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C语言 | 魔方矩阵

例63:C语言实现输出“魔方阵”。所谓魔方阵是指它的每一行,每一列和对角线之和均相等。 解题思路:魔方阵中各数的排列规律,魔方阵的阶数应该为奇数。  以上,如果你看了觉得对你有所帮助,就给小林点个赞,分享给身边的人叭,这样小林也有更新下去的动力,跪谢各位父老乡亲啦~ C语言 | 输出魔方矩阵 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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C语言输出4*5的矩阵

例14:C语言实现输出4*5的矩阵。 解题思路:可以用循环的嵌套来处理此问题,用外循环来输出一行数据,用内循环来输出一列数据。要注意设法输出矩阵的格式,即每输出完5个数据后换行。 C语言输出4*5的矩阵 更多案例可以go微信公众号:C语言入门到精通,作者:闫小林

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    C语言实现一个简单矩阵函数包

    两个矩阵的加法。 //完成两个矩阵加法运算 void Add(int row, int column) { int l_matrix[row][column]; int r_matrix[row][column]; printf("请输入第一个 %d 行 %d 列的矩阵:", row, column); int i, j; for (i = 0; i < row; i++) { for (j = 0; else { printf(",%d", transposed_matrix[i][j]); } } printf("}\n"); } } 日常放代码水文章:-) 开发工具 Dev-C+ C语言源码下载地址。 C++实现点这里。

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    C语言 | 求3*4矩阵中最大的元素值及行列

    例25:C语言实现求3*4的矩阵中制最大的那个元素的值,以及其所在的行号列号。 C语言求3*4矩阵中最大的元素值及行列 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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    C语言 | 求一个3*3矩阵对角线元素之和

    例61:C语言求3*3的整型矩阵对角线元素之和 。 解题思路:程序中用的数整型数组,运行结果是正确的。 读者思考一下5*5矩阵怎么改代码? C语言 | 求一个3*3矩阵对角线元素之和 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习7-7 矩阵运算

    练习7-7 矩阵运算 给定一个n×n的方阵,本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。 输出格式: 在一行中给出该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。

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    阿里将 TVM 融入 TensorFlow,在 GPU 上实现全面提速

    batch 矩阵相乘 为什么选择利用 batch 矩阵相乘 在 Transformer 中,batch 矩阵相乘被广泛应用于 multi-head attention 的计算。 什么是 batch 矩阵相乘 通常,batch 矩阵相乘计算会在一批矩阵上执行矩阵-矩阵乘法。 int i = 0; i < batch_dimension; ++i) { DoGemm(A[i],B[i],C[i],M,K,N) } } batch 矩阵相乘形状 在语言翻译任务中,batch 矩阵相乘的形状比在其他工作负载下的常规矩阵相乘计算要小得多。 batch 矩阵相乘的性能问题 首先,我们在理论上对 batch 矩阵相乘内核进行了 FLOP 分析。结果非常有趣:所有 batch 矩阵相乘的计算强度都是受限的(TFLOP 数少于 1)。

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    Python3-array和matrix

    Preface 在相关聚类算法的实现过程中,用python语言实现,会经常出现array和matrix的混淆,这里做个总结。 的相乘*指的是对应元素的相乘;两个array的dot表示矩阵相乘。 matrix矩阵 在numpy中的特殊类型,是作为array的子类出现,所以继承了array的所有特性并且有自己的特殊的地方,专门用来处理线性代数操作(*表示矩阵相乘,但是对于两个matrix的除/则表示对应元素的相除 *错误原因是m的列不等于n的行,也即不对齐(aligned),若对齐了,则是对应元素的相乘,返回一个matrix;两个matrix的*表示是两个矩阵相乘。 两个matrix的dot表示矩阵相乘。两个matrix的multiply表示对应元素的相乘。** - matrix中.H,.A,.I表示共轭,转置,逆矩阵

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    Python学习之numpy札记

    Python语言越来越流行,作为一种解释型语言,被广大程式爱好者广泛使用,相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多,那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法,方便大家查阅。 ,即0-3四个阵列成的矩阵 print(a,b) #列印兩个矩阵 print(a b) #矩阵相加 print(a-b) #矩阵相減 print(a*b) #矩阵相乘 print(a**b) #矩阵乘方 a和矩阵b中的每个值相乘, 相乘之后的数值组成的一个矩阵 print(np.dot(a,b)) #矩阵矩阵相乘,第一個矩阵的列等于第二个矩阵的行 print(a.dot(b)) #跟上面的结果是一样的 #矩阵行列变换,上面的简写 print((A.T).dot(A)) #行列变换之后的矩阵再和以前的矩阵相乘 print(np.clip(A,5,10)) #矩阵小于5的等于5, 大于10的等于10, 这里将A、B合并成一个序列 print(C) C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0) #可以几行多个矩阵合并,可以指定合并维度,axis=1指每个矩阵按行左右合并,0是每个矩阵按列上下合并

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    研究深度学习的开发者,需要对 Python 掌握哪些知识?

    它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。 为什么人工智能、深度学习会选择 Python 呢? 其实,人工智能的核心算法的底层还是由 C/C++ 编写的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要 GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有 C/C++ 能做到。 向量化和矩阵 深度学习神经网络模型包含了大量的矩阵相乘运算,如果使用 for 循环,运算速度会大大降低。Python 中可以使用 dot 函数进行向量化矩阵运算,来提高网络运算效率。 显然,两个矩阵相乘,使用 for 循环需要大约 100 ms,而使用向量化矩阵运算仅仅需要大约 1 ms,效率得到了极大的提升。 值得一提的是,神经网络模型有的矩阵维度非常大,这时候,使用矩阵直接相乘会更大程度地提高速度。所以,在构建神经网络模型时,我们应该尽量使用矩阵相乘运算,减少 for 循环的使用。

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    吴恩达机器学习笔记16-矩阵矩阵的乘法

    类似的,把右边矩阵的第二列抽出来相乘又得到一个2×1的列向量,然后把这两步得到的列向量拼在一起就得到两个矩阵的乘的结果了。 ? 从上面的图中可知,矩阵A×B,只要求A的列数要等于B的行数,而不一定要求A的行数等于B的列数;得到的结果矩阵C呢,C的行数和A的行数相等、C的列数和B的列数相等。 从前面的示例我们可知,矩阵A和矩阵B的乘,可以简化为矩阵A和矩阵B的列向量的乘,然后再把结果拼成C。就完成了矩阵矩阵的乘法。 矩阵矩阵相乘,化简为矩阵和列向量相乘的过程中,右边的矩阵A会被用o次(即矩阵B的列数)、而矩阵B呢是被拆分成o个列向量来用的。想想这个事挺有意思的。 ? 更好的是,几乎每一种主流的编程语言都有很好的线性代数库实现矩阵矩阵的乘法;更进一步的,如果我们想比较不同模型的好坏的话,我们只需要比较结果矩阵就行了。

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    如何实现高速卷积?深度学习库使用了这些「黑魔法」

    Halide语言 本文讨论的优化有时需要使用C语法甚至汇编语言这类底层的低级语言。这会影响代码的可读性,还会使尝试不同优化方法变得困难,因为它需要重写全部代码。 本文将使用Halide语言展示这些低级概念,但是你需要首先了解函数名称。 从卷积到矩阵相乘 上文讨论的朴素卷积已经够慢了,本节要介绍的实现则更加复杂,它包含步幅、扩张、填充(padding)等参数。 如果我们将滤波器展开为2-D矩阵,将输入块展开为另一个2-D矩阵,则将两个矩阵相乘可以得到同样的数字。与CNN不同,近几十年来矩阵相乘已经得到广泛研究和优化,成为多个科学领域中的重要问题。 使用im2col可以将卷积运算转换为矩阵相乘。现在我们可以使用更加通用和流行的线性代数库(如OpenBLAS、Eigen)对矩阵相乘执行高效计算,而这是基于几十年的优化和微调而实现的。 如果我们处理的是小型矩阵,则它们会舒适地待在缓存里,不用经历重复的驱逐。庆幸的是,我们可以将矩阵相乘分解为子矩阵。要想计算 C 的r×c平铺,我们仅需要A的r行和B的c列。

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    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题7-4 求矩阵各行元素之和

    习题7-4 求矩阵各行元素之和 本题要求编写程序,求一个给定的m×n矩阵各行元素之和。 输入格式: 输入第一行给出两个正整数m和n(1≤m,n≤6)。随后m行,每行给出n个整数,其间 以空格分隔。 输出格式: 每行输出对应矩阵行元素之和。

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    Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路

    大数据计算中经常会遇到矩阵乘法计算问题,所以Mapreduce实现矩阵乘法是重要的基础知识,下文我尽量用通俗的语言描述该算法。 1.首先回顾矩阵乘法基础 矩阵A和B可以相乘的前提是,A的列数和B的行数相同,因为乘法结果的矩阵C中每一个元素Cij,是A的第i行和B的第j列做点积运算的结果,参见下图: 2.进入正题 在了解了矩阵乘法规则后 通过分析上述矩阵乘法过程我们可以发现,其实C矩阵的每一个元素的计算过程都是相互独立的,比如C11和C21的计算不会相互影响,可以同时进行。 所以,我们的目标就转变为:通过MR计算每一个C矩阵元素Cij。 A矩阵,因为A和B需要相乘,所以需要做一个标志位;头一个2代表这是计算C11时对应A向量的坐标,因为要知道A向量的第几个元素和B向量的第几个元素相乘;最后一个2就是当前元素的值  */ {(1,2),(

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    R 矩阵

    https://www.runoob.com/r/r-matrix.html R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型,这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组,但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。 R 语言矩阵可以使用 matrix() 函数来创建,语法格式如下: matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL R 语言矩阵提供了 t() 函数,可以实现矩阵的行列互换。 矩阵的乘法则较为复杂。两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。 (c(6, 1, 0, 9, 3, 2), nrow = 2) print(matrix2) # 两个矩阵相乘 result <- matrix1 * matrix2 cat("相加结果:","\n"

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    第02课:深度学习 Python 必备知识点

    它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。 为什么人工智能、深度学习会选择 Python 呢? 下面这张图来自 TIOBE 编程社区 Top 10 编程语言 TIOBE 指数走势(2002-2018): 如今,Python 排名已经仅次于 Java、CC++ 之后,排名第四,且呈逐年上升的趋势 向量化和矩阵 深度学习神经网络模型包含了大量的矩阵相乘运算,如果使用 for 循环,运算速度会大大降低。Python 中可以使用 dot 函数进行向量化矩阵运算,来提高网络运算效率。 274877.869751 >> for loop:99.99990463256836ms >> 24986.1673877 >> Vectorized:0.9999275207519531ms 显然,两个矩阵相乘 值得一提的是,神经网络模型有的矩阵维度非常大,这时候,使用矩阵直接相乘会更大程度地提高速度。所以,在构建神经网络模型时,我们应该尽量使用矩阵相乘运算,减少 for 循环的使用。

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    SAS里的平行世界 | 【SAS Says · 扩展篇】IML:1.入门

    矩阵运算 (1)矩阵相乘 (2)水平连接 (3)垂直连接 (4)转置 (5)截取运算符 ---- 【SAS Says · 扩展篇】IML:入门 你还在一边用SAS SAS IML模块可以直接做矩阵运算啦!IML(Interactive Matrix Language),交互式矩阵语言,是SAS的矩阵模块。 看下面的内容 2 标量、向量与矩阵 (1)定义标量 就是在iml模块里,定义数值或者字符串, 例子 proc iml; a=100; b=.; c="Hello"; print a,b,c; 4 矩阵运算 (1) 矩阵相乘:* 如果 ? , ? , 那么 ? 在“[]”的帮助下,我们不仅可以对行或者列的数字进行加总、取均值的操作,还可以进行: 相乘: # 求最大值: <> 求最小值: >< 求最大值的索引: <:>

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    【Python】Numpy使用指南

    Numpy介绍: Numpy是用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。 *arr2 # 元素逐个相乘 print(arr_multi) arr_multi=np.dot(arr1, arr2.reshape((4,1))) # 维度1*4和4*1矩阵相乘 print(arr_multi /numpy/reference/generated/numpy.dot.html#numpy.dot print(np.dot(3, 4)) # 12,0-D矩阵相乘(也就是标量相乘) print( ] print(np.dot(a, b)) ''' array([[4, 1], [2, 2]]) 2-D矩阵相乘 这里是2*2矩阵和2*3矩阵相乘,结果为2*3矩阵 ''' a=[[1, 0 ) # (1, 3),这是一个1*3的矩阵 c2=np.array([1,0,2]) print(c2.shape) # (3,),这是一个3维向量 # print(np.dot(b,c1)) # 报错

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    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题7-3 判断上三角矩阵

    习题7-3 判断上三角矩阵 上三角矩阵指主对角线以下的元素都为0的矩阵;主对角线为从矩阵的左上角至右下角的连线。 本题要求编写程序,判断一个给定的方阵是否上三角矩阵。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数T,为待测矩阵的个数。接下来给出T个矩阵的信息:每个矩阵信息的第一行给出一个不超过10的正整数n。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。 输出格式: 每个矩阵的判断结果占一行。如果输入的矩阵是上三角矩阵,输出“YES”,否则输出“NO”。

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