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我有一个二进制矩阵列表。在每个矩阵中,我希望检测被连接的黑色像素(1)的环(链)包围的白色像素(0)区域。 例如,在下面的矩阵中,有两个白色像素(零)区域,它们都完全被连接的1组成的“链”包围:2x2和3x2组0。 m # [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] # [1,] 1 1 1 1 0 0
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如果我有3个不同的矩阵,一个用于旋转(R),一个用于平移(T),一个用于缩放(S),如何通过操作引起这些矩阵的一个来达到相反的效果? 到目前为止,我收集到的是,如果我转置了旋转矩阵,我将实现我想要的(这是正确的吗?)。那另外两个呢? 如果有一种常见的方法,有没有什么特殊情况下这些方法不能满足需要? 推荐答案 旋转矩阵R的逆确实是其转置RT。 缩放矩阵的逆S很简单,因为它只包含对
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我刚刚玩弄了一下Eigen,注意到MatrixXf::Random(3,3)总是返回相同的矩阵,第一个总是这样例如: 0.680375 0.59688-0.329554 -0.211234 0.823295 0.536459 0.566198-0.604897-0.444451 这是故意的行为,还是我只是在监督一些非常简单的事情?(我使用数学库的经验几乎为零) 我使用的代码:
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使用下面的代码,我创建了一个关联矩阵。下面的代码只是为所有数据创建一个矩阵,而不考虑处理方式。然而,在我的数据中有一列是治疗。我想做两个不同的矩阵(每种治疗类型一个)。我的治疗在第六栏“治疗”中具有绝对的价值.第10到44列,我要为其创建一个矩阵。 correlations
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我在尝试从相关性矩阵中提取数据时遇到了一些困难,我希望提取高于0.8和低于0.99的值,因为我希望排除恰好为1的两只股票的相关性。 这是我的代码: #Test #load the packages library(corrr) library(ggplot2) library(ggcorrplot) library(dplyr) library(quantmod) #get
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我编写了以下函数来使用所谓的Cramér's V估计多项式变量的成对相关性。为此,我使用了vcd包,但据我所知,没有任何现有函数可以从矩阵或类似于cor的data.frame创建V的对称相关矩阵。 该函数为: require(vcd) get.V
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下面的MWE代码1可以很好地计算2列数字的和积,并且求和输入矩阵水平扩展以适应其他求和方案。 下面的MWE代码2是对MWE代码1的修改,使输入矩阵也可以垂直扩展,因此用户可以添加要在求和乘积计算中求和的元素行。当我运行MWE代码2时,代码崩溃,在[:(下标)逻辑下标太长&qot;中出现错误。 为什么我收到此错误? 下面的图片说明了该问题。 MWE代码1: library(
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我已接受对我的问题how-to-save-the-edge-list-of-igraph-object-with-the-predefined-layout的回答。我在回答时使用了建议的代码: edges
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假设我有一个矩阵,它有X行和Y列。元素的总数是X*Y,对吗?那么这就是n=X*Y吗? for (i=0; i
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我有一个包含两列的Pandas DataFrame,&id";(唯一标识符)和";Date&Quot;,如下所示: test_df.head() id date 0 N1 2020-01-31 1 N2 2020-02-28 2 N3 2020-03-10 我已经创建了一个自定义的Python函数,该函数在给定两个日期字符串的情况下,将计算这
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我有两个向量:x (n,1)和y (n,1),我想从这些向量创建一个M (n,n)矩阵,它包含每两对之间的距离。 推荐答案 可以使用outer函数 x
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我有一个矩阵,并寻找一种有效的方法将其复制n次(其中n是数据集中的观测值)。例如,如果我有一个矩阵A A
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我希望有人能帮我这个忙。 我有这个数据帧,它是dunnTest()的输出,它包含成对比较和p值。dunnTest()的示例输出如下所示。我尝试做的是将数据帧重塑为矩阵,并创建热图曲线图或关联曲线图平铺图,以可视化哪些组彼此之间有显著差异。输出应如下图所示。但是,块内的数据不是相关值,而是dunnTest() 中的p值 我试图完成的问题与此link中发布的问题类似,但没有给出任何答案。
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我有一系列不同长度的独立变量列表(字符串)。我想将它们合并到一个数据帧中,以形成存在(1)/不存在(0)矩阵。考虑到它们的长度不同,我甚至想不出如何创建初始数据框。下面是我的例子: data1
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我想制作一个如下所示的相关矩阵。然而,R一直告诉我 'Error in eigen(corr) : infinite or missing values in 'x'' Correlation matrix circles 我认为这可能是由于我的矩阵中的NA值造成的。但是,当我尝试通过添加 'na.rm=TRUE,' it doesnt seem to help circl
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Gram矩阵是X @ X.T结构的矩阵,该结构当然是对称的。在处理密集矩阵时,numpy.dot乘积实现足够智能,可以识别自乘以利用对称性,从而加快计算速度(请参阅this)。但是,使用scipy.sparse矩阵: 时,没有观察到这样的效果 random.seed(0) X = random.randn(5,50) X[X
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我认为Eigen使用压缩方法存储稀疏矩阵。有没有什么方法可以从STD::Vectors中提取特征稀疏矩阵的三元组格式的向量? 谢谢。 详细信息(三元组格式示例) 矩阵的三元组格式: A= 3 0 4 0 0 0 1 0 0 2 0 5 4 0 0 0 i = 1 1 2 3 3 4 // row j = 1 3 3 2 4 1 // column S = 3 4 1 2 5
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我想创建一个Python程序,该程序从一个具有一些系数的向量计算一个矩阵。这个矩阵是某种上下三角形。假设我们有以下系数向量a=[a0,a1,a2,a3,a4,a5],那么我想要计算矩阵: 我需要从向量a转到创建下/上三角矩阵A。我知道如何手动为其编制索引,但我需要一个可以执行此操作的程序。 我可能在考虑另一个循环中的循环,但我很难理解它在Python中是如何完成的,您认为这里应该做什么
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我在试着做罗德里格斯公式,绕着任意轴旋转一定角度。我有此代码 数据-lang=“js”数据-隐藏=“假”数据-控制台=“真”数据-巴贝尔=“假”> function norm(v) { return Math.sqrt(v[0]*v[0] + v[1]*v[1] + v[2]*v[2]); } function normalize(v) { var length =
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我有一个这样的矩阵: import numpy as np A = np.array([ [1,1,1,0], [1,1,0,1], [1,0,1,1], [0,1,1,1] ]) 和一个向量: b = np.array([0,1,1,1]) 我想解这个方程:A*x=b。但我想用模2来解它,也就是1+1=0。因此,本例中的解决方案为: x
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