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问题是通过改变kst、x1、x5和xo,在(-8e-4到2e-4)的范围内找到x3的最佳(最大)值) x5=5 %Input 2 (Input 2 is a state variable and could vary in range of 4 to 15 while performing optimization) kst=1 %Input
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我想用本征库将[vec,val] = eig(A)从MatLab翻译成C++,但我达不到同样的结果! 我尝试了eigensolver、ComplexEigenSolver和SelfAdjointEigenSolver.,但都没有给出像eig(A)这样的结果。 Sample matrices: Tv(:,:,223) = 0.8648 -1.9658 -0.2785 -
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我正在通过在Coursera上使用Andrew Ng的机器学习来实现所有的代码,而不是用MatLab。 在编程练习3中,我以向量化的形式实现了我的正则化Logistic回归成本函数: def compute_cost_regularized(theta, X, y, lda): reg =lda/(2*len(y)) * np.sum(theta**2) return
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我刚开始在CourseraMachine Learning上Ng的课程。 第三周的主题是Logistic回归,因此我尝试实现以下成本函数。 假设定义为: 其中g为Sigmoid函数: 这是我的函数目前的外观: function [J, grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); % number of training e
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我在matlab中有一个结构数组(98*1): 现在我正在尝试使用两个特定的字段(例如x和y)来绘制图形。X和y的值出现在这98行中的每一行上。尝试使用以下命令绘制时出错。 plot(ans{1:98,1}.x,ans{1:98,1}.y) 应为大括号或点索引表达式的一个输出,但 有98个结果。 仅(行1)绘制错误(ANS{1:98,1}.x,ANS{1:98,1}.y)
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考虑以下示例 f = figure(1); ax(1) = subplot(2,1,1); plot(1:100,randi(50,1,100)); ax(2) = subplot(2,1,2); plot(1:100,randi(50,1,100)) [x, ~] = ginput(2); clickedAx = gca 有没有什么我可以点击的子图编号,我从轴句柄属性中为GI
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我想包括LaTeX的数字,最好是与矢量化的格式,但与LaTeX的所有文本的MatLax字体。我一直在使用MatLab函数matlab2tikz,它对简单的图形非常有效,但现在我的图形有太多的数据点,这会导致错误。因此matlab2tikz不适合。 我一直在查看matlabfrag,我认为它可以实现我想要的功能,但当我按照用户指南中的详细说明在LaTeX中运行该脚本时,它出现错误File no
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我需要绘制一块偏离其平衡状态的点。使用quiver将如下所示: 现在我只想绘制位于箭头尖端的标记。如何做到这一点? 输入数据是U和V偏差(在笛卡儿轴上),获取矢量原点的X、Y坐标不是问题。 推荐答案 您不能简单地使用类似plot(X+U, Y+V, 'o')的内容,因为quiver会对U和V应用自动计算的比例,以便所有箭头都能很好地适应图中。您需要包括该刻度。 查看q
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我正在尝试更改MatLab等高线图中某些线的LineJoin。当我修改EdgePrims时,只有";部分行";受影响: num_incs = 3; x = linspace(-1,1,num_incs); [Xa,Ya] = meshgrid(x,x); Z = abs(Xa) + abs(Ya); [C,hContour] = contour(Xa,Ya,Z,20,'Li
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我想绘制一个时间序列(外汇期货合约的定价数据)。时间以yyyymmdd HH:MM:SS字符串格式给出。价格在double中。 时间序列跨度超过一周。但是,数据点的时间戳始终在工作日。是否有内置方法可以显示适当的x轴标签和缩放,但不在周末? 我目前可以通过将字符串中的时间戳转换为datenum来显示时间序列,并使用datetick自动排列x轴。但我想知道如何排除x轴上的周末。或者从没有数据
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我有一个等高线图,如下所示: 现在,如果我没有数据来生成等高线图,而我只有图像,我如何从图像中提取每个像素的值并将其存储在数组中? 任何用MatLab/Python编写的建议或示例都会很有帮助! 推荐答案 这里有一个小的MatLab脚本,它可以完成这项工作(使用一些图形用户界面,阅读图底部的指南): %// Import the data: imdata = impo
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我正在尝试通过一个Mex函数(用Fortran编写)在MatLab中创建一个稀疏方阵。我想要类似A = sparse(I,J,K)的内容。我的三胞胎是这样的,条目之间有重复 femi = [1, 2, 3, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 6, 5, 5, 2] femj = [2, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 6, 3, 1, 1, 2, 2, 4] femk = [2,
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我正在寻找或更确切地说在2个矩阵A和B之间建立公共特征向量矩阵X,例如: AX=aX with "a" the diagonal matrix corresponding to the eigenvalues BX=bX with "b" the diagonal matrix corresponding to the eigenvalues 其中A和B是方阵和可对角化矩阵。 我
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我正在尝试用交替最小二乘法实现NMF。我只是好奇这个问题的以下基本实现: 如果我理解正确的话,我们可以用封闭形式的解来求解这个伪代码中陈述的每个矩阵方程,没有非负性约束,并以一种蛮力的方式将负条目设置为0。这种理解正确吗?例如,在我们使用投影梯度下降的情况下,这是更复杂、更受约束的优化问题的基本替代方案吗?更重要的是,如果以这种基本的方式实现,算法还会有实用价值吗?我想使用NMF进行变量缩减
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假设我要对凸多边形内的点进行均匀采样。 这里和互联网上描述的最常见的方法之一是对多边形进行三角剖分,并使用不同的方案在每个三角形内生成统一的随机点。 我发现最实用的方法是从均匀分布生成指数分布,例如-log(U),并将和归一化为1。 在MatLab中,我们将使用以下代码在三角形内进行均匀采样: vertex=[0 0;1 0;0.5 0.5]; %vertex coordi
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我有一些数据要使用二次、三次或四次傅立叶级数进行拟合。 虽然this关于堆栈溢出的问题和答案与我希望使用Scipy完成的任务很接近,但他们已经将其系数预定义为tau=0.045。我希望我的Fit能够找到具有95%可信区间的可能系数(a0、w1、w2、w3等),就像傅立叶级数的MATLAB curve fit等效项一样。我看到的另一个选项是使用fourier_series from sympy,但
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我有一个3D矩阵,定义如下: A = zeros(3,3,3)*3; A(:,:,1) = [1 2 3; 3 2 1; 3 4 7]; A(:,:,2) = [4 5 6; 6 5 4; 2 5 8]; A(:,:,3) = [7 8 9; 9 8 7; 3 6 9]; 我的目标是通过对3D矩阵的两个连续层进行内插来提取2D矩阵。在本例中,我希望矩阵位于第1层和第2层之间75%的距离。
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我正在尝试使用八度删除从数据文件中读取的非ASCII字符,但我无法使其工作。我试着得到这些“奇怪”字符的ASCII码,它们确实有随机的ASCII码。字符串的示例如下: AsdqwФЕДЕРАЛЬ234asdas234НОЕ234АГЕНТСqewwqedasТВОПasdsadООБРАasdasdЗОВАНИЮ Госудаsadasdsagwfрственнаяакадеasdмияпр
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Octave中是否有与matlab的contains函数等效的函数?或者,有比用Octave编写我自己的函数来复制此功能更简单的解决方案吗?我正在从MatLab切换到Octave,并且我在所有的MatLab脚本中都使用contains。 推荐答案 让我们继续使用contains上的文档中的示例:在Octave中,没有MatLab R2017a中引入的(双引号)字符串。因此,我们需要切换
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在一个可执行的Octave脚本中,我希望传递一个包含矩阵的文件的名称,并使gnu octave将该文件信息作为矩阵加载。我该怎么做? 下面是脚本应该是什么样子 #! /usr/bin/octave -qf arg_list = argv() filename = argv{1} % Name of the file containing the matrix you want to
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