首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用R:将矩阵与其转置相乘,同时忽略缺少的值

使用R语言进行矩阵与其转置相乘的操作可以通过以下步骤实现:

  1. 创建矩阵:首先,我们需要创建一个矩阵。可以使用R语言的内置函数matrix()来创建一个矩阵对象。例如,我们可以创建一个3行2列的矩阵,代码如下:
代码语言:R
复制
matrix_data <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, NA), nrow = 3, ncol = 2)

这将创建一个矩阵matrix_data,其中包含了一些值和一个缺失值(NA)。

  1. 转置矩阵:接下来,我们可以使用R语言的t()函数来对矩阵进行转置操作。代码如下:
代码语言:R
复制
transposed_matrix <- t(matrix_data)

这将创建一个转置后的矩阵transposed_matrix

  1. 矩阵相乘:最后,我们可以使用R语言的%*%运算符来执行矩阵与其转置的相乘操作。代码如下:
代码语言:R
复制
result <- matrix_data %*% transposed_matrix

这将得到矩阵相乘的结果存储在result变量中。

需要注意的是,由于矩阵中存在缺失值,R语言在进行矩阵相乘时会自动忽略缺失值,不会对其进行计算。

这个操作在数据分析、统计学、机器学习等领域中非常常见,可以用于计算协方差矩阵、相关矩阵等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

阿里 TVM 融入 TensorFlow,在 GPU 上实现全面提速

使用 nvprof 对 cuBLAS batch 矩阵相乘内核做一些第一原理(first-principle)分析,很明显,这种方法表现并不好,同时我们还发现几个有趣现象。...batch 被认为是「统一」,即所有实例都具有相同维度(M,N,K)、leading 维度 (lda,ldb,ldc) 和它们各自 A、B、C 矩阵。... batch 矩阵相乘与其他运算融合 现有的「黑盒」cuBLAS 库调用一般会作为常用「op 融合」优化策略边界。...从计算图中可以看出,batch 矩阵相乘之后总是伴随着广播加法运算或运算。 通过「加法」或「」运算与 batch 矩阵相乘融合,可以减少内核启动开销和冗余内存访问时间。...同时,还将生成一个适合大多数形状通用 batch 矩阵相乘内核,为没有提前生成内核形状提供回退机制。 我们生成针对特定形状高效内核和回退机制集成到 Tensorflow 中。

1.5K20

【笔记】《计算机图形学》(5)——线性代数

矩阵有分配律 ? 矩阵和对应矩阵相乘结果是单位矩阵相乘矩阵求逆得到结果内外都会相反 ? 矩阵会使得矩阵行列反转 ? 类似矩阵求逆,矩阵相乘也会且顺序反转 ?...,正交矩阵特点是矩阵每列向量长度为1且与其他向量正交(相乘为0)。...正交矩阵还有个特点是其与原矩阵相乘可得单位矩阵 ?.../列元素,逐元素与其对应代数余子式相乘并求和。...首先由矩阵中每个元素对应代数余子式组成矩阵矩阵称为原矩阵伴随矩阵,记为A*,而这个伴随矩阵数乘原矩阵行列式倒数得到矩阵就是原矩阵矩阵矩阵和它矩阵相乘会得到单位矩阵I。

1.9K30
  • 图深度学习入门教程(一)——基础类型

    2 矩阵基础 在图神经网络中,常会把图结构用矩阵来表示。这一化过程需要很多与矩阵操作相关知识。这里就从矩阵基础开始介绍。 2.1 矩阵矩阵行列互换得到矩阵称为矩阵。...等式左边矩阵假设为,则等式右边矩阵可以记作。 2.2. 对称矩阵及其特性 沿着对角线所分割上下三角数据成对称关系矩阵,叫做对称矩阵。...图中是一个对称矩阵,又是一个方形矩阵(行列相等矩阵)。这种矩阵矩阵与本身相等。即。 2.3 对角矩阵与单位矩阵 对角矩阵是除对角线以外,其它项都为0矩阵。...一个对角矩阵与其倒数相乘便可以得到单位矩阵 一个数与自身倒数相乘结果为1,在对角矩阵中也是这个规率。...(2)令第1个矩阵1维(为3)与第2个矩阵1维(为3)进行相乘并相加。 (3)取第1个矩阵2为(为10),作为结果1维。 (4)忽略掉第2个矩阵0维(为2)。

    1.5K30

    用双注意力模块来做语义分割

    然后这些特征图reshape为R (C×N),其中N = H×W是像素数量。然后在C与B置之间进行矩阵乘法,应用softmax层计算空间注意力图S∈R(N×N)。...两个位置特征表示越相似,它们之间相关性就越大。同时特征图A送入卷积层,生成新特征图D∈R(C×H×W),并将其reshape为R(C×N)。...然后在D和S置之间进行矩阵乘法,并将结果reshape为R (C×H×W)。最后,将其与尺度参数α相乘,并与特征图A进行元素求和运算,得到最终输出E∈R (C×H×W)。...具体来说,A reshape 成R(C×N),然后A与A进行矩阵乘法,最后应用softmax层得到通道注意力图X∈R(C×C)。...此外,在X和A置之间进行矩阵乘法,其结果被reshape为R (C×H×W)。然后结果与尺度参数β相乘,并与A进行元素求和运算,得到最终输出E∈R (C×H×W)。参数β从0逐步学习权

    1.1K10

    透析矩阵,由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

    反对称矩阵:反对称矩阵(又称斜对称矩阵)定义是:A= - AT(A前加负号) 它第Ⅰ行和第Ⅰ列各数绝对 相等,符号相反,于是,对于对角线元素,A(i,i)=-A(i,i),有2A(i,i)=0...用E表示 例如一个 3 × 3矩阵: 别的矩阵和单位矩阵相乘,得到结果就是其自身:A × I = A 行列式:行列式(Determinant)是数学中一个函数,一个n×n矩阵A映射到一个标量...矩阵 矩阵其实是原来矩阵行变成了新矩阵列,以一个90°角度进行了旋转。下面两个图就是矩阵A和它矩阵AT。...矩阵推理        一个矩阵置之后,再次一次,便会得到原来矩阵.         对于任意对角矩阵D,都有矩阵DT=D,包括单位矩阵I也是如此....其实如果一个矩阵是正交矩阵,那么矩阵逆和矩阵是相等.矩阵是非常简单计算,而计算矩阵逆如果使用代数余子式计算是非常麻烦,所以我们可以直接计算矩阵然后直接得到该矩阵逆.

    7.2K151

    《Unity Shader入门精要》笔记(三)

    MI = IM = M 矩阵 矩阵实际是对原矩阵一种运算,即运算。一个rxc矩阵M,其表示成MT,是一个cxr矩阵,本质是原来矩阵行、列对换。...性质一: 矩阵等于原矩阵。 (MT)T = M 性质二: 矩阵串联,等于反向串联各个矩阵。 (AB)T = BTAT 逆矩阵 只有方阵才有逆矩阵,逆矩阵表示为M-1。...p=2 性质一: 逆矩阵矩阵是原矩阵本身。 (M-1)-1 = M 性质二: 单位矩阵矩阵是它本身。 I-1 = I 性质三: 矩阵矩阵是逆矩阵。...;(因为正交矩阵通用是正交矩阵) 行矩阵还是列矩阵 一个矢量(比如:平行光方向、表面发现方向),既可以写成行矩阵形式,也可以写成列矩阵形式,但是当它和矩阵相乘时,使用矩阵还是列矩阵对其乘法书写次序和结果是有影响...假设有一个矢量v = (x, y, z),写成行矩阵是:v = [x y z],写成列矩阵是:v = [x y z]T(这里使用符号表示列矩阵写法,纯粹为了排版)。

    1.2K10

    入门 | 这是一份文科生都能看懂线性代数简介

    同时它也是一个「方阵」,这表示它行数和列数是相等。 ? 我我们之前说,矩阵乘法不满足交换律,但这里有一个例外:一个矩阵和一个单位矩阵相乘。因此,下式是成立:A × I = I×A = A。...矩阵逆和 矩阵逆和矩阵是两种矩阵特有的性质。同样,我们首先在实数上讨论这些性质,然后再使用矩阵中。 1.逆运算 首先,什么是逆(倒数)? 一个数乘以它逆(倒数)等于 1。...可以利用 NumPy 轻松计算出一个矩阵矩阵(如果它可逆的话)。 2. 最后,我们讨论矩阵性质。这基本上就是一个矩阵沿着 45 度轴线镜像翻转。...同时矩阵 A 元素 A_ij 等于矩阵元素 A_ji。下图展示了矩阵: ? 总结 在这篇文章中,你接触到了一些机器学习中使用线性代数概念。...另外,你还掌握了矩阵最重要性质,以及它们为什么可以帮我们得到更有效计算。在这些知识基础上,你还学习了逆矩阵矩阵概念,以及可以如何使用它们。

    1.4K90

    这是一份文科生都能看懂线性代数简介

    如果你能够想到使用一个合适库,比如 NumPy,你就可以通过简短几行代码,轻松实现复杂矩阵乘法。请注意,这篇文章忽略了那些对机器学习并不重要线性代数概念。...同时它也是一个「方阵」,这表示它行数和列数是相等。 我我们之前说,矩阵乘法不满足交换律,但这里有一个例外:一个矩阵和一个单位矩阵相乘。因此,下式是成立:A × I = I×A = A。...矩阵逆和 矩阵逆和矩阵是两种矩阵特有的性质。同样,我们首先在实数上讨论这些性质,然后再使用矩阵中。 1.逆运算 首先,什么是逆(倒数)? 一个数乘以它逆(倒数)等于 1。...可以利用 NumPy 轻松计算出一个矩阵矩阵(如果它可逆的话)。 2. 最后,我们讨论矩阵性质。这基本上就是一个矩阵沿着 45 度轴线镜像翻转。...同时矩阵 A 元素 A_ij 等于矩阵元素 A_ji。下图展示了矩阵: 总结 在这篇文章中,你接触到了一些机器学习中使用线性代数概念。

    1.4K100

    深度学习:张量 介绍

    这导致: (m, n) x (n, r) = (m, r) 如果情况并非如此,则必须其中一个矩阵以适应该顺序;这会切换行和列,但保留点积向量。...但是,第一个轴必须相同: (z, m, n) x (z, n, r) = (z, m, r) 为什么是这样?嗯,如前所述,二维点积主要是向量彼此相乘。...由于点积是通过按元素相乘然后求和来执行,因此首先发生事情是每个矩阵与其相应矩阵相乘。当这种情况发生时,矩阵乘法会导致矩阵每个向量与其他向量执行点积。从某种意义上说,它就像一个嵌套点积。...为了使 和 彼此相乘,必须调换 第二轴和第三轴。并且两者大小均为 (3, 3, 2)。这意味着必须变成(3,2,3)。这可以使用 Y.permute(0, 2, 1) 来完成,它第二和第三轴。...这可以按照与之前使用 Y.permute(0, 1, 3, 2) 或 Y.transpose(2,3) 相同方式完成。形状为 (2, 3, 2, 3)。

    29920

    学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量,矩阵、向量相乘,单位矩阵、逆矩阵

    次序索引,确定每个单独数。粗体小写变量名称。向量元素带脚标斜体表示。注明存储在向量中元素类型。如果每个元素都属于R,向量有n个元素,向量属于实数集Rn次笛卡儿乘积构成集合,记ℝⁿ。...矩阵表达式索引,表达式后接下标,f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...(transpose)。矩阵,以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A表为A⫟。(A⫟)i,j=Aj,i。向量可作一列矩阵。向量,一行矩阵。...向量元素作行矩阵写在文本行,用操作变标准列向量来定义一个向量,x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元矩阵。标量等于本身,a=a⫟。 矩阵形状一样,可相加。对应位置元素相加。...无须在加法操作前定义一个向量b复制到第一行而生成矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式,称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘

    2.7K00

    机器之心最干文章:机器学习中矩阵、向量求导

    因此,本教程符号体系有可能与其他书籍或讲义不一致,求导结果也可能不一致 (例如相差一次矩阵,或者是结果矩阵是否平铺成向量等),使用者需自行注意。...实函数对矩阵/向量导数: 要点:求导结果与自变量同型,且每个元素就是f对自变量相应分量求导 若函数 ? ,则 ? 也是一个 m×n 维矩阵,且 ? 也可使用劈形算子导数记作 ? 。...对上述约定理解 对于实函数 f,上面的定义满足关系(f 对某个变量和其导数互为):即:(其中 x 代表任意维度向量或矩阵)。...形式)给出。如果需要把导数视为列向量,只需将公式两边同时即可。由于实践中复合一次情形较常用,这里只给出变量视为列向量时复合一次公式: 若 ? ,则: ? 或写作 ? 。...(注意矩阵不改变其 F 范数,并且实函数对 X 和 X_T 导数互为) ? 方法三:根据定义逐元素地算,然后合并成向量、再合并成矩阵

    3.3K120

    8段代码演示Numpy数据运算神操作

    (matrix_a,matrix_a.T) # 这里将该方阵与其叉乘,结果赋予matrix_b变量 matrix_b ''' 结果为: array([[ 5, 11], [11, 25...V是一个n×n方阵,它也是一个方阵,与U矩阵类似,构成这个矩阵向量也是正交,被称为右奇异向量。整个奇异分解算法矩阵形式如图4-1所示,具体算法实现在此不再赘述。 ?...这是因为一个矩阵与其相乘之后矩阵是对称矩阵矩阵元素沿着对角线对称),将对称矩阵进行分解后结果可以表示为: A = V∑VT 通过观察上式,我们不难发现U与V矩阵是相同,因为这个例子中,U...与V矩阵本身也是对称矩阵,不论它与否形式都是一样。...前面我们介绍过,一个矩阵与其矩阵相乘结果是一个对称矩阵

    1.5K20

    【STM32F407DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵

    mod=viewthread&tid=94547 第22章       DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵 本期教程主要讲解矩阵运算中放缩,乘法和。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

    1.4K20

    【STM32F429DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵

    mod=viewthread&tid=94547 第22章       DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵 本期教程主要讲解矩阵运算中放缩,乘法和。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

    1.1K20

    温故知新--R基础知识(下)

    向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R使用。...5.数组广义 函数aperm(a, perm) 可以用来重排一个数组a B <- aperm(z,c(2,1)) 等价操作 t(z) 二、矩阵 矩阵是一个双下标的数组。...R包括许多只对矩阵操作操作符和函数。例如上面提到t(X)就是矩阵函数。函数nrow(A)和ncol(A)将会分别返回矩阵A行数和列数。 1.矩阵相乘 操作符%*% 用于矩阵相乘。...如果它长度为k,那么该数组就是k-维。向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R使用。...除了用设定一个向量dim属性方法来构建数组,它还可直接通过函数array向量转换得到,outer()可以做外积运算,aperm()可以做数组广义,等价于t(),%%可以做矩阵相乘,crossprod

    62220

    【STM32H7DSP教程】第22章 DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵

    mod=viewthread&tid=94547 第22章       DSP矩阵运算-放缩,乘法和矩阵 本期教程主要讲解矩阵运算中放缩,乘法和。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...注意事项: 两个1.15格式数据相乘是2.30格式,函数内部使用了64位累加器,34.30格式,最终结果低15位截取掉并做饱和处理为1.15格式。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。...函数参数:   第1个参数是矩阵源地址。   第2个参数是矩阵地址。   返回,ARM_MATH_SUCCESS表示成功,ARM_MATH_SIZE_MISMATCH表示矩阵大小不一致。

    1.2K30

    CS231n:10 目标检测和分割

    每一次移动,都会将输入矩阵与卷积核框中所有一对一相乘,然后结果放入框中对应位置。如果两次移动卷积核框有重叠,那么在重叠部分前后两次相乘结果会进行相加。...我们知道 Transpose 在矩阵运算中代表,实际上置换矩阵矩阵运算角度看,就是卷积核对应矩阵置换得来,具体分析如下: 假设我们有一个4×4矩阵,需要在上面使用一个3×3卷积核进行卷积操作...于是,我们卷积矩阵,顺利得到了一个16×4矩阵,为了生成一个输出矩阵(16×1),我们需要一个列向量(4×1),然后就可以进行矩阵乘法来做卷积: 202207242150965.png 最后,输出...需要注意是,上采样时,卷积矩阵实际权不一定来自某个下采样卷积矩阵,而是可以自由学习。重要是权重排布是由卷积矩阵得来。...也就是说,尽管它被称为置换卷积(或者矩阵),但这并不意味着我们是取某个已有的卷积矩阵使用版本。

    79310

    【V课堂】R语言十八讲(八)—简单运算

    这节我们将会讲解R语言基础最后一节,数据计算,包含了一些简单统计数字特征和简单四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学知识,所以这里会简单介绍一下这些知识数学背景...来看看R里面的例子就一目了然了. ?...4.矩阵计算 相乘:分为两种相乘 ,一种是点积,数量积,其乘法法则是两个向量对应相乘后求和.如a(1,2,3,4) 与b(1,2,3,4) 那么点积就是1*1+2*2+3*3+4*4=30,记住点积得到结果是一个数....另外一种是乘积,它有一个法则,就是前面的矩阵(包括向量,向量就是矩阵一种)列数要与后面矩阵行数相同,才能相乘.如A是3行4列,B是4行5列这样就能相乘,而且只能是AB乘不能是BA乘,也就是说外积不能交换顺序....AB乘得到是另一个3行5列矩阵,而a是1行4列,b是1行4列,是无法相乘,只有a为4行1列才能相乘.R中点击是%*%表示 : 就是把矩阵第1行变为第1列,第2行变为第2列….用t表示

    82840

    tf.batch_matmul替换成tf.matmul实现

    注意: (1)multiply这个函数实现是元素级别的相乘,也就是两个相乘数元素各自相乘,而不是矩阵乘法,注意和tf.matmul区别。 (2)两个相乘数必须有相同数据类型,不然就会报错。...2.tf.matmul()矩阵a乘以矩阵b,生成a * b。...b: 一个类型跟张量a相同张量。 transpose_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行。 transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行。...adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和。 adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和。...name: 操作名字(可选参数) 返回: 一个跟张量a和张量b类型一样张量且最内部矩阵是a和b中相应矩阵乘积。

    1.5K20
    领券