基本设置:我试图在python中运行logit回归,了解创建企业的可能性(创始人变量)外生变量是年份、年龄、edu_cat (教育类别)和性别。
X矩阵为(4,650),y矩阵为1,650。X矩阵中的所有变量都有650个非NaN观测值。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sk
所以我想转置一个我定义的矩阵
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double;
var MatrixValues = new double[]{1,1,2,2,3,3}
var M = Matrix<double>.Build;
var C = M.Dense(3,2,MatrixValues);
var TR = C.Transpose();
所以我得到的结果是一个非常奇怪的矩阵,它不是转置矩阵。我认为这是因为矩阵被定义为DenseColumnMajor,但是我如何更改它呢?
我有一个3乘2的矩
这是我的第一篇文章,我仍然是Python和Scipy的新手,所以对我不要太在意!我正在尝试将Nx1矩阵转换为python列表。假设我有一个3x1矩阵
x = scipy.matrix([1,2,3]).transpose()
我的目标是从x创建一个列表y,以便
y = [1, 2, 3]
我尝试过使用tolist()方法,但它返回[[1], [2], [3]],这不是我想要的结果。我能做的最多就是这样
y = [xi for xi in x.flat]
但这有点麻烦,而且我不确定是否有更简单的方法来实现同样的结果。就像我说的,我还在学习Python和Scipy...
谢谢
我是fortran的新手,我必须用MATMUL()将不同形状的矩阵相乘,结果并不是我所期望的……
下面是我的fortran代码:
integer, dimension(3,2) :: a
integer, dimension(2,2) :: b
integer :: i, j
a = reshape((/ 1, 1, 1, 1, 1, 1 /), shape(a))
b = MATMUL(a,TRANSPOSE(a))
do j = 1, 2
do i = 1, 2
print*, b(i, j)
end do
end do
我有一个大小为A的矩阵KxN。我想取这个矩阵的每一列之间的外部乘积,创建一个大小为KxKxN的新矩阵。我可以迭代地这样做,方法是:
N = 5;
K = 3;
A = rand(K,N);
nA = zeros(K,K,N);
for n=1:N
nA(:,:,n) = nA(:,:,n) + A(:,n)*A(:,n)';
end
或者更快地编写一个mex文件(当N很大时)。然而,我还没有弄清楚我是否可以用矢量化的方式来完成这个任务。有什么想法吗?
1: 1。
我想使用numpy函数用Python编写上面的等式:
b = b - INV(J'*J) * J' * r(b)
J是矩阵,J‘是J,X和r数组的矩阵转置
b = b - linalg.inv((zip(*J)).dot(J)).dot(zip(*J)).dot(r)
这不管用..。有什么建议吗?
编辑
错误:
AttributeError: 'zip' object has no attribute 'dot'
,..。我使用Python 3.2
我有一个名为shape的(68x2)矩阵,我试图通过将shape的第0列和第1列放在数组B中来遍历所有68行。然后将其乘以(3x3)变换矩阵A。然后我的目的是创建一个单一的数组(这就是为什么我使用np.append),但实际上我得到的只是68个奇异的二维矩阵,我不知道为什么。
下面是我的代码:
import numpy as np
for row in shape:
B = np.array([[row[0]],[row[1]],[1]])
result = np.matmul(A,B)
result = np.append(result[0], result[1],
下面的代码如下所示。
我不明白你为什么要转移矩阵。
有人能解释一下为什么这里需要转座子吗?
代码:
function b = back_and_forth(n)
b = reshape([1:1:n^2],[n,n])’
b([2:2:n], : ) = b([2:2:n],[end:-1:1])
end
假设我想将向量值函数phi应用于向量x。
phi(x, d) = [x.^i for i=0:d] # vector-valued function
x = rand(7) # vector
y = phi(x, 3) # should be matrix, but isn't
现在,y应该是一个矩阵,但它是一个4-element Array{Array{Float64,1},1},即一个数组。实际上,我想让y成为一个矩阵。phi的实现是否错误?或者我该如何转换它?
谢谢!
我创建了两个函数,一个找到一个函数的转位,另一个打印它。我知道printMatrix函数工作得很好。但是,我不知道如何使用函数转换矩阵,然后打印它。
int main()
{
//Constants
int givenMatrix[3][3];
//Takes in the given values of the matrix
cout << "Please input matrix values in the order described " <<endl;
for (int i=0; i < 3; ++i){
c
下午好,
我想做的是:
scipy.sparse.dia_matrx(x, shape = (x.size, x.size))
但是矩阵的形状是x.size x 1,我是不是做错了什么?还是我错过了文件里的什么东西?
这很重要,因为我正被稠密矩阵/向量相乘。
提亚
>>> t scipy.sparse.dia_matrix(x, shape = (x.size, x.size))
>>> t
<217766x1 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
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