julia中的离散区间切片矩阵 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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协方差矩阵-在离散中求“聚合”

方差是均值之上的产物，然后协方差又比方差更近一步，然后带个矩阵的话，可以说明很多变量的关系。协方差（Covariance）是用于衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。...协方差矩阵是一个方阵，它描述了多个随机变量之间的协方差关系。协方差矩阵想象成一个弹簧系统。如果两个变量的协方差很大，那么它们就像两个紧密连接的弹簧，当一个弹簧伸展时，另一个弹簧也会跟着伸展。...简单来说，它可以告诉我们：各个变量的方差：协方差矩阵对角线上的元素就是各个变量的方差，反映了每个变量自身数据的离散程度。...协方差矩阵的数学表示，假设我们有n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的协方差矩阵C可以表示为。 C = [cov(X1, X1) cov(X1, X2) ......cov(Xn, Xn)] 其中，cov(Xi, Xj)表示随机变量Xi和Xj的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，即cov(Xi, Xj) = cov(Xj, Xi)。

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惯性矩阵中惯量项的离散化矩阵与右手边的修正。

draw_grid.m %DRAW_GRID % Screen plot of grid tic [X,Y] = meshgrid([0,cumsum(d...

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学习Julia矩阵操作与保持年轻的秘诀

自语：话说Julia是一个神奇的语言，语法简单，速度贼快，是吹牛装X的不二神器。记得一个物理学家说过，那些旧理论之所以消失，不是因为人们改变了看法，而是持那种看法的人死光了。...为了证明自己还永远年轻，就用一些时髦的词汇，看bilibili，玩QQ空间，听《两只老虎爱跳舞》，学习Julia。。。...对于嘲笑我装嫩的年轻人，我引用王朔的话：“让我欣慰的是：你也不会年轻很久了” 加油吧，骚年，还在朋友圈打卡R和Python么，试试Julia吧！...1.1 矩阵的生成生成一个4行4列的矩阵, 这里使用1~16数字....注意, 这里生成矩阵时, 需要首先定义一个空的数组, 然后再进行填充. mat = Array(Int32,4,4) 4×4 Array{Int32,2}: 125804192 256236432

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Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

以下是julia 中常见的数字类型：整数类型类型位数最小的价值最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia

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Dygraphs 中的高亮区间

本文，我们来探讨，如何在 Dygraphs 中画出两点之间的区间，如上图。...思路如下：找出开始的点找出结束的点使用 Canvas 的 fillRect 的方法绘制矩形我们先来认识下 fillRect 方法使用: fillRect(x, y, width, height)...方法有四个参数： x：矩形左上角针对画布原点的 x 轴距离 y：矩形左上角针对画布原点的 y 轴距离 width：矩形的宽度，单位是 px height：矩形的高度，单位是 px 比如下面，我绘制一个距离与点...dygraph 对象的引用 toDomCoords 是 dygraphs 中提供的一个能将数据坐标转换成 canvas 坐标的方法。...同类型的方法还有 toDomXCoord，toDomYCoord 等。感兴趣的读者可以前往官网了解

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Julia中的数据分析入门

Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数，因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后，我们将结果合并到一个df中。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。

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Go中的切片append

将切片 b 的元素追加到切片 a 之后： a = append(a, b...) 2....复制切片 a 的元素到新的切片 b 上： b = make([]T, len(a)) copy(b, a) 3....切除切片 a 中从索引 i 至 j 位置的元素： a = append(a[:i], a[j:]...) 5....在索引 i 的位置插入切片 b 的所有元素： a = append(a[:i], append(b, a[i:]...)...) 9....将元素 x 追加到切片 a： a = append(a, x) 因此，您可以使用切片和 append 操作来表示任意可变长度的序列。

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Golang中的数组和切片

数组基础知识数组是一种由固定长度的特定类型元素组成的序列，元素可以是任何数据类型，但是数组中的元素类型必须全部相同。数组的长度在创建时就已经确定，且不可更改。数组的下标从0开始。...声明并初始化一个数组 var arr [5]int // 定义一个长度为 5 的 int 类型数组 arr[0] = 1 // 给数组中的第一个元素赋值为 1 fmt.Println(arr) // [...切片的切片操作s[i:j]，其中i表示切片的起始位置，j表示切片的结束位置（不包含j位置的元素），可以得到一个新的切片。切片可以使用append()函数向末尾添加元素，当容量不足时会自动进行扩容。...// 将 slice2 中的元素打散后添加到 slice1 中 fmt.Println(slice1) // [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 切片的遍历和切片表达式 // 遍历切片 slice...arr[3:] // slice3 的值为 [4 5]，包含 arr[3] 和 arr[4] fmt.Println(slice3) 数组和切片的区别（1）数组的长度固定，切片的长度是动态的。

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Python中的引用和切片

# 引用和切片造成的不同影响当你创建了一个对象并将其分配给某个变量时，变量只会查阅（Refer）某个对象，并且它也不会代表对象本身。...也就是说，变量名只是指向你计算机内存中存储了相应对象的那一部分。这叫作将名称绑定（Binding）给那一个对象。...一般来说，你不需要去关心这个，不过由于这一引用操作困难会产生某些微妙的效果，这是需要你注意的： '''如果直接引用对象的话，对mylist操作也会影响到原本的shoplist 如果想要不影响原本的，必须引用的是对象的切片...，切片即为副本 ''' print('Simple Assignment') shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] # mylist 只是指向同一对象的另一种名称...by making a full slice') # 通过生成一份完整的切片制作一份列表的副本 mylist = shoplist[:] # 删除第一个项目 del mylist[0] print('

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Python中list的切片操作

blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/89674803 文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 1. list的切片操作...Python中可以对list使用索引来进行切片操作，其语法(Python3)如下： a[:] # a copy of the whole array a[start:]...:9] # 从索引为0的列表元素开始迭代列表至索引为8的列表元素，不包含索引为9的列表元素 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> a[3:5] # 从索引为3的列表元素开始迭代列表至索引为...4的列表元素，不包含索引为5的列表元素 [3, 4] >>> a[::1] # 从索引为0的列表元素开始索引列表，每次迭代索引值加1，直至列表结束 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,...2，直至索引为8的列表元素，不包含索引为9的列表元素 [3, 5, 7] # 当索引值为负数时 >>> a[-1] # 列表的最后一个元素 9 >>> a[-2:] # 从列表的倒数第二个元素直至列表结束

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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统计学中的区间估计

推断性统计学中，很重要的一点就是区间估计。三种估计区间置信区间置信区间（confidence intervals）是最常用的区间估计。...95%的置信区间含义如下：从同一个群体中采样100次，目标是群体的平均数。100个不同的样本，有100个不同的置信区间，95个置信区间中含有群体目标参数（该例中即为平均是）。...置信区间只告诉了群体参数的大致范围，不告诉个体参数的分布情况。预测区间预测区间，指的是通过一定的模型（比如线性模型）得到某个数据的预测值，并估计预测值的区间。...预测遇见一般比置信区间（对于预测的置信区间，可以把参考对象设置为预测的平均数）更宽。因为置信区间只考虑到了样本中的取样误差，而预测区间还得考虑到预测的不确定性。...忍受区间，一般用在对于置信区间有严格要求，通过改变群体比例参数达到要求的情况。三个区间的比较置信区间来源于采样误差。预测区间来源于采样误差，预测误差。忍受区间来源于采样误差，群体比例误差。

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聊聊 Golang 中的切片和数组

说到数组，我们应该都不陌生吧，因为基本上每种编程语言中有它的身影；而切片呢？也是一种数据结构，python中也有切片的概念。数组和切片都可以用来存储一组数据。...但是不同的是数组的长度是固定的，而切片则是可变的；切片就类似于一个可变的数组。其实，在Go语言中数组和切片外表看起来很像，也因此有时候我们很容易搞混淆，下面我就用几个例子对比一下数组和切片的差异。...slice slice，即切片，表示一个拥有相同类型元素的可变长度序列。 slice通常被写为[]T，其中元素的类型都是T；它看上去就像没有长度的数组类型。...实际上新的 slice 中的前面的元素是从原来的slice中拷贝过来的。好了，今天的这篇文章就写到这里了，怎么样？...看完以后是不是觉得对 Go 中数组和 slice 的认识又多了亿点点，如果觉得文章写得 ok，请给个点赞，以后我会花更多时间陪你在技术的海洋中遨游！

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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linux中的字符串切片

比如有如下字符串s： s='hello world' 假如我们要取出来world： echo ${s:6} 同样python相同，索引都是从0开始的。...同样与python相似的是，也支持由后向前切片（注意负值需要在括号内）： echo ${s:(-1)} echo ${s:(-3):2} 得到字符串长度： echo ${#s} 参考链接： http:/

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在PowerBI的切片器中搜索

在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？答案是：有的。如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...其实如果不按快捷键，也是能够找到这个搜索按钮的，点击切片器-点击三个小点-点击搜索，它就出来了： ? Simple but useful，isn't it？

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矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

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