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

将矩阵按列求和保存在同一矩阵中

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,我们需要定义一个矩阵,假设为matrix,它是一个m行n列的矩阵。
  2. 创建一个新的一维数组,假设为columnSum,长度为n,用于保存每一列的和。
  3. 遍历矩阵的每一列,对于每一列,将该列的所有元素相加,并将结果保存在columnSum数组的对应位置上。
  4. 遍历完所有列后,将columnSum数组的值依次赋给矩阵的每一列,即可实现将矩阵按列求和保存在同一矩阵中。

这样,矩阵中的每个元素都被替换为该列的和。

以下是一个示例代码(使用Python语言):

代码语言:txt
复制
def sum_columns(matrix):
    m = len(matrix)
    n = len(matrix[0])
    columnSum = [0] * n

    for j in range(n):
        for i in range(m):
            columnSum[j] += matrix[i][j]

    for j in range(n):
        for i in range(m):
            matrix[i][j] = columnSum[j]

    return matrix

这个算法的时间复杂度为O(m*n),其中m为矩阵的行数,n为矩阵的列数。

这个问题的应用场景可以是在数据分析、图像处理、机器学习等领域中,对矩阵进行处理和分析时,需要将矩阵按列求和并保存在同一矩阵中。

腾讯云提供了多个与云计算相关的产品,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据具体需求和场景来选择,可以参考腾讯云的官方网站(https://cloud.tencent.com/)获取更详细的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Matlab数据处理

其中的[]不可省略 %例二 求矩阵A的每行及每的最大元素,并求整个矩阵的最大元素 max(A) %求每的最大值 max(A,[],2) %矩阵转置求每行的最大值 max(max(A)) %两次调用...std(A):计算矩阵A的各的标准差。 std(A,flag,dim): flag取0或1,当flag=0时,S所列公式计算样本标准差;当flag=1时,Sz所列公式计算总体标准差。...调用格式: corrcoef(A):返回由矩阵A所形成的一个相关系数矩阵,其中,第i行第j的元素表示原矩阵A第i和第j的相关系数。...排序 sort( ):排序函数 调用格式: sort(X):对向量X升序排列。 [Y,I]=sort(A,dim,mode) 其中,dim指明对A的还是行进行排序。...mode指明升序还是降序排序,若取“ascend”,则按升序;若取“descend”,则按降序,默认为升序。输出参数,Y是排序后的矩阵,而l记录Y的元素在A位置。

16910
  • Python学习之numpy札记

    a = np.random.random((2,4)) #在0-1之间随机生成一个2行4的一个矩阵 print(a) print(np.sum(a)) #矩阵里数值求和 print('#######...########################') print(np.sum(a,axis=1)) #矩阵每行的求和 print(np.sum(a,axis=0)) #矩阵求和 print(np.min...in A.T: #想迭代先行列变换,变行,再迭代 print(column) print(A.flatten()) #三行四的一个矩阵的值重新放到一个新的矩阵 for item in...这里A、B合并成一个序列 print(C) C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0) #可以几行多个矩阵合并,可以指定合并维度,axis=1指每个矩阵行左右合并,0是每个矩阵列上下合并...(d) #都是一样的,一个改变了其他都变 print(b is a) #如果一样就是True d[1:3] = [11,22] print(a) #也是一样的,等于是改的同一快数组的数据 #如果想a改变

    82920

    金融量化 - numpy 教程

    (homogeneous multidimensional array),这和C++的数组是一致的,例如字符型和数值型就不可共存于同一个数组。...(两维时就是行排列,这和R是不同的): a = a.reshape(4,5) 构造更高维的也没问题: a = a.reshape(2,2,5) 既然a是array,我们还可以调用array的函数进一步查看...想计算全部元素的和、求和求和怎么办?for循环吗?...想要真正的复制一份a给b,可以使用copy 若对a重新赋值,即将a指到其他地址上,b仍在原来的地址上: 利用:可以访问到某一维的全部数据,例如取矩阵的指定: 数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子...,首先来看矩阵转置: 矩阵求逆: 求特征值和特征向量 拼接两个向量成一个矩阵: 在循环处理某些数据得到结果后,结果拼接成一个矩阵是十分有用的,可以通过vstack和hstack完成: 缺失值

    1.2K40

    matlab基础与常用语法

    ] %同一行中间用逗号分隔,也可以不用逗号,直接用空格 a = [1 2 3] disp(a) % 注意,disp函数比较特殊,这里可要分号,可不要分号哦 disp(a); % matlab两个字符串的合并有两种方法...),都是直接求和 E = [1,2,3] sum(E) E = [1;2;3] sum(E) % (2)如果是矩阵,则需要根据行和的方向作区分 clc E = [1,2;3,4;5,6] % a=sum...(x); %求和(得到一个行向量) a = sum(E) a = sum(E,1) % a=sum(x,2); %求和(得到一个向量) a = sum(E,2) % a=sum(x(:));%...对整个矩阵求和 a = sum(sum(E)) a = sum(E(:)) %% 基础:matlab如何提取矩阵中指定位置的元素?...)函数是用来求矩阵A的大小的,它返回一个行向量,第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵数 [r,c] = size(A) % 矩阵A的行数返回到第一个变量r,矩阵数返回到第二个变量c r

    57011

    数值分析读书笔记(2)求解线性代数方程组的直接方法

    这类线性方程组求解的直接法,数值求解该方程组的基础思想是Gauss消元法 实质是通过一组满秩的初等行变换,A秩变换成一个三角矩阵U,此变换过程称为矩阵A的非奇异上三角化 我们的目的就是寻求一个矩阵...注意左乘的顺序 3.Gauss消元法 先介绍一下顺序Gauss消元法,大概分两步 消元过程 回代过程 在消元过程,我们不断去左乘Gauss变换矩阵,不断矩阵的下三角部分一变成0,从而最终变换成一个上三角矩阵...需要注意的是,在一的消元过程,我们需保证 ?...这里给出一种范数的定义,即诱导矩阵范数,诱导矩阵范数和向量范数密切相关 定义:设在两个向量空间 ? 存在向量范数 ? , 定义在 ? 空间上的矩阵A的由向量范数 ?...我们利用诱导范数的定义可以从原来的向量范数诱导出三种范数,分别是 1范数:对矩阵的每一的元素取绝对值之后求和,然后选取其中的最大列作为1范数 2范数:矩阵的最大奇异值,也就是矩阵矩阵的转置的乘积的最大特征值

    1.2K30

    用混淆矩阵计算kappa系数「建议收藏」

    它是通过把所有地表真实分类的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的...,bC %在百度词条里的图中,真实样本数就是求值,预测出来的样本就是行求值 %这里按照kappa系数百度词条里的图来计算,但是我一般用的混淆矩阵图是反过来的。。。这里不管了。。。...就用百度词条里的来算 a=sum(confusion_matrix,1);%第2个参数为1是求值,把同一的数加起来,这是行向量 b=sum(confusion_matrix,2);%第2个参数为2...是行求值,把同一行的数加起来,这是向量 % 我常用的混淆矩阵是这样计算的,虽然结果没有改变。。。...% a=sum(confusion_matrix,2);%第2个参数为2是行求值,把同一行的数加起来,这是向量 % b=sum(confusion_matrix,1);%第2个参数为1是求值,把同一的数加起来

    2.5K10

    【机器学习】谱聚类

    然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本向量表示,相似性的乘积,由此导出谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系。最后介绍了谱聚类算法特点,其实际为成对相似性保持(pair-wise)算法。...谱聚类根据图上节点之间的关系(关系度量:邻域,近邻图,全连接图),构建一个邻接矩阵来描述个节点之间的相似性: 由节点之间关系的对称性,显然相似性矩阵是对称矩阵。...上式经过如下变换,也就得到了谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系: 其中是求和求和),因此矩阵为的求和求和)的对角矩阵。 其中其中,我们称为拉普拉斯矩阵。...谱聚类算法流程 确定图上节点关系度量,得到相似性度量矩阵; 根据相似性度量矩阵得到拉普拉斯矩阵; 对拉普拉斯矩阵求解前个最小特征值对应的特征向量,即为节点的向量表示; 采用聚类算法对节点向量进行聚类。...谱聚类特点: 1)相似性度量矩阵限制了数据的表示为。 2)谱聚类对相似性度量矩阵的向量表示存在损失。 3)谱聚类的向量表示数学形式非常漂亮,代码实现方便。

    81830

    基于Venn-Abers预测器的系统日志异常检测方法_顾兆军 - plus studio

    日志解析会生成一个生成事件计数矩阵,每个日志事件模板对应一个标识符 block_id,用于日志异常检测模型推理。...在事件计数矩阵具有相同 block 的事件模板放在一行,即每一行代表一个块 block,每一行的事件模板统计出次数,即每一代表一种事件类型。...(因为日志是非结构化的,这样子实际上就合并了不同事件的日志,将其变成一个矩阵用于推理). \(X_{i,j}\) 单元格的值记录事件 j 在块 i 上发生的次数。...运行效率优化 实验过程,发现由训练集标签和训练集对象得到的序回归序列分布过于密集,不符合预期。HDFS 记录的日志行为单一[18] 使不同特征向量之间的差异较小,特征向量高度相似或重复。...对于重复的得分,将其标签 \(y_i\) 累积求和并取平均值作为该得分新的标签. 算法有效性评估是平方损失,评估指标是f1

    12510

    如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见,看上去看不见但还是能看得见,看上去看不见也真的看不见

    ,都是这样的(销售额是度量值): 子类别是,销售额是度量值聚合sum求和,子类别不会有重复值。...这三个“椅子”,根本不是同一把“椅子”。 那么问题来了,如何让多个不同的“椅子”看上去是同一把“椅子”呢? 椅子 椅子 椅子 请问上面三行的椅子是相同的吗? 看上去的确是相同的。...2016-2019年,我们可以在不同的年份对应的子类别上分别加上不同数量的空格,这样,在[子类别3]这一,就不会有重复值了,也就是说在对[子类别3]进行“排序”选择[sales.oneyear.rankx2...如果处理的比较好,甚至可以这一给“隐藏”掉: (来源:夕枫,多维度动态帕累托分析,优质报告,非常值得学习。 https://app.powerbi.com/view?...,可以实现假装“隐藏”,仿佛这一存在一样: 但是,一定不能让报告使用者点击其他排序,因为一旦点击了其他的排序,就回不去了,因为真正的排序列被“隐藏”了。

    1.6K30

    Matlab高效编程技巧

    就是我们没有为这个矩阵分配一个内存空间,而且在循环中,矩阵大小是变化的,这就导致每次循环时都浪费额外的时间去寻找满足需求的内存空间,改变大小后的矩阵整体移动到这个新的内容空间中,并释放原来的内存空间,...存储   Matlab默认是存储的,也就是说,向量在内存是连续排列的,对连续的数据做处理肯定是要快的,所以我们在定义向量时一般都会使用向量。...下面对比矩阵对行做操作和对做操作花费的时间。...n,n); mcol = zeros(n,1); mrow = zeros(1,n); tic for i=1:n mcol(i) = sum(mtrx(:,i)); end toc 我们对矩阵的每一求和...tic for i=1:n mrow(i) = sum(mtrx(i,:)); end toc 再对矩阵的每一行求和,用了0.8秒。 可以看出,对操作比对行操作速度要快很多。

    96220

    matlab导出csv文件多种方法实现

    那么 如何matlab的变量保存为csv? 示例 有一个51*2的矩阵,我们将其列表头分别记为Obj1和Obj2,而行表头为1-51。这个矩阵输出到csv。...R,C分别表示写入的行数R和数C,并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data) 如果1.csv不存在会建立一个这样的文件 ?...test.csv,并且以逗号为分隔符 第二行加到test.csv,并且从行后添加 第三行加到test.csv,并且以相对于已有数据偏移的方式 ?...writetable方法 writetable方法给予了很大的发展空间,进行保存。好用! % 可以设置行名称 % 首先创建一个1-n的向量,具体为行向量的转置 BD1=1:51; BD2=BD1...'; % 列名称 title={'NO','obj1','obj2'}; %生成表格,生成 % VariableNames 参数用于设置头 result_table=table(BD2,data

    7.8K30

    【CVPR2018最佳论文提名】Deep Learning of Graph Matching论文解读

    图 2仅展示了图结构,部分一阶相似度(蓝色箭头)与二阶相似度(红色箭头)的关系。实际上,在图匹配算法,任意一对顶点、任意一对边之间,都存在相应的相似度度量。...图匹配的目标是,找到一个最优的排列矩阵,最大化如下目标函数 ? 其中,x=vec(X)是矩阵X向量化的结果,1是元素全为1的向量。该问题属于NP-难的二次指派问题。...双随机化: 双随机矩阵的定义如下:对于一个方阵X∈[0,1]n x n,若其每行、每求和均为1,则该矩阵称为双随机矩阵。...我们使用迭代算法矩阵双随机化:首先将矩阵归一化,随后矩阵行归一化。通过不断迭代,即可得到双随机矩阵。该步骤的数学表示为 ?...投票 在算法实现时,上一步得到的双随机矩阵同一行、同一的元素的值相差不大。

    1.1K40

    机器学习数据处理与可视化的python、numpy等常用函数

    ---- np.tile() tile()相当于复制当前行元素或者元素 import numpy as np m1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 行复制两次,复制一次到一个新数组...,对于二维数组以上则可以根据参数axis进行分别对行和进行求和,axis=0代表求和,axis=1代表行求和。...[1, 2, 4, 7]]) # 相加 print(m2.sum(axis=0)) # 行相加 print(m2.sum(axis=1)) 输出: D:\Python\python.exe E:...如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以元组解压为列表。...print(myRand) # 生成单位矩阵 myEye = np.eye(3) print(myEye) from numpy import * # 矩阵所有元素求和 myMatrix = mat

    51610

    【论文笔记】《A LocalGlobal Approach to Mesh Parameterization》的思路

    思路: 首先将三维表面用普通方法参数化到UV平面上, 这可以初始化第一个全局变换矩阵J Local操作, 每个三角形拆开作为一个独立的面, 固定J求出当前全局变换下每个三角形可以处于的最佳局部变换L...Jacobian矩阵在几何处理中常表示从m维到n维的线性映射, 其计算方法就是函数值的每一维都与映射目标的每一维求导....但是这里如果我们SVD转为分解出奇异值为正的形式(方法: 奇异值对应分解出来的U和V, 对于奇异值为负的矩阵, 取正奇异值, 然后将那个矩阵的某一全部加上负号即可), 就可以通过来直接得到与J最符合的...两个奇异值乘积为1, L是面变换矩阵 由此对刚性变换L的追求和对全局变换J的追求就结合到了一起....这个式子转化放入线性方程组的矩阵, 构造出完整的线性方程组.

    2.1K40
    领券