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python常见矩阵除法_Python矩阵除法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 我有一个关于按元素划分矩阵问题,我意思是我想要第一个矩阵元素[I,j]除以第二个矩阵(Q)元素[I,j]。...我把每个像素单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”矩阵 此命令将大矩阵(128×128)转换为较小矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在,在完成这项工作之后,我需要将foto_dct每个矩阵除以一个不同矩阵(在这段代码称为“Q”)。...18 16 -14 11 -7 4] [ -7 9 -10 12 -13 11 -9 5] [-11 15 -14 15 -14 11 -9 5] [ -1 2 -4 5 -5 4 -3 2]] 这是我除法后得到...0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0] [ 0 0 0 0 0 0 0 0]] 如您所见,以element[0,0]=613为例,除法

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    关系代数除法运算

    除法运算定义: ?   RS÷S意义就是:“在R和S联系RS,找出与S中所有的元组有关系R元组”。   这个概念描述非常抽象,刚开始学习同学完全不知所云。...这里通过一个实例来说明除法运算求解过程    设有关系R、S 如图所示,求R÷S 结果 ?       求解步骤过程:      第一步:找出关系R和关系S相同属性,即Y属性。...第二步:被除关系R与S不相同属性列是X ,关系R在属性(X)上做取消重复值投影为{X1,X2};       第三步:求关系RX属性对应像集Y                       ...第四步:判断包含关系                    R÷S其实就是判断关系RX各个值像集Y是否包含关系S属性Y所有值。...也许你现在有点明白除法运算是如何操作了,下面我们来引申一下,除法运算可以解决什么问题呢?

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    Python3除法之真除法、截断除法和下取整对比

    概述 在Python3,数学运算除法被分为两种,分别是“真除法”,即无论任何类型相除结果都会保留小数点,和我们实际数学运算结果一致,而“截断除法”,则是无论任何类型相除结果都会省略结果小数部分...以下是两种除法基本形式: # 真除法 X / Y # 截断除法 X // Y 真除法 X = 8 Y = 2 Z = 3 print(X / Y) print(X / Z) 示例结果: 4.0 2.6666666666666665...真除法结果表明不论操作数类型其相除结果都返回一个浮点结果。...3 从示例我们可以看到,截断除法并不是真的直接去掉小数点后面的数字,而是类似模块mathfloor方法,即向下取整,且负值取整方式也是这样。...mathceil方法可以实现浮点数上取整。

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    oracle 除法函数,Oracle 函数

    1 mod:求除法余数,如:mod(1600, 300) 100 ceil:求大于等于某数最小整数,如:ceil(2.35) 3 floor:求小于等于某数最大整数,如:floor(2.35) 2...如:rpad(‘Hi’,10,’-‘) Hi——– trim:在一个字符串中去除另一个字符串,如:trim(‘S’ FROM ‘SSMITH’) MITH replace:用一个字符串替换另一个字符串子字符串...Oracle日期类型是包含时间在内。...主要日期格式字符含义 AM、PM:上午、下午,如:08 AM D:数字表示星期(1~7),如:1,2,3,4,5,6,7 DD:数字表示月中日期(1~31),如:1,2,3,…,31 MM:两位数月份...: 原样显示标点符号 ‘TEXT’:引号文本原样显示,如:TEXT 7 数值转换符: 9:代表一位数字,如果是正数,前面是空格,如果是负数,前面是?

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    BigDecimal除法

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...subBigDecimal.divide(new BigDecimal(13),0,BigDecimal.ROUND_HALF_UP); 第一参数表示除数, 第二个参数表示小数点后保留位数, 第三个参数表示舍入模式,只有在作除法运算或四舍五入时才用到舍入模式...,除非两边(距离)是相等,如果是这样,向下舍入, 例如1.55 保留一位小数结果为1.5 ROUND_HALF_EVEN //向(距离)最近一边舍入,除非两边(距离)是相等,如果是这样,如果保留位数是奇数...,使用ROUND_HALF_UP,如果是偶数,使用ROUND_HALF_DOWN ROUND_HALF_UP //向(距离)最近一边舍入,除非两边(距离)是相等,如果是这样,向上舍入, 1.55...保留一位小数结果为1.6 ROUND_UNNECESSARY //计算结果是精确,不需要舍入模式 ROUND_UP //向远离0方向舍入 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    pythonndarray除_Numpy 基本除法运算和模运算

    参考链接: Pythonnumpy.true_divide 基本算术运算符+、-和*隐式关联着通用函数add、subtract和multiply  在数组除法运算涉及三个通用函数divide、true_divide...数组除法运算  import numpy as np  # divide函数在整数和浮点数除法均只保留整数部分(python3np.divide == np.true_divide)  a =...)  print (np.divide(a,b),np.divide(b,a))  # (array([2, 3, 1]), array([0, 0, 0]))  # true_divide函数与数学除法定义更为接近...,即返回除法浮点数结果而不作截断  print (np.true_divide(a,b),np.true_divide(b,a))  # (array([ 2. , 3. , 1.66666667])...模运算  # 计算模数或者余数,可以使用NumPymod、remainder和fmod函数。

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    逆向课程第五讲逆向优化方式,除法原理,以及除法优化下

    逆向课程第五讲逆向优化方式,除法原理,以及除法优化下 一丶除法优化 1.有符号被除数 / 无符号除数情况下 高级代码为: 汇编优化体现形式 相比于昨天,我们发现了 无符号...依据上面的汇编代码n值等于1 也就是shr edx,1  那么我们知道,算一个除法时候,必须扩展符号位 也就是 变成了 EDX.EAX 了,现在EDX右移一位,那么相当于 eax移动了32位+1,也就是...又晕了是不是,一个DIV没用到,很难看到这是一个除法对不对....那么根据上面的程式,继而得到了  一步一步简化 第一次简化: 可以把2^32次方拿到上面来  第二次简化 第三次简化: 第四次简化 第五次简化 第六次简化: 第八次简化: 得出了 那么根据以前除法公式...二丶除数为负数 1.除数为  -2情况下 高级代码: 汇编代码:  公式还是一样,向上取整公式.也就是昨天 b- 1是3 b是除数, 结果是2 ^2次方.

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    基于迭代单元除法器基于迭代单元除法

    基于迭代单元除法器 迭代单元 数字信号处理,有大量算法是基于迭代算法,即下一次运算需要上一次运算结果,将运算部分固化为迭代单元可以将数据处理和流程控制区分,更容易做出时序和面积优化更好硬件描述...,这次将基于迭代单元构造恢复余数和不恢复余数除法器 恢复余数除法器 迭代单元 算法 将除数移位i位 判断位移后除数与余数大小 若位移除数大于余数,则余数输出当前余数,结果输出0;否则输出余数减位移除数...恢复余数除法器cell(来自《基于FPGA数字信号处理》) RTL代码 module restore_cell #( parameter WIDTH = 4, parameter STEP...不恢复余数除法器cell(来自《基于FPGA数字信号处理》 RTL代码 module norestore_cell #( parameter WIDTH = 4, parameter...,不恢复余数除法器最后需要调整余数为正

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    逆向课程第四讲逆向优化方式,除法原理,以及除法优化上

    逆向课程第四讲逆向优化方式,除法原理,以及除法优化上 除法原理,涉及到了数学公式,而且在汇编体现形式也有10几种 这里首先讲解前4, 抱着问题学习 一丶为什么要熟悉除法优化...,以及除法原理 是这样,在计算机,除法运算对应汇编指令分为 DIV(无符号除法指令) 以及 IDIV(有符号除法指令)....二丶丶熟悉数学证明 在讲解除法之前,我们要熟悉一下数学公式,以及数学证明,因为在除法优化,和这些数学公式息息相关....第47页 首先我们要明白计算机除法 1.有符号树和无符号数混除,那么结果是无符号 2.两个无符号整数相除,结果还是无符号. 3.计算机面临如何处理小数,比如 9 / 4 = 2.25 理解数学向下取整.../ 商 4.c = (a - r)/b    : 求商: 被除数 - 余数 / 除数 5. r = a - (c * b)          : 求余数 被除数 - (商 * 除数)   3.计算机除法

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    Python实现所有算法-高斯消除法

    这篇文章写算法是高斯消元,是数值计算里面基本且有效算法之一:是求解线性方程组算法。 这里再细写一下: 在数学,高斯消元法,也称为行约简,是一种求解线性方程组算法。...对于矩阵每一行,如果该行不只包含零,则最左边非零条目称为该行前导系数(或枢轴)。因此,如果两个前导系数在同一列,则可以使用类型 3行操作使这些系数之一为零。...如果矩阵所有前导系数都等于 1(这可以通过使用类型 2 基本行操作来实现),并且在包含前导系数每一列,则称矩阵为简化行梯形。...在实践,通常不会用方程来处理系统,而是使用更适合计算机操作增广矩阵。行缩减过程可以概括如下:从L1以下所有方程消除x,然后从L2以下所有方程消除y。这将使系统变成三角形。...在下面的伪代码,A[i, j]表示矩阵A在第i行和第j列条目,索引从 1 开始。转换在原地执行,这意味着原始矩阵丢失,最终被其行梯形形式替换。 看不懂?

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