我需要以一种不同的方式这样做,因为pcolor会在输出文件中生成对角线。
h=pcolor(rand(16)); %The actual data comes from hist3
set(h,'EdgeColor','none');
colormap(gray(256));
set(gca,'yscale','log');
set(gca,'xscale','log');
print('test.png','-dpng','-r4800'); %Gi
我是一个完全的初学者编码,我有问题,如何使用对角日志作为路径为win32保存一个打开的excel文件。我继续接受;
pywintypes.com_error:(-2147352567,“异常发生了”),(0,'Microsoft‘,"Microsoft无法访问’C:\/user1/user1 1/Desktop/610D1100‘文件。有几个可能的原因:\n·文件名或路径不存在。\n·文件正在被另一个程序使用。\n·您试图保存的工作簿与当前打开的工作簿的名称相同。“,'xlmain11.chm',0,-2146827284)
以下是相关代码:
from
我想用Python对矩阵进行对角化,下面是我的脚本:
import scipy.linalg as lg
vp = lg.eig(A) # eigen values and vectors
D = N.diag(vp[0]) # diagonalisation of A from its eigen values
P=vp[1] # such as A = P.D.P(-1)
Pm1=lg.inv(P)
但是我怀疑A不能对角化,但这并不能阻止Python计算D、P和P(-1),而不会有任何麻烦.更重要的是,D中的系数是复数,当A中的系数是实的时候,它
我希望得到所有的对角线,这些对角线平行于方阵中的第一条对角线,使用python。
matrix = [[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,0,1,2],
[3,4,5,6]]
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix)):
diagonal = []
if i == j + 1 :
diagonal.append(mat[i
我想求解系统A.b=x,其中A是,几乎是,是python中的三对角矩阵:
A是这样的矩阵
a b 0 0 .... 0 0 b
b a b 0 .... 0 0 0
0 b a b .... 0 0 0
.
.
0 0 0 0 .... b a b
b 0 0 0 .... 0 b a
即具有非零对角的三对角线。
我可以使用numpy解决程序来解决和集成我的系统:
numpy.linalg.solve
这是可行的,但非常慢,因为我的矩阵是巨大的,我不认为它利用了稀疏和接近三对角的A阵列。
如果它是一个纯三对角系统,我知道如何使用经典的正反向替换算法快速高效地求解,但我遇到的是那些非零的相对角点
我只是在学习python,并想要定义一个函数,它返回一个nxn方阵,主对角线(i=j)、上对角(j=i+1)和下对角线(j=i-1)以及所有其他元素的预定义值等于0。
任何帮助都将不胜感激,
谢谢
import numpy as np
import scipy as sp
n=6
m=np.zeros((n,n))
for i in range(n):
m[i-1,i]=-1
m[i,i]=2
m[i,i-1]=1
m[0,n-1]=0
m[n-1,0]=0
print m