我试图用python和渐近找到矩阵的空空间,我不明白为什么.nullspace()不工作?我犯了什么错?对于线性代数,还有其他更好的python模吗?
如果我打印矩阵x,这正是我所期望的,所以我认为问题在于.nullspace()命令,或者类似于矩阵的数据类型?
import sympy as sp
def ranking(A,m=0.1):
A = sp.Matrix(A)
shape = sp.shape(A)
n = shape[0]
S = []
for i in range(n):
S.append([])
for j in
在Python中,给定一个n x p矩阵,例如4 x 4,我如何返回一个4 x 2的矩阵,它简单地对矩阵的所有4行的前两列和后两列求平均?
例如,给定:
A= array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16])
返回一个矩阵,该矩阵的平均值为a:,0和a:,1,以及a:,2和a:,3的平均值。假设n的平均列数显然可以被n整除,我希望它适用于n x p的任意矩阵。
让我澄清一下:对于每一行,我想取前两列的平均值,然后取最后两列的平均值。因此它将是:
新矩阵1+2/ 2,3+4/2 <-行1,新矩阵5+6/ 2,7+8/2 <-行2,等等。
我有一个非常大的数据文件(数以万计的行和列)的格式与此类似。
name x y gh_00hr_bio_rep1 gh_00hr_bio_rep2 gh_00hr_bio_rep3 gh_06hr_bio_rep1
gene1 x y 2 3 2 1
gene2 x y 5 7 6 2
我对每个基因的目标是找出每一组重复的平均值。
最后,我只想让平均值列标题为"00hr_bi
我写了下面的程序来求大斐波那契数的模数。这可以解决大量数字,但在a = 509618737、b = 460201239和N = 229176339这样的fibo_dynamic(509618737,460201239,229176339)情况下无法计算。请帮我解决这个问题。
long long fibo_dynamic(long long x,long long y,long long n, long long a[]){
if(a[n]!=-1){
return a[n];
}else{
if(n==0){
a
我试着取两个近似的lil_matrix稀疏矩阵的点积。分别为100000 x 50,000和50,000 x 100,000。
from scipy import sparse
a = sparse.lil_matrix((100000, 50000))
b = sparse.lil_matrix((50000, 100000))
c = a.dot(b)
并得到这个错误:
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/scipy/sparse/base.py", line 211, in dot
return self * other
我准备了一个随机数矩阵,计算它的逆矩阵,并将其与原始矩阵相乘。从理论上讲,这给出了单位矩阵。我怎么能让numpy为我做这些呢?
import numpy
A = numpy.zeros((100,100))
E = numpy.zeros((100,100))
size = 100
for i in range(size):
for j in range(size):
A[i][j]+=numpy.random.randint(10)
if i == j:
E[i][j]+=1
A_inv = numpy.linalg.l
Dijkstra算法是一种在具有非负边权的有向图中寻找源节点与所有其他节点之间最短路径长度的方法。我想知道为什么以下普通的BFS不被更频繁地使用?
distanceTo[sourceNode] = 0 # All the other entries are Inf.
frontier = [sourceNode]
# In Python, assume the graph is stored in a dictionary of dictionaries G.
# G[x] retrives the neighors of node x, and G[x][y] gives weight