如何使用numpy将N个向量乘以N个矩阵？
使用numpy将N个向量乘以N个矩阵可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入numpy库：
import numpy as np- 创建N个向量的数组，每个向量可以表示为一维numpy数组：
vectors = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), ..., np.array([N-1, N, N+1])]- 创建N个矩阵的数组，每个矩阵可以表示为二维numpy数组：
matrices = [np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), np.array([[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]]), ..., np.array([[N, N+1, N+2], [N+3, N+4, N+5], [N+6, N+7, N+8]])]- 使用numpy的dot函数进行向量矩阵相乘操作，并将结果存储在一个新的数组中：
results = []
for vector, matrix in zip(vectors, matrices):
result = np.dot(vector, matrix)
results.append(result)- 最后，将结果打印出来或者根据具体需求进行处理：
for result in results:
print(result)这样，你就能够使用numpy将N个向量乘以N个矩阵了。
numpy是一个功能强大的数值计算库，提供了丰富的数值计算函数和数据结构。它的优势在于高效的数组操作和广播功能，能够快速处理大规模数据，并且支持多维数组的计算。numpy广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，例如云服务器、对象存储、人工智能平台等。更多关于腾讯云产品的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/。
相关·内容
1回答
我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而，这是令人难以置信的慢，特别是当使用非常大的矩阵。
我知道，将函数映射到矩阵行的更有效和正确的方法是将其矢量化，但我不知道如何正确地向量化这个函数(请注意，我并不是指np.vectorize(function)，因为这将适用于每个元素，而不是每一行)。
import numpy as np
def f(x):
return x * x.sum() # Multiply each element of a vector
浏览 0提问于2020-08-28得票数 1
回答已采纳
2回答
压缩格式块对角矩阵的有效线性代数
、、、、
我有一个线性系统，其中所有的矩阵都是块对角的。它们的N块形状相同。
矩阵以压缩格式存储为具有形状(N, n, m)的numpy数组，而向量的形状为(N, m)。
目前，我将矩阵向量积实现为
import numpy as np
def mvdot(m, v):
return (m * np.expand_dims(v, -2)).sum(-1)
由于广播规则，如果矩阵的所有块都是相同的，我只能将其存储在一个具有(1, n, m)形状的数组中:带有向量(N, m)的乘积仍然给出正确的(N, n)向量。
我的问题是：
如何实现一个有效的矩阵乘积，从两个形状为(N, n, m)和(N,
浏览 4提问于2016-12-20得票数 2
回答已采纳
1回答
定心矩阵
、、
我想要编写一个函数，通过将输入数据矩阵与相乘，使其以输入数据矩阵为中心。该函数将从输入中减去逐行平均值。
我的代码：
import numpy as np
def centering(data):
n = data.shape()[0]
centeringMatrix = np.identity(n) - 1/n * (np.ones(n) @ np.ones(n).T)
data = centeringMatrix @ data
data = np.array([[1,2,3], [3,4,5]])
center_with_matrix(data)
但是我得到了一个错误的结
浏览 8提问于2022-11-28得票数 2
回答已采纳
给定下列马尔可夫矩阵：
import numpy, scipy.linalg
A = numpy.array([[0.9, 0.1],[0.15, 0.85]])
平稳概率存在并等于[.6, .4]。这很容易通过获取矩阵的大幂来验证：
B = A.copy()
for _ in xrange(10): B = numpy.dot(B,B)
这里是B[0] = [0.6, 0.4]。到现在为止还好。根据
平稳概率向量定义为在过渡矩阵的应用下不发生变化的向量；也就是说，它被定义为概率矩阵的左特征向量，与特征值1相关联：
因此，我应该能够计算出特征值为1的左特征向量，这也给出了平稳概率。有一
浏览 6提问于2012-05-08得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一个M x N矩阵。我想用一个M x M矩阵将每个N列相乘。下面的代码在一个循环中实现了这一点，但是我不知道如何向量化它。
u=repmat(sin(2*pi*f*t),[n 1]);
W = rand(n);
answer = size(u);
for i=1:size(u,2)
answer(:,i) = W*u(:,i);
end
浏览 2提问于2012-10-01得票数 7
回答已采纳
2回答
作为当前的任务，我需要计算120*120矩阵的特征值和特征向量。首先，我在Java (Apache库)和Python2.7 (Numpy库)的简单2×2矩阵上测试了这些计算。我有一个与特征向量不匹配的问题，如下所示：
//Java
import org.apache.commons.math3.linear.EigenDecomposition;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
public class Temporar
浏览 4提问于2016-11-15得票数 6
回答已采纳
3回答
我有p = [1,2,3,4]。我希望每一行都有一个带有p的100x4 numpy矩阵。创造这个的最好方法是什么？
我试过pvect = np.array(p for i in range(10))，但这似乎不对。
浏览 7提问于2022-08-06得票数 1
回答已采纳
2回答
如何生成具有一致项的5级矩阵？
、、、、
我想用从np.random.uniform(0，20)中抽样的所有条目在numpy中生成一个秩5100x600矩阵，以便所有条目都在[0，20]之间均匀分布。在python中，最好的方法是什么？
我在这里看到了一种由SVD启发的方法()，但我不知道如何对其进行编码。我正在寻找一个由SVD启发的获得均匀分布条目的工作示例.
实际上，我已经通过垂直叠加5个20x100秩1矩阵来编码5100x100矩阵，然后对垂直索引进行洗牌。但是，得到的100x100矩阵没有均匀分布的条目[0，20]。
下面是我的代码(我最好的尝试)：
import numpy as np
def randomMatrix(m,
浏览 4提问于2022-01-18得票数 8
回答已采纳
1回答
Numpy矩阵乘法行为
、、、
我有一个问题，要理解numpy中的矩阵乘法。例如，我有以下矩阵(2d numpy数组)：
a = [ [ 1. 1. ]
[ 1. 2. ]
[ 1. 3. ] ]
和下面的行向量θ：
theta = [ 1. 1. ]
将a与θ相乘的唯一方法是首先在列向量中转换θ，然后得到结果：
result = [ [ 2. ]
[ 3. ]
[ 4. ] ]
当我将矩阵和行向量相乘时(不进行转换)
result = np.dot(a,theta)
我明白了：
result = [ 2. 3. 4. ]
这怎么可能？我是说，我没有变换矩阵
浏览 3提问于2016-10-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我得到了一个矩阵，名为A1 (18,11)，3个向量，命名为norms，offsets和priorita (18,1)。
当我尝试做这个操作时：
A1 = (A1 + offsets) / norms * priorita
我得到以下错误：
A1 = (A1 + offsets) / norms * priorita
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 330, in __mul__
return N.dot(self, asmatrix(other
浏览 4提问于2014-04-26得票数 4
回答已采纳
我正在尝试使用numpy，但我不知道如何在numpy中正确定义n by n矩阵。我用过numpy.zeros(n,n)..。但我真的不确定这是否可以。
这样使用numpy是正确的吗？我在试着让(matrix^T * vector) - vector。
matrix = np.zeros((n,n))
start = [(1/float(n)) for _ in range(n)]
vector = np.array(start)
newvector = np.dot(np.transpose(matrix) , vector)
ans= np.subtract(newvector , ve
浏览 0提问于2013-04-23得票数 2
1回答
我在方阵上使用NumPy的linalg.eig。我的方阵是一个2D域的函数，我正在观察它的特征向量在这个区域上的一个参数化圆周上的复角。只要我考虑的路径是光滑的，我期望每个特征向量的分量的复角是光滑的。然而，在某些情况下，Python的情况并非如此(尽管在其他编程语言中也是如此)。对于参数M=0 (显示在其对角线上的矩阵中的某些参数)，我有如下所示的组件：
在理想情况下，它们应该看起来像(M=0.1)：
我试过的是：
我验证了矩阵在两种情况下都是Hermitian的。当我使用continuous.Using 时，M=0.1变得不连续，而M=0有时变成np.unwrap。
浏览 5提问于2021-05-21得票数 2
我试图在两个不同维数的矩阵之间使用Numpy中的点乘积。W是(1，5)，X是(3，5)，我不确定我可以使用哪个命令来更改维度，因为我对python还不熟悉。谢谢。
当我尝试运行我的函数时，它会给出一个错误：
ValueError: shapes (1,5) and (3,5) not aligned: 5 (dim 1) != 3 (dim 0)
from numpy.core.memmap import ndarray
def L(w, X, y):
"""
Arguments:
w -- vector of size n representi
浏览 8提问于2022-09-11得票数 -1
1回答
Numpy协方差矩阵非
、、、、
我知道numpy.cov计算给定N维数组的协方差。
我可以看到认为正常化是由(N-1)完成的。但就我的具体情况而言，协方差矩阵是由以下方法给出的：
其中xi是数量。i和j是垃圾桶。
从上面的方程可以看出，这个协方差矩阵是用(N-1)/N规范的。
实现上述规范化
numpy.cov，，，，‘(N-1)2/N’**，能简单地乘以从得到的协方差矩阵，从而得到上述归一化吗？对吗？
或者应该在bias numpy.cov__？中使用参数。如果是，怎么做？
浏览 1提问于2015-07-06得票数 2
回答已采纳
我在Python中实现用于人脸识别的Python，而不使用numpy或OpenCV中已经定义的PCA方法。但我的结果简直是垃圾。
我在OpenCV's 上读过文档和算法描述，但有些事情还不清楚。
如果是X = {x1, x2, ..., xn}，那么我认为它不是计算协方差矩阵时使用的X矩阵吗？但是你必须减去平均值，就像前两个步骤中所解释的那样。
特征向量必须按照特征值的降序排序。您是否必须在查看相应特征值的绝对值时进行排序？无论如何，顺序不是主要问题，因为我绘制了所有的特征向量，所以我可以相应地重新排列它们。我想我犯了一个分析错误。
我实施了以下措施：
MU = X.m
浏览 1提问于2014-04-05得票数 1
回答已采纳
1回答
在我的Python代码中，我使用计算了一些数据的SVD。
from numpy import linalg
(_, _, v) = linalg.svd(m)
由此返回的V矩阵是：
[[ 0.4512937 -0.81992002 -0.35222884]
[-0.22254721 0.27882908 -0.93419863]
[ 0.86417981 0.4999855 -0.05663711]]
在将代码移植到C++时，我转而使用来计算SVD：
#include <armadillo>
arma::fmat M; // Input data
arma::fmat
浏览 1提问于2013-11-21得票数 4
回答已采纳
2回答
离散矩阵运算的矢量化方法
、、、、
我有许多矩阵w1、w2、w3...wn和形状(k*n1、k*n2、k*n3...k*nn)和形状的x1、x2、x3...xn (n1*m、n2*m、n3*m...nn*m)。
我想让w1@x1，w2@x2，w3@x3 .分别使用。
生成的矩阵是多个k*m矩阵，可以串联成一个具有形状(k*n)*m的大矩阵。
把它们一个接一个地繁殖，就会变慢。如何将此操作矢量化？
注意:输入可以是k*(n1+n2+n3+...+nn)矩阵和(n1+n2+n3+...+nn)*m矩阵，我们可以使用批处理索引来表示这些子矩阵。
此操作与在中实现的分散操作有关，因此我将其称为"scatter_matmul“。
浏览 1提问于2020-01-08得票数 3
回答已采纳
我知道一个人做一种矩阵乘法，另一个人做另一种矩阵乘法，但永远记不住区别。 正在做什么 >>> import numpy as np
>>> a = np.matrix([[1, 2],[3,4]])
>>> print(a * a)
[[ 7 10]
[15 22]]
>>> print(a @ a)
[[ 7 10]
[15 22]] 似乎给出了同样的答案，这让我感到困惑。
浏览 31提问于2020-09-04得票数 0
回答已采纳
2回答
在理解numpy点函数背后的工作时，我遇到了问题，而broadcasting.Below是我想要理解的片段。
a=np.array([[1,2],[3,5]])
如果我们检查a.shape的形状，它将是(2,2)
b=np.array([3,6])和b.shape is (2,)
Question1：b列向量还是行向量？在提供输入时，b似乎是行向量，但在我的理解中，形状显示为列向量，有2 rows.What是错误吗？
如果是a.dot(b)，它会导致array([15,39])
Question2:按照矩阵乘法，如果a是m*n，那么b必须是n*k，既然a是2*2，那么b必须是2*1。这是否验证
浏览 6提问于2017-04-05得票数 3
回答已采纳
1回答
在解决奇异矩阵的特征问题时，我面临着SciPy的一个非常奇怪的行为，即如果我通过某些函数(下面代码中的矩阵der )生成矩阵，则计算出的特征值是不正确的。但是，如果我在(der2)中手动键入矩阵，对角化似乎会产生适当的结果。这也可以通过减去两个矩阵来检查，这都是在下面的代码中完成的。
代码是
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.linalg import eigvals
def cbar(k, n):
"""
cbar function for coefficients
"&
浏览 0提问于2018-11-15得票数 4
2回答
如何使用n元素创建数组。zeros函数只能创建大于或等于2？zeros(4)、zeros([4])和zeros([4 4])的维度数组，它们都可以创建维度4x4的2D零矩阵。
我在Python中有一个代码，其中我使用了numpy.zeros(n)。我想做一些类似的事情在八度。
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试为线性回归函数创建一个使用NumPy的设计矩阵。下面是我到目前为止掌握的代码：
import numpy as np
def linReg(n, parameter):
X = np.arange(0, n, 1)*2/n
Y = (X * parameter) + np.random.randn(1)
return X, Y
我不完全确定我的X设计矩阵变量是否正确。我将如何在其中添加一列1s？我应该使用np.append吗？
浏览 3提问于2021-02-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要迭代矩阵n次，我有这样的代码：
import numpy as np
mat1 = ([1, 6, 5],[3 ,4, 8],[2, 12, 3])
mat2 = ([3, 4, 6],[5, 6, 7],[6,56, 7])
res = np.dot(mat1,mat2)
print(res)
我想知道如何修改这段代码来迭代两个矩阵n次。
提前感谢！
浏览 13提问于2020-03-10得票数 0
嗨，对于我的代码，我必须将一个点/向量(1,0)乘以矩阵1.00583，-0.087156，0.087156，1.00583。结果应该会给我一个新的点(x，y)这是我到目前为止得到的：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
A = np.array([[1],[0]])
B = np.array([[1.00583, -0.087156], [0.087156, 1.00583]])
test =np.multiply(A, B)
print (test)
结果仍然是一个(2x2)矩阵，而不是我可以用作点的(2x1)矩阵。有没有其
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
我有以下问题:我想在Python中计算softmax函数，并得到一个意外的结果。代码如下：
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0)
它工作得很好，但我不知道为什么:它对矩阵的工作方式如下:如果我插入一个2x2矩阵A，输出就是另一个2x2矩阵。为什么会这样呢？它不应该返回不同大小的数组吗，因为矩阵
浏览 0提问于2017-08-22得票数 0
4回答
我想在numpy中为列向量乘以行向量找到一个等于矩阵的命令
1，1，1，1^T* 2,3 =[2，3，2，3，2，3，3]
浏览 0提问于2014-10-15得票数 3
2回答
我有一个由零和1组成的$N$x$N$矩阵$G$。我只想从伯努利分布中重新定义$G$中的概率$p$随raws变化的分布。其思想是将$G$中的所有变量替换为独立Bernoulli变量的实现。我在R里试过这个：
for(i in 1:N){
for(j in 1:N){
G[i,j] <- ifelse(G[i,j] == 1,rbinom(1,1,p[i]),0)}}
然而，对于计算时间，最好避免使用for循环。有人知道如何用矩阵的形式来写这个吗？非常感谢!
浏览 5提问于2017-10-24得票数 1
回答已采纳
3回答
在python中不使用numpy
当将矩阵C与向量A相乘时，在运行下面的代码时，我遇到了“类型为'int‘的对象没有len()”错误。
如能提供任何帮助，将不胜感激。
A = [3, 4, 8]
C = [[2, 9, 7], [3, 4, 1], [1, 6, 5]]
def MM(C, A):
c = []
for i in range(0, len(C)):
temp=[]
for j in range(0, len(A[0])):
s = 0
for k in range(0, len(C[0])):
浏览 6提问于2022-02-12得票数 0
在网上找不到这个。使用tessalation评估着色器，我可以为vec2或vec3插值如下所示的值：
vec3 interpolate3D(vec3 v0, vec3 v1, vec3 v2)
{
return vec3(gl_TessCoord.x) * v0 + vec3(gl_TessCoord.y) * v1 +vec3(gl_TessCoord.z) * v2;
}
我如何做同样的传递和插值矩阵？对于法线映射的切线矩阵和变换矩阵，要从高度图中计算出新的顶点法线。谢谢
浏览 0提问于2019-09-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个张量phi = np.random.rand(n, n, 3)和一个矩阵D = np.random.rand(3, 3)。我想沿着phi的最后一个轴将矩阵D相乘，以便输出具有形状(n, n, 3)。我已经试过了 np.einsum("klj,ij->kli", phi, D) 但我对这个符号一点也不自信。基本上我想做的是 res = np.zeros_like(phi)
for i in range(n):
for j in range(n):
res[i, j, :] = D.dot(phi[i, j, :])
浏览 14提问于2021-04-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我需要为我的工作生成大量的随机均值不变正交矩阵。均值不变矩阵具有A*1_n=1_n性质，其中1_n是标量1基本np.ones(n)的大小为n的向量.我使用Python，特别是Numpy来创建我的矩阵，但是我想确保我的方法是正确的，也是最有效的。另外，我还想介绍我尝试过的三种不同的正交化方法的结果，并希望能解释为什么一种方法比另一种方法更快。在这篇文章的结尾，我问了四个关于我的发现的问题。
一般情况下，为了创建一个均不变的随机正交矩阵A，需要创建一个随机平方矩阵M1，将其第一列替换为1列，并将该矩阵正交化。然后，再用另一个矩阵M2这样做，最终的均值不变随机正交矩阵A= M1*(M2.T)。这一过
浏览 20提问于2021-02-26得票数 0
2回答
假设我们有一个点p，例如(1, 2, 3)，我们想要在它上应用一个线性变换N次。如果转换由矩阵A表示，则最后的转换将由A^N . p给出。矩阵乘法是昂贵的，我假设特征分解和对角化将加速整个过程。但令我惊讶的是，这个被认为是改进的方法需要更多的时间。我在这里错过了什么？
import timeit
mysetup = '''
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
from numpy.linalg import matrix_power
EXP = 5 # no. of time linear tr
浏览 8提问于2020-01-22得票数 2
回答已采纳
我一直在试图找到解决这个问题的办法，但似乎找不到。
不使用for-循环，我想执行矩阵向量乘法.
设A是矩阵的n数组，B是向量的n数组。
代码等价性是：
# create a Nxn matrix as the output
C = np.zeros(N, n)
for N in range(A.shape[0]):
C[N] =A[N] @ B[N]
简单地做A @ B的问题是，numpy假设B是一个矩阵，而不是广播矩阵向量积。这也是矩阵N和向量N的列空间中的矩阵乘法。
我试图寻找一个np.einsum和一个np.tensordot解决方案，但似乎找不到
浏览 6提问于2022-07-15得票数 0
回答已采纳
3回答
正如标题所暗示的，我希望生成一个随机的N x d矩阵(N -示例数量，d-特征数量)，其中每列与其他列线性独立。如何使用numpy和python实现相同的功能？
浏览 1提问于2020-05-20得票数 4
2回答
我在Python中对音频谱图进行了PCA处理，并面临以下问题:我有一个矩阵，其中每一行都包含扁平的歌曲特性。在应用PCA之后，我很清楚，尺寸已经减少了。但我在常规数据集中找不到这些维度数据。
import sys
import glob
from scipy.io.wavfile import read
from scipy import signal
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
# Read file to get sampler
浏览 6提问于2015-10-19得票数 0
我已经使用numpy编写了代码，它接受一个大小为(m X N)的数组...行(m)是由(n)个特征组成的单个观测值...并创建大小为(m×m)的平方距离矩阵。此距离矩阵是给定观测值与所有其他观测值的距离。例如，行0列9是观察值0和观察值9之间的距离。 import numpy as np
#import cupy as np
def l1_distance(arr):
return np.linalg.norm(arr, 1)
X = np.random.randint(low=0, high=255, size=(700,4096))
distance = np.empty(
浏览 15提问于2020-10-22得票数 0
回答已采纳
1回答
稀疏矩阵布尔索引Numpy阵列
、、、、
我试图通过稀疏矩阵对numpy数组应用布尔索引。
A = dense n x n matrix, where n is large
B = sparse n x n Boolean matrix
示例操作：
A[B] *= 2
A[~B] *= -2
在不将稀疏矩阵转换为密集矩阵(这会导致内存问题)的情况下，是否有一种有效的方法来实现这一点？
浏览 1提问于2018-01-12得票数 2
回答已采纳
1回答
在下面的代码中，m是numpy矩阵，absm是矩阵m绝对值的矩阵副本。
m[absm < limit] = 0
如果对应的矩阵值小于极限，则使用此方法将m中的所有矩阵值转换为0。
这已经很好了，但是现在我想排除这段代码的前n行，只有当它们位于n下面的行中时，才能将值转换为零，而且我不太确定如何实现。
非常感谢
浏览 3提问于2017-02-13得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
2回答
我想要计算向量，
S=A B u，
其中s和u是N维复向量，A是N×M复矩阵，B是M×N复矩阵。当A、B和u的元素表示为浮点数时，以下哪两种方法具有更好的准确性(更有效的数字)？
(1)先计算B。
首先做矩阵向量乘法，
Y=B u
然后，另一个矩阵向量乘法
S=A y
(2)先计算A、B。
首先做矩阵-矩阵乘法，
C=A B
然后，矩阵向量乘法
S=C U
有什么已知的一般规则吗？
顺便说一下，我知道方法(1)比方法(2)效率高得多。
浏览 2提问于2011-09-26得票数 3
回答已采纳
我有很多使用lambert变换的图表。他们中的一些人使用了领带点标签。为此，我计算出了Lat/Long<=>X,Y转换。
我也有一些图表使用模型转换标记代替。到目前为止，我还不知道如何进行点转换。
Geotiff文档说Model-Coordinates = Matrix * Image Coordinates
一个图表有这个矩阵。
798.320542 0.009593987 0 -6084843.93
0.020321671 -798.350061 0 3716484.45
0 0 0 0
0
浏览 3提问于2014-03-06得票数 0
回答已采纳
1回答
设A是n×n稀疏矩阵，由形式(i，j，a) --具有指数i，j(介于0到n-1之间)的m元组序列表示，a是基础字段F中的值a。
在实际中，用什么算法来求解形式为Ax = b的线性方程组？请描述一下他们，不要只是在某个地方链接。
备注：
我对有限域的精确解以及使用浮点表示的reals或复数的精确和有界误差解都感兴趣。我认为有理数的精确解或有界解也很有趣。
我对可并行的解决方案特别感兴趣。
A不是固定的，也就是说，对于相同的A，你不能只得到不同的b。
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
回答已采纳
我是Matlab的新手，我正在尝试解决一个问题，这个问题涉及创建一个d维乘法表，其中每个边从1到n。问题语句说，输入d=0应该返回数字1，d=1应该返回一个元素为1到n的列向量。
理想情况下，我会沿着d维创建一个1到n的矩阵，然后对每个元素进行迭代，将其设置为索引的乘积，但我不知道如何创建d维矩阵。
有人能帮我解决这个问题吗？
浏览 1提问于2013-11-22得票数 0
从线性代数中我们知道，任何对称矩阵(我们称之为A)的特征向量都是正交的，也就是说，如果M是所有特征向量的矩阵，则应该得到|det(M)| = 1。我本希望在numpy.linalg.eig中看到这一点，但得到了以下行为：
import numpy as np
def get_det(A, func, decimals=12):
eigenvectors = func(A)[1]
return np.round(np.absolute(np.linalg.det(eigenvectors)), decimals=decimals)
n = 100
x = np.meshgri
浏览 14提问于2022-06-23得票数 4
我想做N和1xM矩阵的乘法:这是我的矩阵：
N=(A,[2,9])
M=[[2,3,4],[3,4,6]]
我想用M表把第一行的每个元素乘以2，第二行乘以9，但我不知道，我知道矩阵乘法。但是对于NumPy，我不知道。
注:M是矩阵，N也是矩阵。
浏览 7提问于2021-12-06得票数 1
对于内置的4x4矩阵(如Object2World或UNITYMATRIX_MVP )，我找不到明确的定义，因为它们是如何构造的(主要行或列主)，这使我对它们应该放在mul()函数中的位置感到困惑。
在类似的情况下
o.pos = mul(UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);
float3 viewDirection = normalize( float3( float4( _WorldSpaceCameraPos, 1.0) - mul(_Object2World, v.vertex) ) );
UNITYMATRIXMVP和_Object2World矩阵是mul()函数中
浏览 1提问于2014-08-06得票数 3
回答已采纳
1回答
Hermitian矩阵的特征向量
、、、、
Hermitian矩阵是一个复方阵，等于它的共轭转置。其矩阵元素满足以下条件：
每次我用Python计算Hermitian矩阵的特征向量时，特征向量的第一个系数是一个纯实数。这是Hermitian矩阵的属性吗？
我附加了一个代码片段来生成一个Hermitian矩阵，计算它的特征向量，并打印出对应于最小特征值的特征向量。
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
N = 5 # Set size of a matrix
# Generate real part of the matrix at first
real_matr
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
回答已采纳
我有一组以n*2矩阵形式表示的二维向量。
我希望得到第一个主成分，即表示方差最大的方向的向量。
我从赖斯大学找到了。
在此基础上，我导入了数据并完成了以下操作：
import numpy as np
dataMatrix = np.array(aListOfLists) # Convert a list-of-lists into a numpy array. aListOfLists is the data points in a regular list-of-lists type matrix.
myPCA = PCA(dataMatrix) # make a new PCA
浏览 2提问于2013-07-29得票数 2
回答已采纳
我正在使用Assimp导入三维模型，它为我提供了它的法线映射的切线和双象素，但是我不知道这个矩阵是用来将正切和双象素向量相乘在顶点阴影中的--它是WorldViewProjection矩阵还是其他特殊的“正规矩阵”？
更新:我的顶点着色器
const std::string gVertexShader = "#version 330 \n \
浏览 4提问于2013-10-30得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
腾讯云开发者
