浏览 0提问于2012-05-13得票数 1
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我有四个numpy数组，如下所示：
X1 = array([[1, 2], [2, 0]])
X2 = array([[3, 1], [2, 2]])
I1 = array([[1], [1]])
I2 = array([[1], [1]])
我正在做的是：
Y = array([I1, X1],
[I2, X2]])
要获得以下信息：
Y = array([[ 1, 1, 2],
[ 1, 2, 0],
[-1, -3, -1],
[-1, -2, -2]])
像这个例子一样，我有很大的矩阵，
浏览 2提问于2012-03-11得票数 3
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3回答
给定一个大小为n x k的二进制矩阵n x k，我想创建一个大小为n x 1的向量标签，以便标签<code>E 29</code>的条目应该包含<>E 110</code>M<//code>E 211<//code>的连接列索引，其中其值为<code>e 112</code>1<code>E 213</code>
如果给出了M矩阵
M = [ 0 0 1 1
0 0 0 1
1 0 0 1
0 0 0 0
1 1 1 0
浏览 6提问于2011-05-27得票数 3
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假设我有一个函数f(vec)，它以大小为3的向量(数组)作为输入，我有一个大小为100 x 100 x 3的矩阵M。是否有一种方法可以将f应用于M的每个单元，输出一个大小为100 x 100的矩阵N？例如，N(10,20)将等于
f( M(10,20,1), M(10,20,2), M(10,20,3) )
显然，我可以使用for循环，但我觉得这应该是可向量化的。
浏览 1提问于2016-02-16得票数 1
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1回答
我有一个大约39000行和近80列的巨大矩阵。在R中，我得到了一个错误，它说：
矩阵中的误差(1，nrow = n，ncol = 1)：非数值矩阵范围
当我做typeof(matrix)时，它给了我“双倍”。有什么方法可以找出问题的所在和解决方法吗？
浏览 2提问于2012-01-16得票数 0
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我有一个大小为y的密集列矩阵(m,1)和尺寸为(m,n)的稀疏矩阵x。
我想用y和x的每一列进行元素乘法.
得到的稀疏矩阵仍为(m,n)大小。
稀疏矩阵x，当加载到内存中时，大约是10 is。
spfun能帮助我以一种高效的记忆方式完成我的目标吗？
我很难理解它背后的逻辑。
谢谢。
浏览 9提问于2016-01-06得票数 2
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我对HBase和谷歌的BigTable做了一些研究。
对我来说，HBase和BigTable看起来就像一个巨大的矩阵商店。
每个行键映射到一个大的m*n矩阵(X)，其中m是总行数，n是总列数。X由q个k*2个矩阵组成。哪个m=Q*k，n=2*Q
是这样的吗？
谢谢!
浏览 0提问于2011-06-04得票数 0
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2回答
我有一个大小为30 * 30的矩阵，我想将X自动放入数组Y (numpy数组)的每个单元格中。我编写了下面的Python代码，但我不知道如何实现我想要的。更准确地说，我希望Y是一个大小为99 * 1的矩阵，其中Y的每个元素都是矩阵X。
import numpy as np
range_var = np.arange(10,100, 1)
Y = np.zeros(np.size(range_var))
for i in range_var:
X = np.random.rand(30,30)
Y[i] = X
任何帮助都将非常感谢！
浏览 7提问于2021-03-03得票数 0
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我有一个大小为500*3的矩阵x (x=np.random.rand(500,3))。我想做一个矩阵，在x的每个索引中，在每次迭代中添加第一个索引和第二个乘以三，并将这个数字保存为另一个矩阵y的索引。 y_n=np.zeros((500,1))
for i in x_n:
for j in y_n:
y_n[k]=i[0]*i[1]+i[2]
浏览 21提问于2019-12-07得票数 0
我正在尝试为给定的n生成所有可能的二进制方阵，使得:对于每个二进制矩阵：
1) the rows sum up to at most 1
2) the columns sum up to at most 1
示例:当n= 2时，有效矩阵为：
[0 0]
[0 0]
[0 0]
[0 1]
[0 0]
[1 0]
[0 1]
[0 0]
[0 1]
[1 0]
[1 0]
[0 0]
[1 0]
[0 1]
我需要生成所有这些矩阵
在python中，我现在为n=k提供了以下强力方法
allwords = list(it.product(*([(0, 1)] * (n**2))
浏览 0提问于2020-03-16得票数 1
1回答
我正在研究一个大的二次规划问题。我想使用Python将定义目标函数的Q矩阵提供给IBM的Cplex。由于Q矩阵是稀疏的，所以它是用枕lil矩阵来构造的。理想情况下，我想把矩阵传递给Cplex。Cplex接受枕木矩阵吗？
我可以将Q转换为Cplex接受的列表格式，让我们称之为qMat。但是qMat的大小变得太大了，机器内存也用完了(即使是120 G)。
下面是我的工作进度代码。在实际问题中，n约为50万，m约为500万。在实际问题中，Q是给定的，而不是像下面的问题那样随机分配的。
from __future__ import division
import numpy as np
import
浏览 1提问于2018-09-18得票数 2
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1回答
对于我的svm培训和预测，我使用的是vl_svmtrain，其文档可以在这里找到：
W-B= VL_SVMTRAIN(X，Y，LAMBDA)从数据向量X中训练线性支持向量机(SVM)，标号Y.X是D的N矩阵，每例一列，D特征维数(单或双)。Y是一个双向量，每个训练点都有一个带有二进制(-1或+1)标签的N个元素。
根据文档，数据X必须在D乘N矩阵中，每列有一个样本。
问题是，我的数据不是这样安排的，我不认为我可以这样安排它，即使我想。我的每一幅图像都由一个大小为512 * 257的特征矩阵表示，这些矩阵存储在一个单元格中。同样，每个测试图像也具有相同的大小。
因此，为了简化起见，我假设
浏览 0提问于2015-01-07得票数 0
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我想写一个python函数，它产生一个大小为n乘以n的零矩阵，对于主对角线上的所有元素，该矩阵都有1。
下面是我的代码：
def funtest(n):
for i in range(0,n-2):
s = (n,n)
Y = zeros(s)
Z = Y
Z[i,i+1]=1
return Z
但是结果只给出了矩阵的(n-1，n-2)元素中的1。
我被卡住了，我真的认为我的代码是正确的，不知道哪里出了错。我怎么才能修复它呢？有人能帮帮忙吗？
谢谢。
浏览 4提问于2016-03-27得票数 4
1回答
我有一个矩阵A = [x1, x2, ..., xm]，其中每个xi都是一个大小为[n, 1]的列向量。所以A有形状[n, m]。我试图找到每个列向量的协方差矩阵，以便如果结果是另一个矩阵C，则C具有形状[n, n, m]和C[:,:,i] = np.outer(xi, xi)。
有人能告诉我如何在numpy中做上面的事情，或者告诉我应该检查的张量运算吗？
浏览 8提问于2017-08-24得票数 1
1回答
你如何生成一个在MATLAB中不奇异的随机矩阵？
我知道可以使用矩阵行列式来检查这一点，但是在阅读之后
“用det(X) == 0作为矩阵奇异性的检验仅适用于具有小整数项的中等阶矩阵。由于难以选择正确的容差，因此不建议使用abs(det(X)) <=容差来测试奇异性。函数cond(X)可以检查奇异矩阵和几乎奇异矩阵。”
因此，如果我想生成一个大随机矩阵(axb) a=5000，b=5000，如何实现？
浏览 4提问于2011-02-24得票数 5
回答已采纳
为了在sage (一个基于python的编译器)中编程Hamming cod，我需要创建一个矩阵，其中的每一列都是一个数字的二进制表示，比如说Hamming(3)矩阵应该如下所示
0 0 0 1 1 1 1
0 1 1 0 0 1 1
1 0 1 0 1 0 1
这是从1到7的二进制表示，所以到目前为止，我所做的是将任何给定的数字转换成它的二进制表示:我制作了这个小函数，它接受两个值n和r，并在r位上返回n
binrep(n,r)
x=n
L=[]
LL=[]
while (n>0):
a=int(flo
浏览 1提问于2015-01-23得票数 2
因此，对于一个具有N x N节点的图，我有一个大小为N的邻接矩阵。我想通过这个矩阵执行一个，以便找出从Source节点到Destination节点的路径是否存在。如果它存在，我想打印路径。
在下面的psuedocode中，它使用一个矩阵/图G来查找可以用v的起始节点访问的所有顶点。我将如何修改这个算法，以便我可以有类似的东西：procedure DFS(G,v,d)，其中d是我正在搜索的目标节点？
procedure DFS(G,v):
label v as discovered
for all edges from v to w in G.adjacentEdges(v) d
浏览 2提问于2018-04-27得票数 2
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1回答
大矩阵索引
、、
我正在尝试理解前任的一些旧代码，并且在某种矩阵索引方面遇到了一些问题：
我有一个大的矩阵A，它标记了区域(相邻的元素共享一个数字)，现在我有了第二个矩阵B=[0 1 2 3 ... n]，n是元素的数量，然后我们访问output = B(A+1)。
现在，当我试图用较大的矩阵索引一个较小的矩阵时，我真的不明白会发生什么。然后我看不出output和矩阵A有什么不同。
有人能帮我解决我的困惑吗？谢谢!
浏览 4提问于2014-12-03得票数 2
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我是MATLAB的新手。我已经使用FOR循环生成了n个(3 X 1)的较小矩阵。所有的矩阵都有随机值，我想把所有的值连接起来，形成一个大的矩阵‘.Now’。
请查看我下面的代码。
n= input('please input the number of criterias \n');
for k=1:1:n
fprintf('Please input the %d X %d decision matrix for no %d Criteria \n', n,n,k);
m=input('');
S=sum(m);
for
浏览 1提问于2014-08-24得票数 0
2回答
我有一个大小为<20x1x19>的单元数组C，每个19个元素包含一组大小为(80x90)的20个矩阵，我如何计算每个20个矩阵的平均值并将结果存储在矩阵M中，以便最终我将有一个大小为80x90x19的矩阵，其中包含单元数组矩阵的平均值。
例如：
M(:，:,1)将具有C中元素的平均值(：，:,1)；
M(:，:,2)将具有C(:，:,2)中元素的平均值
诸若此类。
浏览 1提问于2012-10-10得票数 3
我有一个简单的代码，我有一个大的2-D矩阵，我想把它压缩成每个维度的一半大小。A是期望的输出(500x500)矩阵，需要0.004秒。但是，B花费的时间较少，并且它是一个(1000 X 1000)矩阵。我的理解是，与实际计算A相比，创建临时矩阵来计算A需要更多的时间；因此，解决方案是使用for循环，这样实际上不必显式创建4个大的(500 X 500)矩阵。然而，当它在脚本(C)、单独函数(C2)或编译的MEX文件(C3)中执行时，计算时间仍然较长。(更令人费解的是，在Matlab中编译代码比JIT for-loops慢)。有人知道这是怎么回事吗？提亚
clc
clear all
N =
浏览 0提问于2020-03-24得票数 1
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