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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
我正在使用Python中的大型稀疏矩阵。矩阵的表示给出了存储元素的数量,例如
<100000x100000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 1244024860 stored elements in Compressed Sparse Row format>
我的问题是:如何让1244024860返回数字给我呢?,我想使用这个数字近似于非零元素的数量(即使有些存储的元素可能是零)。
对于较小的矩阵,我使用的是sparse_mat.count_nonzero()
我正在尝试使用statsmodels库statsmodel.tsa.statespace.sarimax.SARIMAX从Python语言中的离散时间序列数据识别状态空间模型。 我需要状态空间通用形式(here the statsmodel reference)的矩阵:从statsmodel页面可以解释这些矩阵,但不清楚如何推断它们。 例如,如果我想对识别的模型应用卡尔曼滤波器(通过sarimax),我需要此图片中描述的矩阵state space matrices needed 是否可以使用statsmodel获得矩阵系数
我在python中为矩阵创建了一个类,并希望具有不同的函数,这些函数在应用于矩阵对象时可以实现特定的目标。具有错误的特定函数是将一个矩阵添加到另一个矩阵的函数。
class Matrix:
def __init__(self, rows):
self.rows = rows
self.m = len(rows)
self.n = len(rows[0])
def add(self,other):
output = [[0 for x in range(self.m)] for y in range(self.m)]
for i
编辑:参见,在那里我学会了如何使用Numba并行化Python中的稀疏矩阵-向量乘法,并且能够与Matlab结合。
原题:
我观察到,在Matlab中,稀疏矩阵向量乘法比Python (使用枕稀疏矩阵)快4到5倍。下面是Matlab命令行的一些细节:
>> whos A
Name Size Bytes Class Attributes
A 47166x113954 610732376 double sparse
>> whos ATran
当我在对象上调用dir时,为什么一些对象方法/属性没有显示出来?
示例:
from scipy import sparse
e = sparse.eye(2)
'H' in dir(e)
返回False。但是调用e.H工作得很好(返回另一个稀疏矩阵对象)。为什么会这样,我如何才能看到这些隐藏的属性?
我使用的是Python 3.5.1。
我安装了weka和python包装器。
我已经到了
from weka.classifiers import Classifier
clf=Classifier(classname="weka.classifiers.rules.JRip")
from random import randint
X = [[randint(1,10) for _ in range(5)] for _ in range(100)]
y = [randint(0,1) for _ in range(100)]
但是现在我不知道如何加载作为Python数据结构可用的数据。
我如何加载数据矩阵,输出
我试图使用嵌套列表理解来转换python中的矩阵。
我不明白为什么这不会返回一个转置矩阵。我试图在python中实现矩阵转置,特别是使用嵌套列表理解。
return [[row[i] for i in range(len(m))] for row in m]
M是我上面的矩阵。
m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我得到的矩阵与我输入的返回语句相同。我做错了什么?