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我做了一个矩阵类,我想实现一个换位方法: template void Matrix::Transpose() { // for square matrices if(this->Width() == this->Height()) { for(std::size_t y = 1; y Height(); +
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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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我有一组(n*n)大小的稀疏矩阵,称为M1、M2...、Mj. 我想创建一个大的块对角线稀疏矩阵,如下所示: |M1 0 0 . . . | |0 M2 0 . . . | |. . . . . . | |. . . Mj-1 0| |0 0 0 ... Mj| 我尝试了以下操作: Eigen::SparseMa
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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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好,基本上我的问题是,我有一个矩阵,我把它奇异值分解,然后把它放在变量u,s和v中,我对s矩阵做了一些修改,使它成为对角线,还修改了一些数字。现在我基本上是试着把它重建成一个正则矩阵,从这3个矩阵恢复到原来的矩阵。有谁知道有什么函数可以做到这一点吗?我似乎在NumPy中找不到任何这样的例子。 推荐答案 唯一稍微有点棘手的是s如果您已经安装了scipy它有scipy.linalg.dia
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我正在尝试使用循环创建n个k个k个MVN协变量的矩阵。 很简单,但到目前为止还不起作用。以下是我的代码: n=1000 k=5 p=100 mu=0 sigma=1 x=matrix(data=NA, nrow=n, ncol=k) for (i in 1:k){ x [[i]]= mvrnorm(n,mu,sigma) } 缺少什么? 推荐答案
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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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我正在尝试使用在Python中导入的MatLab结构创建二维(2-D)数据结构。 当我使用Pandas.DataFrame时,每个单元格都包含一个矩阵,但是它们以列表格式显示。我正在尝试将其更改为矩阵格式。 使用以下代码时,Python中的DataFrame将类似于: (然而,它并不相同,因为实际数据是从MatLab导入的,并且具有不同的类型,而我不能使用python重新创建它)
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我希望使用递归生成矩阵的所有可能排列。 例如,2x2矩阵将有24种可能性。 1 2 1 2 1 3 1 4 3 4, 4 3, 2 4, 2 3....24 possibilities. 以下是我的代码。逻辑看起来很好,但我只能得到四种不同的可能性。我希望有人能帮我解决这件事。 public class NewClass { public static int LENGTH
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我有一个矩阵,希望对列1具有相同值的所有列求平均值。例如 A[1 2 3;1 2 5;3 2 5] 列1的数字是1的两倍,所以我想列出列1的数字为1的所有列,因此结果将是 新建[%1%2%4;%3%2%5] 执行此操作的最简单方法是什么? 此外,我希望在此矩阵中,介于1和本例中的3之间的每个数字都出现在第1列中,并且它应该用NAN填充相应的其他列。 所以结果应该是 A_new2[
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我有以下值数组: var array = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p']; 直观地表示为矩阵: a b c d e f g h i j k l m n o p 我要做的是-如果我获得此数组的任何键和数组的长度,则计算行&;列值[x,y]。 0(
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我需要根据行/列索引和切片距离对2D输入数组进行切片。在下面的示例中,我可以从输入矩阵中提取一个3x3的子矩阵,但如果不手动写下索引,我无法将此代码调整为适用于任何我想要的搜索距离: 示例: import numpy as np # create matrix mat_A = np.arange(100).reshape((10, 10)) row = 5 col = 5 # B
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假设有两个矩阵: A A [,1] [,2] [,3] [1,] 1 0 0 [2,] 0 1 0 [3,] 0 0 1 我要创建一个新矩阵AB,它由A和B行的所有可能组合组成。预期结果: > AB [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,
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如何重载R中的矩阵乘法运算符?我可以使用大多数其他运算符(使用Ops)这样做,但是对于矩阵运算,我得到以下错误: requires numeric/complex matrix/vector arguments 以下是最小的工作示例: speed = function(x){ structure(list(y = x), class = "spe
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我有一个包含 10 列的数据框,收集“用户"的操作,其中一列包含一个 ID(不是唯一的,标识用户)(第 10 列).数据帧的长度约为 750000 行.我正在尝试提取由包含“用户"标识符的列拆分的单个数据帧(因此获取数据帧的列表或向量),以隔离单个参与者的操作. ID |数据1 |数据2 |... |用户身份1 |啊!bbb |... |u_0012 |aab |bb2 |... |u_0013
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我有一个根据以下代码动态更改的矩阵; for( It=all_frames.begin(); It != all_frames.end(); ++It){ItTemp = *它;减去(ItTemp,基地,新数据);cout 我想要做的是确定 cv::Mat NewData 是零矩阵的帧.我尝试使用 cv::compare() 函数和简单的运算符(即 NewData == NoData)将它
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我已经为 dft 做了一些预处理,我正在尝试通过 imwrite 保存这张图片. 我的裁剪图像有这个信息 output.type() 5output.channels() 1输出深度() 5 但是每次我保存它都会输出黑色.我已经检查了 stackoverflow 的旧现有线程,但似乎都对我不起作用.例如OpenCV2.3 imwrite 保存黑色图像 我也尝试了很多颜色转换和深度转
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我有一个 rmd 文档,其中包含以下内容 ```{r code_block, echo=FALSE}A = 矩阵(c(1,3,0,1),2,2)B = 矩阵(c(5,3,1,4),2,2)```$$\开始{bmatrix}1&0 \\3&1 \\\结束{b矩阵}*\开始{bmatrix}5&1 \\3&4 \\\结束{b矩阵}$$ 现在我不想手动对 LaTeX 部分进行硬编码,而是可以使用来自
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我有问题.我需要遍历 MATLAB 中 n 维矩阵中的每个元素.问题是,我不知道如何对任意数量的维度执行此操作.我知道我可以说 for i = 1:size(m,1)对于 j = 1:大小(m,2)对于 k = 1:大小(m,3) 等等,但是有没有办法对任意数量的维度做到这一点? 解决方案 您可以使用线性索引来访问每个元素. for idx = 1:numel(array)元素 =
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