我用python (n,k,mod)得到自然数的幂和,但没有得到完美的时间复杂度。我所用的
mod = 10**9+9
total = 0
for i in range(2, n):
x = pow(i, k, mod)
total += x
total = total%mod
return total
你能提出任何解决幂和的算法吗?
( 1^k + 2^k + 3^k + 4^k .... n^k ) mod 1000000009
其中k在1到1000之间,n属于自然数1。
我已经用纸上的Cramers规则解决了关于x和t的Lorenz变换。我想知道是否有一种方法可以用变量来计算矩阵运算,比如一些矩阵的逆。如果我可以取上面M的倒数,并用k(解矩阵)来点它。我可以解决x和t的问题,我已经尝试过在python上计算变量矩阵的求逆,但没有成功。任何帮助都将不胜感激! 摘要:我需要帮助计算包含变量的矩阵的求逆。这是我的一个尝试。 import numpy as np
from IPython.display import display
import sympy as sp
sp.init_printing() # LaTeX like pretty pr
我在python 3中编写了这段代码:
matrix = []
loop = True
while loop:
line = input()
if not line:
loop = False
values = line.split()
row = [int(value) for value in values]
matrix.append(row)
print('\n'.join([' '.join(map(str, row))
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
我是python的新手,我尝试使用循环将整数值存储在二维列表中(我在C中使用这个逻辑来获取矩阵的输入)。当我运行这段代码时,它将显示IndexError: list赋值索引超出了范围。是什么导致了这个错误?以矩阵形式从1-9打印数字的代码:
num=1
a=[[]]
for i in range(0,3):
for j in range(0,3):
a[i][j]=num
++num
for i in range(0,3):
for j in range(0,3):
print(a[i][j]+" ")
p
在python中,我需要计算一个1554,1554个值矩阵的行列式。在这样做的过程中,我遇到了一个运行时警告:
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
a = np.random.random((1554, 1554))
b = np.random.random((1554, 1554))
c = np.dot(a,b)
det = LA.det(c)
RuntimeWarning:在det r= _umath_linalg.det(a,signature=signature)中遇到溢出
对我如何解决这个问题有什么想
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
我在Python3.7中实现了一个简单的幂方法,它应该计算给定矩阵的最大特征值:
def power(A, x0, num_iter):
""" A - matrix, x0 - initial approximation of eigenvector,
num_iter - number of iteration"""
x = x0
l = x.T @ A @ x
for i in range(num_iter):
y = A @ x
x = y / np.linalg.
关于计算机视觉的另一个问题。
摄像机矩阵(也称为投影矩阵)通过以下关系将3D点X (例如在现实世界中)映射到图像点x (例如在照片中):
l **x** = P **X**
P描述了相机的一些外部和内部特性(它的方向、位置和投影特性)。当我们引用投影性质时,我们使用一个校准矩阵K。同样,R表示相机的旋转和它的平移,因此我们可以将P写为:
P = K [ R | t ]
R= t表示矩阵R和t的级联。
R is a matrix 3 X 3
t is a vector 3 X 1
K is a matrix 3 X 3
[R | t ] is a matrix 3 X 4
As a cons