如何使用np.column_stack将4个不同列维(相同行维)的向量压缩到一个变量中？
np.column_stack函数是NumPy库中的一个函数，用于将多个一维数组按列方向进行堆叠，从而生成一个二维数组。
使用np.column_stack将4个不同列维(相同行维)的向量压缩到一个变量中的步骤如下：
- 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数和数据结构。
- 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数和数据结构。
- 创建4个不同列维(相同行维)的向量：使用NumPy库创建4个一维数组，每个数组代表一个列维的向量。
- 创建4个不同列维(相同行维)的向量：使用NumPy库创建4个一维数组，每个数组代表一个列维的向量。
- 使用np.column_stack函数进行压缩：调用np.column_stack函数，将上述4个向量作为参数传入，生成一个二维数组。
- 使用np.column_stack函数进行压缩：调用np.column_stack函数，将上述4个向量作为参数传入，生成一个二维数组。
- 注意：np.column_stack函数的参数是一个元组，因此需要使用双括号将向量组成的元组括起来。
- 查看结果：打印输出压缩后的二维数组。
- 查看结果：打印输出压缩后的二维数组。
- 输出结果类似于：
- 输出结果类似于：
通过以上步骤，就可以使用np.column_stack将4个不同列维的向量压缩到一个变量中，生成一个二维数组。这个函数在数据处理、机器学习等领域中常用于合并多个特征向量或数据列。
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我试图在R中为测试创建一个ftable()格式的三维/三维列联表。不幸的是，我所看到的关于如何创建这个数据集的所有例子都是从尚未完成计数的大型数据集中派生出来的。我已经有一份统计摘要了。是否可以用手动输入R中的数据？
例如，我通常创建二维偶然性(例如2x3 )的方法是手动输入矩阵，例如matrix(c(10, 20, 30, 40, 50, 60), nrow=3, ncol=2)。
我想找到一种类似的方式来输入三维表格的数据。
我有三个变量-种族，身材，饮食。我的数据如下所示：
MEDITERRANEAN DIET
Race
White Black
Slim
浏览 0提问于2020-05-11得票数 0
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我正在比较各种技术，并想找出对大量文本文档进行矢量化和降维的最佳方法。我已经测试了Bag of Words和TF-IDF，并使用PCA、SVD和NMF进行了降维。使用这些方法，我可以减少我的数据，并知道基于解释的方差的最佳维度数量。 然而，我想用doc2vec做同样的事情，考虑到doc2vec本身是一个降维工具，找出我的模型的维数的最佳方法是什么？有没有什么统计方法可以帮助我找到vector_size的最佳数量？ 提前感谢！
浏览 56提问于2020-08-15得票数 0
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我正在使用ode45来求解一个包含4个变量的系统。每次我执行代码时：
[t y] = ode45(@func, tspan, y0);
t将是一个一维矩阵，而y将是一个具有4列的二维矩阵，每个列都是其中一个变量的解。
我想对此进行多次测试，并将它们保存在3D矩阵my_y_results和my_t_results中。例如，当我更改初始条件时，我希望能够为特定的初始条件绘制某个变量的最终值。我该怎么做？
所以，在下面循环的每一次迭代中，我想把新的值放到一个新的矩阵中。
for i = 1:1:10
y0 = **some value**
[t_temp, y_temp] = ode
浏览 0提问于2015-10-16得票数 0
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有一种架构我想在TensorFlow中进行实验。
其思想是由一维滤波器组合而成的二维滤波器内核.
来自
通过滤波器组合简化ConvNets
该方案的实质是将传统网络中的ND核分解为N个连续层的一维核。
..。
提出了一种由分解层组成的DecomposeMe体系结构。每个分解层表示一个N-D卷积层作为一维滤波器的组合，此外，还包括一个非线性的φ(·)中间。
..。
将现有结构转换为分解结构是一个直接的过程，因为可以系统地将现有的ND卷积层分解为由一维线性校正核和一维转置核组成的连续层集，如图1所示。
如果我正确理解，一个二维卷积层被替换成两个连续的一维卷积？
考虑到权重是共享和转换的，我
浏览 3提问于2016-09-15得票数 2
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我已经理解了神经网络热编码背后的用法和概念。我的问题是如何实现这个概念。
比方说，我有一个神经网络，它接受最多10个字母(不区分大小写)，并使用一个热编码。每个输入将是每个点的某种类型的26维向量。为了对此进行编码，我的行为是否就像我有260个输入，每个输入只显示1或0，或者有其他标准方法来实现这26维向量？
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
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如何从RGB矩阵生成向量
、、、
我在从图像中构造向量时遇到了问题。我使用了512 x 512彩色图像，并将rgb飞机分开。现在，我想把这三个平面转换成三个一维矢量，这应该是下面的例子中给出的。
考虑一个4x4x3矩阵。把它转换成RGB飞机是很容易的。现在，我需要将这三个平面转换成一维矢量，如下所示
V=[r1g1b1....r6]
W=[g6b6r7...g11]
X=[b11r12...B16]
我所写的程序如下。我使用整形功能将RGB平面转换成一维矢量。现在我很难把它们重组成不同的向量。
A=imread('C:\Users\Desktop\lena.jpg');
% Extract t
浏览 1提问于2015-01-11得票数 0
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一维矢量到多维阵列/矢量
、、、
我有一个一维向量的浮动，我刚刚从一个文件读取。
std::vector<float> result(s.size() / sizeof(float));
我想像这样使用这些数据
myTable[rl][gl][bl][0];
那么，有什么简单的方法可以将我的一维向量转换成多维向量或多维数组呢？
float myTable[100][10][20][30];
vector<vector<vector<vector<int> >>> myTable;
在这里，我仍然可以轻松地使用整个代码设置的索引。而不必将其转换为一维访问(如: myTa
浏览 9提问于2014-01-08得票数 1
我想把任意数量的一维数组和“列堆栈”作为列向量。当我有一个多个这样的数组的列表时，使用column_stack就足够好了，但是当我有一个这样的数组时，column_stack就没有效果了。
我可以用它来处理
np.array(np.matrix(j).T)
但这似乎不是解决问题的最清晰的方法。
如何用相同的代码对单个列表进行列堆栈，如[1, 2, 3, 4]，以堆栈此类列表的列表？
浏览 0提问于2016-03-31得票数 0
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我的目标是计算一个平面和相机的观察方向之间的角度。我知道如何计算角度，但我不知道如何以直线的形式得到视角的方向。 对于相机，已知一个齐次变换矩阵，描述其在全球三维坐标系中的位置和旋转。我想我必须首先通过把相机放在原点上来消除平移部分，但是我如何处理旋转来计算方向呢？
浏览 20提问于2021-04-20得票数 0
在变压器模型中，常采用正弦余弦函数的位置编码.
假设X \in R^{l\times d}是一个示例的嵌入，其中l是序列长度，d是嵌入大小。该位置编码层编码X‘S位置P \in R^{l\times d}并输出P + X
位置P是一个二维矩阵，i表示句子中的顺序，j表示沿嵌入向量维数的位置。这样，原点序列中的每个值就会使用下面的方程式来保持：
{P_{i, 2j} = \sin \bigg( \frac{i}{10000^{2j/d}}} \bigg)
{P_{i, 2j+1} = \cos \bigg( \frac{i}{10000^{2j/d}}} \bigg)
对于i = 0,...,
浏览 0提问于2020-11-24得票数 2
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现在，我正在尝试编写一个模块，它可以区分向量的任意维数。准确地说，它实际上是n维向量的散度算子。这是我的密码
from sympy import *
q = int(input("State your vector dimensions: "))
n = q+1
def divergence(f):
"""
Divergence operator for n-dimensions vector
Please write the vector in form of an array
Please use en to indicate dimension
浏览 1提问于2018-05-12得票数 1
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我把系数矩阵f设为55乘55矩阵，det(f)不是零：
f = structure(c(0.2, 1, 4, 12, 24, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.25,
1, 3, 6, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0,
浏览 7提问于2018-05-30得票数 0
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我正在研究k均值的C++实现，因此我需要n维测试数据。首先，2D点就足够了，因为它们可以很容易地在2D图像中可视化，但我最终更喜欢支持n维的一般方法。
这里有一个关于堆栈溢出的，它建议将具有不同偏移量和差的随机数序列向量连接起来，但我不知道如何创建这些向量，特别是不包括第三方库。
下面是我到目前为止拥有的方法声明，它包含了应该变化的参数。但是，如果有必要，可以更改它--除了data之外，它需要是指针类型，因为我使用的是OpenCL。
auto populateTestData(float** data, uint8_t dimension, uint8_t clusters, uint32_t
浏览 1提问于2015-07-08得票数 1
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我有一个方法，它将一个一维数组与一个二维数组中的每一行进行比较，看看它们是否相等。这两个数组具有相同的列数。例如，{1,0}和{ {1,0}，{1,1}} -我会将{1,0}与{1，0}进行比较，然后与{1,1}进行比较。如果二维数组中有n行，两个数组中都有m列，那么时间复杂度是多少？是O(mn)吗？
浏览 2提问于2013-03-20得票数 0
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我对Python非常陌生，我必须对工作中的现有项目做一些修改。我正在将数据从Matlab二进制数据文件导入到Python脚本中。
假设原始*.m文件包含如下内容：
> Temperature=61.3
>
> VibrationSamples=[76,75,76,77, ... a lot of samples, 78]
>
> save(filename.mat, 'Temperature', 'VibrationSamples', '-mat7-binary')
(这是我能提供的最起码的例子)
我使用以下方法将
浏览 2提问于2014-07-01得票数 2
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我有一个非常大的dataframe，我需要连接到两个列上的另一个dataframe。我一直在使用merge来完成ir，但是表越大，R的内存就越少。是否有类似的解决方案使用dplyr或plyr？我听说他们需要的内存要少得多。我知道如何在plyr中使用join函数，我所奋斗的是用两列连接。我一直使用的合并synatx如下所示：
Correlation_Table <- merge(Correlation_Table, inter, by.x = c(1,2), by.y = c(1,2), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
因此，例如，如果我有以下两个数据格式：
>
浏览 4提问于2015-01-31得票数 2
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std::vector<int> v(6);
如何声明具有类似上述一维代码限制的二维向量
我是c++的菜鸟。我试过这样做：‘
std::vector<int> v(6)(2);
‘我期望有一个6行2列的二维向量来输入。我知道如何声明2d向量。我只想带着极限。
浏览 21提问于2022-11-01得票数 0
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最近我对张量有点困惑。如果我们有一个形状为(3,2,3,4)的张量，我们的意思是在第一维中有3组数？或者仅仅意味着在第一维中只有3个数字？
接下来是第二个问题，对于形状为( 3，2)的张量A，为什么torch.max(A,0)的输出返回一组最大值，其中包含2 max值，而不是3，考虑到第一维中有3个数字。
>>>a = torch.randn(3,2)
a tensor([[-1.1254, -0.1549],
[-0.5308, 1.0427],
[-0.1268, 1.0866]])
>>>torch.max(a,0)
浏览 2提问于2020-09-29得票数 0
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我对SVD有疑问。在我读过的文献中，我们写到我们必须先把输入矩阵转换成协方差矩阵，然后使用来自matlab的SVD函数(SVD)。
但是，在Mathworks网站中，我们可以直接对输入矩阵使用SVD函数(不需要将其转换为协方差矩阵)。
[U,S,V]=svd(inImageD);
哪一个是真的？？
如果我们想要进行降维，我们必须将数据投影到特征向量中。但是由SVD函数生成的特征向量在哪里呢？我知道S是特征值。但什么是U和S？
为了减少我们的数据维数，我们是否需要用它的平均值减去输入矩阵，然后用特征向量将它相乘呢？或者我们只需将输入矩阵与特征向量相乘(不需要先减去它的平均值)。
浏览 2提问于2014-05-12得票数 2
1回答
二维矢量与一维矢量
、、、
在C++11中，二维向量与一维矢量在时间上是如何对应的？
在给定的二维向量中，所有的内部向量都是相同大小的。
例如：
std::vector<std::vector<int>> X{10, std::vector<int>(4)};
vs
std::vector<int> Y(40);
当元素被随机访问时，矢量的哪个化身会表现得更好？
浏览 0提问于2016-12-30得票数 3
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我按照构建了一个模型，用于对一个非常简单的模型进行分类，类似于示例中的模型。
我想扩展这个模型来处理第二个输出，但是我不能使用这个模型来训练。生成数据集就像在示例中所做的那样(但是有两个结果)：
res1 = dataframe.pop("result1")
res2 = dataframe.pop("result2")
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(dataframe),(res1,res2)))
该模型也与示例类似，但使用了一个二维输出：
x = layers.Dense(32, activati
浏览 4提问于2022-03-06得票数 1
我对clojure还不熟悉，最初我正在学习和。
我想知道conj在列表和向量上不同行为的确切原因是什么。
(conj [1 2 3] 4)
[1 2 3 4]
(conj (list 3 2 1) 4)
(4 3 2 1)
当我将它与列表一起使用时，在第一个位置添加元素，在最后位置添加向量元素。
浏览 1提问于2013-07-28得票数 12
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1回答
分批/并行地进行一维卷积
、、、
我有下面的代码，基本上是对二维矩阵的每一行进行一维卷积。卷积核是相同的。所以真的是SIMD的案子。
a = [ 1,2,3,4,5;
6,7,8,9,7;
7,6,2,3,4;
23, 54, 1, 3 ,7];
f = [1,2,3];
for n = 1:size(a,1)
conv(a(n,:),f,'same')
end
当矩阵大小(和内核大小)变大时，速度就成了问题。我想知道是否有任何方法在批处理(并行化这个过程)？
我做了类似的事情，但是结果与上面的代码不同：
a = [ 1,2,3,4,5;
浏览 1提问于2018-08-21得票数 3
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在Julia中，我有一个函数，使用@Pative宏乘以函数中for循环的每个"kth“迭代，并将这样的时间分配给变量t (然后是向量time_vector)。但是，是否有任何方法来编写此函数，以便循环中的不同行可以被单独计时()？我想给for循环的每一行计时，并将时间插入到二维数组time_vector中？
function timeloop(k)
time_vector = zeros(k)
for x = 1:k
t = @elapsed
L₁=rand(10,k) #time this line with @elaps
浏览 0提问于2022-08-29得票数 2
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2回答
来自不同类的对象向量
、、、、
我正在尝试创建一个包含来自不同类的对象的向量，这些对象来自一个基类。在回答之后，我有下面的代码，它尝试了四种不同的方法(下面注释掉了)；没有一个代码会编译：
class observable {
public:
virtual void observe(alglib::complex_1d_array)=0;
observable() {
}
};
class Energy : public observable {
public:
void observe(alglib::complex_1d_array);
Energy(
浏览 6提问于2015-06-21得票数 0
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1回答
三维直角直角角
、、、
我得到了2分在三维空间(在相同的y坐标)。我叫他们c和m。我想找一个正方形的角点(在图中标记为p1-p4)，宽度为w。重要的是，正方形与x轴不平行。如果是这样的话，(例如p1 )，我可以这样做：
p1.x = m.x + w / 2
p1.y = m.y + w / 2
p1.z = m.z
我怎么才能用一个角度的正方形来做同样的事情呢？以下是以下各点：
m; c
并从宽：
w; d
浏览 1提问于2020-11-24得票数 0
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2回答
我试图在python中使用hmmlearn来拟合隐马尔可夫模型。我假设我的数据没有被正确的格式化，但是这些文档对于hmmlearn来说是很轻的。直观地，我会将数据格式化为n_observations x n_time_points x n_features的三维数组，但是hmmlearn似乎想要一个2d数组。
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
X = np.random.rand(10,5,3)
clf = hmm.GaussianHMM(n_components=3, n_iter=10)
clf.fit(X)
这将产生以下错误：
Val
浏览 8提问于2016-01-15得票数 3
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标题上是这么说的。一维数组有方向吗？还是一维数组的方向未定义？
或者不同的说法:当你看到一个一维数组时，你是从上到下还是向左？或者这是武断的？
它取决于编程语言吗？
浏览 1提问于2013-10-17得票数 2
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3回答
从数据库中提取的数据集由50多个列组成，我将这些列称为_dimension_s，可以称之为_dimension_s吗？
显然，我必须对它们进行降维。但是，由于PCA算法和其他算法一样，通常采用轴旋转来生成一些新的轴。我认为我不会在降维中使用PCA算法。因此，我计算了这些列(参数)之间的相关性，并过滤了那些具有高值和其他一些规则的人。所以我还能称它为降维吗？因为我只做了一些参数过滤
我之所以不使用PCA算法，是因为我想实现神经网络分类，而且我需要实际的参数。
请评论一下，任何批评都是受欢迎的。
浏览 0提问于2017-03-21得票数 1
2回答
我正在尝试使用卷积神经网络对DNA序列执行分类任务。DNA序列正被转换为一个输入数组，编码为一个热载体。例如，"ACTG“编码为[1, 0,0, 0，1，0,0，0，0，1，0，0，0，1，0，0,0,1,0]。我已经对每个样本进行了这样的编码。输入的维数应该是number_of_samples * length_of_samples*4。我现在正在尝试理解一维卷积是如何在这样的输入数组上工作的，但我无法计算出一维卷积的输出是什么样子。会非常感谢你的帮助。作为参考，我使用标准大学昆达杰实验室的代码。我不能理解一维卷积对于三维输入是如何工作的。
浏览 0提问于2018-10-30得票数 2
1回答
我试图在python中从无到有地实现梯度下降算法，这应该相当容易。然而，我已经用我的代码抓挠了很长一段时间，无法使它工作。
我生成的数据如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
#Defining the x array.
x=np.array(range(1,100))
#Defining the y array.
y=10+2*x.ravel()
y=y+np.random.normal(loc=0,
浏览 0提问于2019-07-20得票数 1
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2回答
我正在尝试有条件地替换数据帧中的一些字段；然而，我的代码找到了大约25%的实际实例。我已经搜索了其他条件搜索问题，但没有找到任何与我的问题匹配的问题--如果我错过了一个，我提前道歉。
具体地说，我正在尝试将dta$day中的所有数字1到9替换为to i。
向量中的前100项如下:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 23 24 25 26 27 28 1 2 3 4
浏览 0提问于2018-05-08得票数 1
当我运行这段代码时
Enum l
NormalFor
NormalForEach
End Enum
Sub Main()
run(l.NormalFor)
run(l.NormalForEach)
Console.Read()
End Sub
Sub run(ByVal l As l)
Dim one(999999) As Integer
Dim two(999, 999) As Integer
Dim three(99, 99, 99) As Integer
Dim r As Random
Dim sw As
浏览 0提问于2009-10-26得票数 0
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我读了“关注就是你所需要的一切”(https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf )的论文，看到了这个站点http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/，它提供了变压器体系结构的一个很大的分解。
不幸的是，我无法找到任何解释为什么它与输入/输出长度不相等(例如。输入：“je suisétudiant”和预期输出：“我是学生”)。
我主要的困惑是。据我所知，当我们将输出从编码器传递到解码器(本例中为3 \times 10 )时，我们通过一个多头注意层来实现，该层接受3个输入：
维度3 \times k_1的查询(来自
浏览 0提问于2019-02-13得票数 12
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我对数组和向量的NumPy概念感到困惑，假设我们有一个如下所示的一维数组。从“形状”方法中，我可以看到维数。(10,)指的是包含10个元素的一维。
a = np.arange(10)
print(a)
a.shape
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
现在，我了解了一个名为np.newaxis的方法，它将数组转换为行向量。所以我在想，在NumPy中，我们假设一个行或列向量总是有二维的吗？(我认为在线性代数中，向量可以存在于任意维数中，或者当我们提到“维数”时，NumPy和线性代数在概念上有差异。)由于向量是通过调用np.newaxis添加1维来转换的。
print(a[
浏览 3提问于2020-01-25得票数 3
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根据vs的文档：MakeArrayType()表示下界为零的一维数组。MakeArrayType(1)表示具有指定维数的数组。例如，如果UnderlyingSystemType为int，则MakeArrayType()的返回类型为System.Int32[]，MakeArrayType(1)的返回类型为System.Int32[*]。
这些类型之间的区别是什么。
浏览 3提问于2011-08-15得票数 14
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3回答
我有一个4D数组的维数( 122 , 169 , 137 , 16 )，其中122是天，169&137拉特长，16是一年。我必须找到平均每年122天。我试过这样的方法：
for i=1:122
for j=1:16
c=t1(i,:,:,j)
d=mean(c(:));
end
end
但是它说索引超过了矩阵维数。
我是matlab的新手。你能给我建议一下简单的方法吗。
浏览 5提问于2014-10-06得票数 1
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在这个示例中，我将使用中的示例代码。因此，首先，让我们复制他们的示例数据：
mydata=data.frame(X1=rnorm(30), X2=rnorm(30,5,2),
SNP1=c(rep("AA",10), rep("Aa",10), rep("aa",10)),
SNP2=c(rep("BB",10), rep("Bb",10), rep("bb",10)))
在本例中，我将忽略SNP2，并假设SNP1中的值表示组成员身份。因此，我可能需要一些关于SNP1中每个组的汇总统计信息："
浏览 0提问于2010-04-28得票数 1
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1回答
将SVC (支持向量分类器)应用于这里显示的一维数据：
📷
参数成本C=0和C=Infinity的支持向量是什么？
就我所读到的支持向量机和超参数C而言，我想说：
对于C = 0，C = Infinity没有支持向量，所有的数据点都是支持向量。
这是正确的吗？注意，我说的是SVC，而不是SVM
浏览 0提问于2021-04-11得票数 1
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回归公式中的矩阵维数不马赫
、、、、
我在计算这个
回归公式，但我有问题的尺寸计算，他们是不正确的:哪里：
X-a矩阵，维数200x20，n=200样本，p=20预测器
维数为y-a矩阵的200x1
一个系数序列，维数20x1，和k=1，2，3.
尺寸20x200
j-和1.p的值从1.20，
问题是当我计算
例如，对于k=20，k-1=19
并且尺寸不匹配执行200x1 - 200x20 x 1x1 =200x1 -200x20<code>E 238</code>将无法工作。
如果我取所有的β向量，那么它是正确的。这是：
这意味着取Beta的第19个值，并将
浏览 0提问于2018-02-22得票数 0
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2回答
维数500x2000x30的矩阵A和维数30x5的矩阵B。
您可以认为2000x30有500个实例，因为矩阵A是维数500x2000x30的。
我想把A中的每个1x2000x30与矩阵B相乘，得到大小为1x2000x5的新矩阵。
也就是说，A X B应该给我一个维数500x2000x5的矩阵
很明显，通过矩阵A循环500次是一种解决方案，但是有一个有效的方法来实现这一点吗？
编辑:A和B都是numpy数组
浏览 8提问于2016-11-18得票数 1
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我正在存储和生成一些数据，这些数据自然是用维度> 1表示的。然而，我看到许多答案建议程序员使用具有自己的自定义索引的一维向量来表示多个维度。我的问题是:只使用一维能得到什么？
在我当前的项目中，性能是第一位的(我首先知道代码，然后是概要，但是为了速度，这个项目是从另一种语言导入到C++中的)。我可以看到只有一个向量对象可以减少开销，但这比频繁计算索引多得多吗？我看到一个答案提到使用嵌套向量：
vector < vector<int> >
导致对new的大量调用。我可以看出这是多么令人困扰，这是真的吗？
浏览 0提问于2013-03-28得票数 1
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我对高级R.的中的数据结构的分类有些困惑。
特别是阵列具有无定义维数，原子矢量为一维.你怎么能用R来证明呢？这种分类是否应该反映dim()的输出？
> dim(c(1))
NULL
> dim(array(1))
[1] 1
从这个中，它听起来像是dim()地址维度。
浏览 0提问于2017-10-31得票数 2
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给定一组嵌入，即名称集，向量表示如何存储它，以便快速计算最近点上的查询。例如，给定在二维空间中嵌入100个数据，如果在5个最近点(10,12)上查询数据结构，则返回{ a，(9,11.5)，b，(12,14)，.}。
最简单的方法是计算所有距离，排序和返回顶k点。或者，可以考虑将二维数组存储在mXn空间的块/单元中，以覆盖嵌入空间的范围。我不认为这是扩展到更高的维度，但我愿意被纠正。
浏览 1提问于2018-10-02得票数 2
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降维是可逆的吗？
、、、
我使用ENCOG实现了一种降维算法，它使用一个具有多个特征的数据集(称为A)，并将其简化为一个只有一个特征的数据集(B) (我需要用于时间序列分析)。
现在我的问题是，我有一个由时间序列分析预测的B值，我能把它转换回像A数据集中那样的两个维度吗？
浏览 1提问于2015-06-30得票数 3
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我正在开发一个C++程序，它有一系列类变量，其中包含一些或所有成员变量上的向量。我的问题有三重：
是否直接使用构造函数来初始化作为类一部分的向量变量(参见下面的示例类定义)？有人能为下面的类(或者至少是一维和二维向量变量)发布一个示例构造函数吗？
简单地在我的代码中初始化变量(即，使用循环迭代向量的每个元素来分配初始值)是否存在问题？
按照同样的思路，如果需要在不同的上下文中将变量初始化为不同的值(例如，一个实例中为零，另一个实例中为某个数字)，那么是否有办法通过构造函数来处理这个问题呢？
示例类定义：
class CreditBasedPoolLevel {
public
浏览 2提问于2013-08-06得票数 0
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在3D游戏数学上下文中，3D矢量是否与3D点元组(x，y，z)不同？
如果它们不同，那么如何计算给定一个三维点的向量？
浏览 11提问于2010-10-12得票数 12
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我正在开发一个对象分类器，使用3种不同的特征，即SIFT，直方图和EGDE。
然而，这三个特征具有不同的维向量，例如SIFT = 128维。HIST = 256
现在，由于大小不同，这些特性不能连接成一次向量。我打算这样做，但我不知道这样做是否正确：
对于每个特征，分别对分类器进行训练，并对3种不同的特征分别进行分类，然后计数多数，最后以多数票声明图像。
你认为这是正确的方法吗？
浏览 1提问于2013-07-31得票数 4
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#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
int t;
cin >> t;
char g;
vector<int> b(t);
vector<int> c(t);
for(int a=0; a<t ; a++)
{
浏览 3提问于2016-02-07得票数 0
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我是新的Simulink和我挣扎的动态查找表(输入: x，xadta，ydata；输出: y)。
我有几个2D向量(xdata和ydata)存储在我的工作区中，我想在动态查找表中的Simulink中使用它们返回一个值(y)，这取决于Simulink (x)中的另一个变量。如果我理解它是如何工作的，我必须首先在结构(时间、值、维度)中转换我的二维矢量，以便在Simulink中读取？所以我这样做了，但我犯了一个错误：
vector.time = xdata; % dimension 1x100
vector.signals.values = ydata; % dimension 1
浏览 2提问于2016-01-17得票数 0
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