我正在用MATLAB运行模拟器。然而,这需要几天的时间。因此,我决定将代码改为C。(首先,我尝试在MATLAB中使用c-mex,但我认为编码和调试非常困难。mxType!?!因此,我决定使用visual studio 2017编写C代码。)
在我的MATLAB代码中,我使用了
x = [unifrnd(varmin(1),varmax(1),varnum,1),...
unifrnd(varmin(2),varmax(2),varnum,1),...
unifrnd(varmin(3),varmax(3),varnum,1)];
也就是说,x是大小为varnum*3的矩阵,
我试图使用.gitattributes来指定使用linguist-language=C的所有.h文件的语言,并确保语言学家在使用linguist-vendored的计数中不包括SFML库。我计算了我的项目中的所有行(当然没有库),总行数是529行。我计算了我的.c和Makefile文件(不是.h文件)中的所有行,它们总共有31行。我不是数学家,但是.c和Makefile文件约占我项目的5%,但是在提交了指定不计算包含文件的.gitattributes文件之后,它说C++在我的项目中占99.7%,而应该是95。我不知道问题出在哪里。下面是.gitattributes文件:
*.h linguis
我正在写一个线性代数库(长话短说,这是一个学校作业),涉及矩阵、向量等。在创建这个库的过程中,我将创建对对象执行数学操作的函数。例如转置矩阵、逆矩阵、归一化向量等。
我很好奇这种功能的“最佳实践”是什么.也就是说,我应该让这个函数成为一个成员函数,还是一个非成员函数?(为清晰/图书馆使用清酒)
示例:
//Member function way:
B = A.transpose();
C = A.inverse();
//Non-member function way:
B = linalg::transpose(A); //Non-member transpose function in
我正在研究一个关于使用工作进程进行矩阵乘法的伪码的问题。W是工人的数量,p是处理器的数量,n是进程的数量。psuedocode通过将I行划分为n/P行的P条来计算矩阵结果。
process worker[w = 1 to P]
int first = (w-1) * n/P;
int last = first + n/P - 1;
for [i = first to last] {
for [j = 0 to n-1] {
c[i,j] = 0.0;
for[k = 0 to n-1]
c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j];
为了计算分形维数,我使用代码读取.tiff文件。我的代码如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
raster = plt.imread('xyz.tif')
for i in range(x1, x2):
for j in range(y1, y2):
pixel = raster[i][j]
这是可行的,但我必须读取很多像素,所以我希望这是快速的,理想的情况下,尽量减少电流事件的用电。有比matplotlib更好的库吗?例如,使用专门用于矩阵操作的库(如熊猫)是否会有所帮助?另外,像C这样的另一种语言会比pyth
我需要将int的矩阵定义为一个类型。矩阵的列或行表示城市,矩阵中的元素表示行的城市和列的城市之间的城市( city )。矩阵的维度可能会改变(我们可以添加或删除城市),但它总是非常小的。
我在int array array、int list list和map类型之间犹豫不决,它的定义如下:
module MatOrd = struct
type t = string * string
let compare ((a, b): string * string) ((c, d) : string * string) =
if Pervasives.compare a c &l
我们都知道逻辑表达式中的短路,即当
if ( False AND myFunc(a) ) then
...
不执行myFunc(),因为if条件不可能为真。
我很好奇,你的日常代数方程式是否有等价物?
result = C*x/y + z
如果为C=0,则评估第一项没有意义。如果x和y是标量,那么在性能方面没有多大关系,但如果我们假装它们是大矩阵,并且操作成本很高(并且适用于矩阵),那么肯定会有所不同。当然,您可以通过抛出一条if C!=0语句来避免这种极端情况。
所以我的问题是,这样的功能是否存在,是否有用。我不是一个很好的程序员,所以它可能用了一些我没有遇到过的名字;如果是这样的话,请告诉
我有一个长度为1800的4500个向量的矩阵,为此我需要计算矩阵中每2个向量之间的DTW ()距离。
我使用了一个嵌套循环来填充4500x4500矩阵的一半(看起来像一个三角形):
matr = zeros(4500,4500); %initializing empty matrix to fill dtw distance
for i=1:4500
x = new(i,:); %new is where the data lies
for j = i+1:4500
y = new(j,:);
matr(i,j) = dtw(x,y);