在Numpy中的矩阵列表和向量列表之间应用矩阵点 - 腾讯云开发者社区

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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数时，才能进行矩阵乘法运算； ?

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。...数学函数和统计函数在矩阵中的用法与在向量中的用法相同。...，不仅在传统的图分析中有重要的意义，在图卷积中也有重要的应用。...如果为列表元素定义名称的话，列表更像是 Python 中的字典，但 R 语言中的列表中的元素是有序的。在 R 语言中使用 list() 函数来创建列表。...将其输入到 R 终端中，细心的你会发现这与矩阵计算特征值和特征向量的函数 eigen() 返回的类型一致。这种定义了名称的列表对于包含多个返回值的函数非常方便。

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在Python中反转二维列表（矩阵）与`zip`函数的使用

之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。循环简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...本质上和循环算法是相同的，使用列表推导式语法来实现。...return [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] 使用zip函数 Python 内置函数zip，可以不断迭代多个列表相同索引的元素组成的元组...函数的用法是将两个列表组合为一个字典。...如果要进行专业的数值分析和计算的话，可以使用numpy库的matrix.transpose方法来翻转矩阵。

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Python|DFS在矩阵中的应用-剪格子

问题描述 DFS算法常被用于寻找路径和全排列，而基于不同的数据储存方式，如列表、字典、矩阵等，代码实现难度也会在差异。...今天向大家分享DFS在矩阵中的代码实现，文字较多，预计阅读时间为5分钟，会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉，可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频，讲的很不错。...需要矩阵分为2个区域，使每个区域的和等于整个矩阵和（t_sum）的一半。基于DFS算法很容易就能得出思路：对每一个格子都用DFS算法遍历其上下左右四个方向。...文字表述核心步骤： 1.求出矩阵的和，如果是奇数不可拆分，输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历矩阵中的所有点，对于每个点，得出其坐标(x,y)，并代入步骤3。...在dfs函数内print(path)，看一下结果再结合第2点中那篇文章的知识，大概就能明白了。

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矩阵分解在物品属性中的具体应用

使用数据来演示矩阵分解在物品属性中的具体应用，我们可以按照以下步骤进行：步骤一：准备数据集假设我们有一个用户-物品评分矩阵和对应的物品属性数据。...结合属性后的物品特征矩阵（Q'）这里简单地将Q和A进行拼接（实际中可能需要更复杂的组合方式）物品特征1 特征2 属性1 属性2 物品A 0.9 0.2 0.8 0.2 物品B 0.3 0.8 0.1...通过计算P中用户特征向量与Q'中物品特征向量的相似度（如余弦相似度），我们可以得到用户对未评分物品的预测评分，并据此进行排序和推荐。...例如，计算用户1对物品C的预测评分：用户1的特征向量：[0.6, 0.8] 物品C的特征向量（结合属性后）：[0.7, 0.5, 0.5, 0.5]（注意这里我们简单地将Q'中的特征进行了拼接）使用余弦相似度或其他相似度计算方法计算两个向量的相似度...步骤五：优化和迭代在实际应用中，我们通常会使用优化算法（如梯度下降）来自动学习用户特征矩阵P和物品特征矩阵Q（或Q'），以使得P和Q的乘积能够尽可能准确地还原原始评分矩阵R。

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python二维列表操作求一个向量与二维矩阵的乘积_python三维列表

创建二维列表对象初始化一个2*3尺寸大小的全零二维列表获取二维列表行元素的个数获取二维列表总元素个数今天介绍一下 Python中二维列表的一些操作。...初始化一个2*3尺寸大小的全零二维列表 rows = 2 cols = 3 res = [[0 for i in range(rows)] for j in range(cols)] print(res...range(rows)] for j in range(cols)] print(res) """ result: [[0, 0], [0, 0], [0, 0]] """ 可以看到，我们内层可以写成乘以i的形式...获取二维列表行元素的个数 print("row: ", len(lst_2D)) print("column:", len(lst_2D[0])) """ result: row: 3 column:...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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python学习笔记（5）——python 列表，数组和矩阵sum的用法区别

python 列表，数组和矩阵sum的用法区别 1. 列表使用sum, 如下代码，对1维列表和二维列表，numpy.sum(a)都能将列表a中的所有元素求和并返回，a.sum()用法是非法的。 ...但是对于1维列表，sum(a)和numpy.sum(a)效果相同，对于二维列表，sum(a)会报错，用法非法。 2....在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum()，np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c中的所有元素求和并返回单个数值。...但是对于二维数组b，代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和，b.sum(axis=1)是对每行求和，返回的都是一维数组（维度降了一维）。...而对应矩阵c，c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行的求和，但是返回结果仍是二维矩阵。

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

Desktop/RData/Rpack.RData")#在新电脑上运行该代码 for (i in Rpack) install.packages(i) 三.向量 x<-c(1,2,3,4,5) y<-...) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于...和2 x[1]向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m 矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同...$ni mlist[[5]] 列表注意需为双中括号 mlist[5] 列表 mlist[[5]] <- NULL 八.因子 week <- factor

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Eigen中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换

旋转向量 1，初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 2，旋转向量转旋转矩阵...::Quaterniond quaternion(rotation_vector); 旋转矩阵 1，初始化旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix...<<x_00,x_01,x_02,x_10,x_11,x_12,x_20,x_21,x_22; 2，旋转矩阵转旋转向量 Eigen::AngleAxisd rotation_vector(rotation_matrix...UnitZ())); Eigen::AngleAxisd rotation_vector; rotation_vector=yawAngle*pitchAngle*rollAngle; 3，欧拉角转旋转矩阵...rotation_vector(quaternion); Eigen::AngleAxisd rotation_vector; rotation_vector=quaternion; 3，四元数转旋转矩阵

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numpy中矩阵转成向量使用_a与b的内积等于a的转置乘b

线性代数直接没有学明白，同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数。时至今日，我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿。不过，好在我还有机会，为了不敷衍而去学习一下。...矩阵的转置有什么作用，我真是不知道了，今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识。...从计算的结果看，矩阵的转置实际上是实现了矩阵的对轴转换。而矩阵转置常用的地方适用于计算矩阵的内积。而关于这个算数运算的意义，我也已经不明确了，这也算是今天补课的内容吧！...但是总是记忆公式终归不是我想要的结果，以后还需要不断地尝试理解。不过，关于内积倒是查到了一个几何解释，而且不知道其对不对。解释为：高维空间的向量到低维子空间的投影，但是思索了好久依然是没有弄明白。...以上这篇对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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OpenCV实战 | Hessian矩阵以及在血管增强中的应用

Hessian矩阵的由来及定义由高等数学知识可知，若一元函数f(x) 在 ? 点的某个邻域内具有任意阶导数，则 ? 在 ? 点处的泰勒展开式为： ? 其中 ? , ? 二元函数 ? 在 ?...点处的泰勒展开式为： ? 其中 ? 将上述展开式写成矩阵形式，则有： ? 即为 ? 其中： ? ? 是 ? 在 ? 点处的Hessian矩阵。它是由函数 ? 在 ?...5.Hessian矩阵特征值的图像性质一个Hessian矩阵可以分解为两个特征值以及定义的特征向量。 ? 和 ? 其中最大的绝对特征值 ?...表示最大的局部灰度变化，其特征向量则代表它方向，可以认为是切线方向；而较小的那个代表垂直方向，也就是法线方向。这张图可以很好地表明切线和法线的概念。 ? 这些都将在下面的算法中得到利用。...四、参考文献： 1.Hessian矩阵以及在图像中的应用 https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 2.血管分割技术文献综述 https

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矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用

在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题　　　　在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户...传统的奇异值分解SVD用于推荐　　　　说道矩阵分解，我们首先想到的就是奇异值分解SVD。在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。...当然，在实际应用中，我们为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数$J(p,q)$是这样的：$$\underbrace{arg\;min}_{p_i,q_j}\;\...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐　　　　在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。

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组合模式在商品分类列表中的应用顶

在所有的树形结构中最适合的设计模式就是组合模式，我们看看常用商品分类中如何使用。...先定义一个树形结构的商品接口 public interface TreeProduct { List allProducts(); boolean addProduct...addProducts(List products); boolean removeProduct(TreeProduct product); } 我们来定义一个商品分类的实现类...(List products) { throw new RuntimeException("不支持此方法"); } } 最后是main方法，当然你可以在Web...的系统去改造这个模式 public class ProductMain { public static void main(String[] args) { TreeProduct

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手眼标定中RT矩阵的欧拉角和Halcon中pose的类型之间的关系

手眼标定中RT矩阵的欧拉角和Halcon中pose的类型之间的关系 1、Halcon做3D相关的应用：使用到halcon的CreatePose算子，生成不同的Pose，并且可以将pose通过算子pose_to_hom_mat3d...Halcon的描述中，type可以定义位’gba’,'abg’等常用模式，但是我们实际于机械手配合做项目时，不同厂家的机械手所对应的RX,RY,RZ或A,B,C的值都不一样，并且和halcon的描述类型也无法直接对应...理论上这些不同的type之间的角度都是可以转换的，从欧拉角到旋转矩阵R的转换无非就是把针对每个旋转轴进行旋转的角度和顺序不一致而已。...如图所示，按照不同的字母顺序，将这些矩阵分别相乘，即可得到对应的旋转矩阵。这样我们就得到了旋转矩阵跟具体旋转角度之间的关系。...Halcon的算子pose_to_hom_mat3d也是同样的原理，将pose的RX,RY,RZ通过不同的顺序相乘，得到矩阵。那么最重要的如何确认项目中的机械手坐标值和halcon的pose类型之间的

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R语言系列第一期（番外篇）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 2.矩阵 · 矩阵是一个二维的元素向量组，其实就是向量的一个升维版，内部元素也必须一致。换句话说也可以分成三种类型的矩阵。...· 6.数据框 · 到最后一个对象了，在其他统计软件包中，数据框被称为“数据矩阵”或“数据集”，他是一系列等长度的向量和/或因子，交叉相关，很适合数据收集的类型。...是有必要的如果是a[1,3,5]是指定一个三维的阵列(a)中的一个点，而不是3个点。...同时也可以采用负索引，如果想把7和9从a中剔除掉的结果，可以： > a[c(-4,-5)] [1] 1 4 5 · 2.条件选择 · 当然有的时候我们并不知道我们想要的数据在一个向量中的位置，只需要部分满足条件的值

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机器学习（37）之矩阵分解在协同过滤推荐中的应用

【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。...解决什么问题在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。...在奇异值分解(SVD)原理（机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解）和在降维中的应用中，对SVD原理做了总结。...当然，在实际应用中，为了防止过拟合，会加入一个L2的正则化项，因此正式的FunkSVD的优化目标函数J(p,q)是这样的： ? 其中λ为正则化系数，需要调参。...则在梯度下降法迭代时，pi,qj的迭代公式为： ? 通过迭代最终可以得到P和Q，进而用于推荐。FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。

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C语言表驱动法在定时任务列表中的应用

在嵌入式软件开发中，如果存在硬件定时器不足以支撑软件运行的时候，软件定时器的实现就显得十分有必要了。函数指针可以用于定时任务列表的创建和使用。在这种情况下，对系统的输入是时间的流逝。...(time % ptr->interval)) (ptr->proc)(); } } } } 在以上例子中，我们定义了自己的数据类型...(timer_task)，它仅由一个间隔和一个指向函数的指针组成。...在main函数中，我们有启动代码，它必须启用一个周期性的计时器中断，该中断以固定的间隔增加易失性变量tick。然后我们进入无限循环。...如果你的项目仅包含两个或三个任务，那么应用这个方法就有点大材小用了。但是，如果你的项目有大量定时任务，或者将来可能需要添加其它的任务，那么这种方法是非常不错的。

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【算法】在散列表和排序后的列表中找一个元素，哪个查找速度最快？

欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术作者WX:superhe199 在散列表中查找一个元素的速度比在排序后的列表中查找要快。...这是因为散列表使用哈希函数将元素映射到一个索引位置，通过直接访问该位置可以快速检索到元素。而在排序后的列表中查找元素则需要使用二分查找等算法，时间复杂度为O(log n)，相对较慢。...以下是Java实现代码：散列表查找： import java.util.HashMap; public class HashTableExample { public static void...int value = hashTable.get("apple"); System.out.println("Value: " + value); } } 排序后的列表查找

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有人把NumPy画成了画，生动又形象

在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组: ? 通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值。...这是一个很好的抽象概念，可以让你在更高的层次上思考问题。我们还可以这样做: ? 通常情况下，我们希望在数组和单个数字之间执行操作(我们也可以将此称为向量和标量之间的操作)。...点乘算术的一个关键区别是使用点乘和矩阵乘法。NumPy给每个矩阵一个点乘dot()方法，我们可以用它来执行点积操作与其他矩阵: ?...我在这个图的底部添加了矩阵维数来强调这两个矩阵必须有相同的维数在它们彼此面对的一边。你可以把这个操作想象成这样: ? 矩阵聚合我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?...我们不仅可以在矩阵中聚合所有的值，还可以使用axis参数跨行或跨列聚合: ? 暂时翻译到这里，后面还有更多的内容，需要的同学可以留言，我会翻译后面的内容。

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虚拟列表在Vue3中的具体应用场景有哪些？

虚拟列表在 Vue3 中的核心优势是仅渲染可视区域的内容，大幅提升大数据量列表的性能。以下是具体应用场景及实现方式：1....优化点：上下滚动时动态加载/卸载消息组件。图片等资源懒加载。...文档/书籍阅读器场景：长文本内容（如小说、论文）的分页或连续阅读。优化点：按屏幕高度动态渲染文本块。预加载前后页面内容。...无限级树形结构场景：组织架构图、文件管理器等嵌套层级极深的场景。优化方案：虚拟列表 + 懒加载子节点。折叠/展开状态缓存。...通过虚拟列表，即使处理百万级数据，也能保持流畅的滚动体验，大幅提升用户体验。

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