MATLAB：检测并删除2列矩阵镜成像对
我有一个矩阵 [1 2 3 6 7 1 2 1] 和希望删除镜成像pairs..i.e。输出是不是： [1 2 3 6 7 1] 或 [3 6 7 1 2 1] 有没有一种简单的方法来做到这一点？我能想象一个复杂的for循环，喜欢的东西（或不删除原有的pair..only一个复制版）：对于i = 1：Y VAR1 =（I，1）; VAR2 =（I，2）
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这是一个关于在同一个语句多次递增MATLAB阵列的一个值，而无需使用for循环的问题。 设置我的数组： ＆GT;＆GT; A = [10 20 30]。 然后运行：＆GT;＆GT; A（[1,1]）= A（[1,1]）+ [20 3]A = 13 20 30 显然，20被忽略。不过，我想它被收录，因此：＆GT;＆GT; A = [10 20 30]。 ＆GT;＆GT; A（[1,
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CHANGEM（替代值）的优雅量化版本 - MATLAB
在Matlab的2012b，有一个 changem 功能，可以替代由一组键指定其他值矩阵的元素：
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使用伊斯雷尔不一致的结果
拿这个简单的例子： A = [1 2I];X =零（1，长度（a））; 对于n = 1：长度（a） X（N）=伊斯雷尔（一（正））; 结束 在试图矢量化code，我想： Y = arrayfun（@以色列，一个）; 但结果是不相同的： X = 1 0 Y = 0 0 我在做什么错了？ 解决方案 这肯定似乎是一个错误，但这里有一个解决方法：＆GT;＆G
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由previous非零值替换矢量全部为零
基于Matlab /八度算法的例子： 输入向量：[1 0 2 0 7 7 7 0 5 0 0 0 9] 输出向量：1 1 2 2 7 7 7 7 5 5 5 5 9] 的算法非常简单：它穿过载体和替换为最后非零值全零。它似乎微不足道，并且因此，当以慢于完成（ⅰ= 1：长度）循环，并能够参考previous元件（I-1），但看起来不可能在快速量化形式被配制。 我试图合并（）和shift（）
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插入新的值到一个数组
目前，我有不同长度的列向量，我想在原来的阵列中的各个点插入另一列向量。即我想我的新阵列添加到旧数组的开始跳过10个地方再次添加我的新阵，又跳过10个空格，再等我添加新的数组，直到数组末尾。我可以通过这样做： OffsetSign = [1:30]'; 额外= [0; 0; 0; 0; 0]; OffsetSign = [EXTRA; OffsetSign（1:10）额外增加; OffsetSi
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有没有更好的办法来确定numpy的阵列交映indicies
我需要numpy的并和交业务交叉映射indicies。在code下面我有工作正常，但我想向量化它之前，我把它应用到大型数据集。或者，如果有更好的，内置的，然后一路又是什么？ ＃-------定义阵列和设置操作--------- A = np.array（['一'，'B'，'C'，'E'，'F'，'G'，'H'，'J']） B = np.array（['H'，'我'，'J'，'K'，'M']） C
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如何迅速地从大小为N 9阵列创建n个3×3矩阵排列？
假设我有大小N. 9阵列（A，B，C，... J），我想创建n个3×3矩阵的一个新的阵列，使得例如 矩阵[I] = [[A [I]，B [I]，C [I]， [D [I]，E [I]，F [我]， [G [I]，H [I]，J [I]]] 有一个简单的解决方案是增加每次进入阵列矩阵在for循环为：为我的range（LEN（矩阵））：
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查找指数numpy的阵列地划分子阵列cumsum
给定一个数组“数组”和一组指标“指标”的，我怎么找到沿着分割这些索引数组中的一个量化的方式形成的子阵的累积和？ 为了澄清，假设我有： ＆GT;＆GT;＆GT;阵= np.arange（20） ＆GT;＆GT;＆GT;排列 阵列（[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19]） 指数= np.arrray（[3,8，14]） 操作时应输
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在numpy的frompyfunc和矢量之间的区别
之间有什么矢量和
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删除四个嵌套循环在Matlab
我有以下四个嵌套循环在Matlab： 时间步长= 5; inputsize = 10; additionalinputsize = 3; outputsize = 7;输入= randn（时间步，inputsize）; additionalinput = randn（时间步，additionalinputsize）; 系数= randn（inputsize，additionalinputsize
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发现小于某些元件在其右侧的每个元素
我需要找到是后认为来多种元素的小于一的载体的元素。这很容易在一个循环做： X = some_vector_values; 对于m = 1：长度（x）的 如果（任何（X（m + 1个：结束）X的催化剂（M）） do_such_and_such; 结束 结束 但速度是我的命。我抓我的头试图想出一个有效的解决方法，但我来了空白。数组长度可以是成千上万的顺序，我需要为许多不同的
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有效地减去不同形状的numpy的阵列
使用的numpy的，你可以减去一个形状（3）阵列 v 从形状（5,3）阵列 X中的优秀广播规则与 X - v 结果是一个形状（5,3）数组，其中的每一行 I 区别 X [I] - v 。 有没有办法减去形状（N，3）阵列是W 从 X 使每一行是W 中减去形成整个阵列 X 没有明确使用一个循环？ 解决方案 您需要 X 的尺寸用的 无/ np.newaxis 形成一个三维数组，
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我怎样才能向量化numpy的阵列的2×2子阵列的平均？
我有一个包含了我需要的平均2x2的子集一个非常非常大的2D numpy的数组。我正在寻找一种方式来向量化此操作。例如，给定的x ＃| - 山坳0 - | | - COL 1 - | | - COL 2 - | X = np.array（[0.0，1.0，2.0，3.0，4.0，5.0]，排＃0 [6.0，7.0，8.0，9.0，10.0，11.
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在函数返回矢量使用numpy的矢量
numpy.vectorize 需要一个函数f：A-> B，并把它变成G：一[] - >乙：[] 这工作得很好，当 A 和 B 是标量，但我想不出理由，为什么它不会用b工作作为 ndarray 或列表，即F：A-> b []和G：一[] - >乙：[] [] 例如： 导入numpy的是NP DEF F（X）： 返回X * np.array（[1,1,1,1,1]，DTYPE = np
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MATLAB：如何矢量矩阵相乘的两个阵列？
我有两个3维阵列，所述第一两维其中重新present矩阵和通过parameterspace最后一个计数，作为一个简单的例子取 A = repmat（[1,2; 3,4]，[1 1 4]）; （但假设 A（：，：，J）是每个 j种）。一个人怎么可以轻松地执行每 - Ĵ两个这样的矩阵阵列的矩阵乘法 A 和乙？ C = A; ％pre-分配，楠（尺寸（A，1），大小（B，2））会比较好，但速度
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发现从一个点以矩阵的所有其他点的距离的矩阵
我有一个矩阵 A ，我想计算的从一个点到所有其他点的距离即可。所以，真正的结局矩阵应该有一个零（点我选择），并应表现为某种围绕特定点数的圈子。 这是我已经但是我似乎无法得到正确的结果。 A = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]对于i = 2:20 一个（ⅰ，:) = A（I-1，:) + 1; 结束N = 10为I = 1：N 对于J = 1：N
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数组元素的重复副本：在MATLAB运行长度译码
我想多个值插入到使用“价值”阵列和“反”阵列中的。例如，如果 A = [1,3,2,5] B = [2,2,1,3] 我想要一些函数的输出 C = somefunction（A，B） 是 C = [1,1,3,3,2,5,5,5] 凡（1）再次出现B（1）的次数，一（2）再次出现B（2）倍，等等... 是否有一个MATLAB内置函数，这是否？我想避免使用for循环如果可能的话。我
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同时建立它采用特征值，对C ++模板库线性代数项目编译器错误
在我的项目，我利用本征的C ++库线性代数和仅当我打开矢量化标记（mfpu =霓虹灯-mfloat-ABI = softfp）为ARM NEON，我让编译器错误。我无法理解怎么回事错了。我是否需要启用ARM NEON任何preprocessor指令本征库中？ 的main.c ＃包括LT＆;＆iostream的GT; ＃包括LT＆;艾根/酷睿＆GT;//进口最常见的类型本征 使用本征空间;INT
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ARM NEON矢量化失败
我想在我的ARM Cortex-A9使NEON矢量化，但我得到在编译的输出： “不是矢量：不支持相关的语句：D.14140_82 = D.14143_77 * D.14141_81” 下面是我的循环： 无效my_mul（float32_t * __restrict数据1，float32_t * __restrict数据2，float32_t * __restrict出来）{ 的for
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