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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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使用R语言在向量的任何位置插入任何元素

今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下：有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下

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盘点Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法

类向量中添加元素常用方法 1.void addElement(Object obj)在集合的末尾添加一个元素，不管它是什么类型都会把它的toString()返回值加进去。...三、Vector类向量中删除元素对象的常用方法 1.void removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0。...四、总结本文主要介绍了Vector类、Vector类向量中添加元素常用方法、Vector类向量中删除元素对象的常用方法。 Vector类是实现动态数组的功能，介绍它的4种构造方法。...Vector类向量中添加元素常用方法有addElement(Object obj)在集合的末尾添加一个元素，不管它是什么类型都会把它的toString()返回值加进去、insetElementAt(Object...Vector类向量中删除元素对象的常用方法有removeAllElement( )删除集合中的所有元素，并将把大小设置为0、removeElement(Object obj)从向量中删除第一个出现的参数

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盘点Vector类搜索向量中的元素常用方法

一、Vector类搜索向量中的元素常用方法 1.Object firstElement()：返回的是这个向量的第一个元素。...集合中的第一个元素："+obj); } } 运行的结果如下所示： ?...集合中的最后一个元素："+obj); } } 运行的结果如下所示： ?...五、总结本文主要介绍了Vector类搜索向量中的元素常用方法、Vector类获取向量的基本信息常用方法、Vector类的void setSize(int newSize)方法是设置集合的容量大小、void...Vector类搜索向量中的元素常用方法有firstElement()方法是返回向量的第一个元素、lastElement()方法是返回向量的最后一个元素、ElementAt(int index)方法返回指定

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python技巧——将list中的每个int元素转换成str

在Python中，有时需要将list以字符串的形式输出，此时可以使用如下的形式： ",".join(list_sample) 其中，,表示的是分隔符如需要将a_list = ["h","e",..."l","l","o"]转换成字符输出，可以使用如下的形式转换： a_list = ["h","e","l","l","o"] print ",".join(a_list) 如果list中不是字符串，...而是数字，则不能使用如上的方法，会有如下的错误： TypeError: sequence item 0: expected string, int found 可以有以下的两种方法： 1、 num_list

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矩阵运算_逆矩阵的运算

这两个计算方法在3D运算中的作用就是向量计算工具。...，先计算好所要某种变换所需要的元素填写入矩阵，然后逐一将模型的所有顶点和矩阵相乘就可以将模型的所有顶点按所希望的变换为新的坐标（除非矩阵元素设置错误），这里可以看出，矩阵中的每个数据（元素）是至关重要的...合并方法是将多个矩阵相乘来计算出复合矩阵。三维变换中参与乘法运算的两个矩阵都必须是4X4矩阵，相乘时，每个新元素也通过点乘运算后获得，所得的新矩阵也是4X4的方阵。...矩阵相乘的计算公式分解：复合矩阵计算方式为，将左边的矩阵M的每个行元素与右边矩阵N的每列元素进行点乘运算就是新矩阵C的对应的元素。...计算顺序为，M由上边第一行开始，提取每行的4个元素，分别与N中左边第一列开始，提取的4个元素进行点乘运算，运算结果放在C中，并从上到下，从左到右排列，编程时采用双重循环。

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【AI PC端算法优化】一，一步步优化RGB转灰度图算法

3.6 乘除法数据类型描述 _mm256_mul_ps/pd 对两个float类型的向量进行相乘 (2)_mm256_mul_epi32 (2)_mm256_mul_epu32 将包含32位整数的向量的最低四个元素相乘...将包含32位整数的向量的最低四个元素相乘，AVX2指令 ?...(res=a*b+c) (2)_mm_fmsub_ps/pd/ (2)_mm256_fmsub_ps/pd 将两个向量相乘，然后从乘积中减去一个向量。...(res=a*b-c) (2)_mm_fmadd_ss/sd 将向量中最低的元素相乘并相加（res[0]=a[0]*b[0]+c[0]) (2)_mm_fmsub_ss/sd 将向量中最低的元素相乘并相减...(res[0] = -(a[0] * b[0]) + c[0]) (2)_mm_fnmsub_ss/sd 将最低的元素相乘，并从求反的积中减去第三个向量的最低元素。

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将一个数组中的奇元素全部移到数组的前半部分，即将奇偶元素分开

将一个数组中的奇元素全部移到数组的前半部分，即将奇偶元素分开？需要调整元素的顺序。先判断数组中的一个元素的奇偶性，如为奇数就往后移。如何判断一个元素的奇偶性？...//判断元素的奇偶性 bool isEven(int data) { return((data & 1) == 0 ? ...true : false); } 测试如下： #include //判断元素的奇偶性 bool isEven(int data) { return((data...i is not odd"); return 0; } 实现代码如下： #include using namespace std; //判断元素的奇偶性

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张量分解与应用-学习笔记

当立方张量中的任何一个元素的index被置换后（permutation）元素值不变时，我们称这个张量为超对称。....$} 张量在某些mode下符合对称的条件，这时候我们只叫他在对应的mode下对称。...笔者是这么理解这个公式的：将没有选中的维度所组成的索引集为行，选中的维度展开为列，形成的矩阵与U相乘，便是n-mode张量乘法的结果。...因此，和向量的mode-n相乘等同于\mathcal{X}的每一根mode-n fiber与向量\mathrm{v}的内积。...由于mode-n向量乘法在定义里面减去了1个维度，这使得张量的连续向量乘法中，乘法的优先顺序变得很重要。

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深度学习：张量介绍

在上图中，很明显，左侧矩阵中的每个向量（或行）都乘以第二个矩阵中的每个向量（或列）。因此，在此示例中，A 中的每个向量必须与 B 中的每个向量相乘，从而产生 16 个点积。...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，二维的点积主要是将向量彼此相乘。...在三维中，重点是按矩阵相乘，然后对这些矩阵中的每个向量执行点积。上图应该有助于解释这一点。将两个 3D 张量视为矩阵向量可能会有所帮助。...由于点积是通过按元素相乘然后求和来执行的，因此首先发生的事情是每个矩阵与其相应的矩阵相乘。当这种情况发生时，矩阵乘法会导致矩阵中的每个向量与其他向量执行点积。从某种意义上说，它就像一个嵌套的点积。...，并在 3D 张量的矩阵中按元素相乘。

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R语言ggtree：将进化树中的序列id改成物种名称

通常我们会使用比对好的fasta文件构建进化树，fasta文件中大于号后的内容就是最终进化树上的文字标签。如果拿到进化树文件后你想替换掉其中的一些内容，那该怎么办呢？...本篇推文介绍一下使用R语言的ggtree包实现这个目的这个问题是来源于公众号的一位读者的提问 ?...大家可以关注我的公众号小明的数据分析笔记本留言相关问题，如果我恰巧会的话，我会抽出时间介绍对应的解决办法首先你已经有了构建好的进化树文件 (Synergus:0.1976902387,(((((Periclistus...image.png 第一列x就是进化树中原本的序列名称第二列y是想要替换成的id名称读入进化树文件 library(treeio) tree<-read.newick("ggtree_practice_aligned.fasta.treefile...image.png 把这个新的进化树写出到文件里 write.tree(tree1@phylo,file = "pra.nwk") 这样就达成目的了这里导出的进化树文件没有了最初的支持率的信息，我们再通过一行代码给他加上就好了

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深入了解深度学习-线性代数原理(一)

标量和矩阵相加或者相乘时，只需将其与矩阵的每个元素相加或者相乘。...两个元素标准乘积不是指两个矩阵中对应元素的乘积，当两个相同位数的向量x和y相乘可看作点积。...---- 范数机器学习中，通常使用范数表示向量的大小，是将向量映射到非负值的函数，简单来说，向量x的范数衡量从原点到x的距离。矩阵范数：描述矩阵引起变化的大小， ?...向量范数：描述向量在空间中的大小。在二维的欧氏几何空间 R中定义欧氏范数，在该矢量空间中，元素被画成一个从原点出发的带有箭头的有向线段，每一个矢量的有向线段的长度即为该矢量的欧氏范数。...对称矩阵（Symmetric Matrices）是指以主对角线为对称轴，各元素对应相等的矩阵，即 ? 当某些不依赖参数顺序的双参数函数生成元素时，经常出现对称矩阵。

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温故知新--R基础知识（下）

1.数组索引数组元素可以通过给定数组名及其后方括号中用逗号隔开的下标访问。可以根据索引数组去给数组中不规则的元素集合赋值或者将数组中特定的元素返回到一个向量中。...2.array() 除了用设定一个向量dim属性的方法来构建数组，它还可直接通过函数array将向量转换得到。...R包括许多只对矩阵操作的操作符和函数。例如上面提到的t(X)就是矩阵的转置函数。函数nrow(A)和ncol(A)将会分别返回矩阵A的行数和列数。 1.矩阵相乘操作符%*% 用于矩阵相乘。...在R里面，用命令 solve(A,b) 矩阵的逆可以用下面的命令计算 solve(A) 三、小结 R语言中数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。...除了用设定一个向量dim属性的方法来构建数组，它还可直接通过函数array将向量转换得到，outer()可以做外积运算，aperm()可以做数组的广义转置，等价于t()，%%可以做矩阵的相乘，crossprod

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

上面的例子只用6行表示一个4x7的矩阵中的非零元素。矩阵的行列元素个数分别由row_id和col_id的最大值指定。...-A的元素为 ? 。（14）标量与矩阵相乘与向量一样，也可以用标量乘以矩阵。标量α和矩阵A的乘积是矩阵B =αA，其元素由下式给出： ?...这等价于用-1乘该向量的某些元素，而保持其它元素不变。投影矩阵（projection matrix）把向量置于较低维子空间。最简单的例子是修改单位矩阵，将对角线上的一个或多个1改为0。...（16）两矩阵元素相乘与矩阵乘法定义不同，MADlib的两矩阵元素相乘定义为C=AB，A、B、C均为mXn矩阵，C的元素由下式给出： ?...如果A是nXn方阵，并且|A|≠0，则R(A)=n；反之，如果R(A)=n，则|A|≠0。矩阵的秩是行空间和列空间的最小维度，此维度中的向量组是线性无关的。

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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

如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。明确表示向量元素，元素排列成一个方括号包围纵列。向量看作空间中点。每个元素是不同坐标轴上的坐标。...Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...深度学习，矩阵和向量相加，产生另一矩阵，C=A+b，Ci,j=Ai,j+bj。向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。...Ax=b，A∊ℝ⁽mn⁾是已知矩阵，b∊ℝ⁽m⁾是已知向量，x∊ℝⁿ是求解未知向量。向量x每个元素xi都未知。矩阵A第一行和b中对应元素构成一个约束。单位矩阵、逆矩阵。...单位矩阵(identity matrix)，任意向量和单位矩阵相乘，都不会改变，保持n维向量不变的单位矩阵记In。In∊ℝ⁽n*n⁾。∀x∊ℝⁿ,Inx=x。

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深度学习-数学基础

即：可以将某一个具体的输入对象的各个组成元素抽象为多个特征，然后这多个特征就能够很好的描述该物体的特点或性质联结主义潮流的另一个重要成就是反向传播在训练具有内部表示的深度神经网络中的成功使用以及反向传播算法的普及...任意向量和单位矩阵相乘，都不会改变。...在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。...如果两个向量都有非零范数，那么这两个向量之间的夹角是 90 度。在 \(R^n\) 中，至多有 \(n\) 个范数非零向量互相正交。...，和将这些矩阵中的最后一个挪到最前面之后相乘的迹是相同的 \[ Tr(ABC) = Tr(CAB) = Tr(BCA) \] 标量在迹运算后仍然是它自己：\(a = Tr(a)\) 行列式，记作 det

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掌握机器学习数学基础之线代（二）

正如我们可以通过分解质因数来发现整数的一些内在性质，我们也可以通过分解矩阵来发现矩阵表示成数组元素时不明显的函数性质。特征分解是使用最广的矩阵分解之一，即我们将矩阵分解成一组特征向量和特征值。...特征向量是指经过指定变换（与特定矩阵相乘）后不发生方向改变的那些向量，特征值是指在经过这些变换后特征向量的伸缩的倍数,也就是说矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量...然后，另R’ =RU，就实现了数据集在特征向量这组正交基上的投影。嗯，重点来了，R’中的数据列是按照对应特征值的大小排列的，后面的列对应小特征值，去掉以后对整个数据集的影响比较小。...更加详细的讲述请看：奇异值的意义特征分解也是这样的，也可以简化我们对矩阵的认识。对于可对角化的矩阵，该线性变换的作用就是将某些方向（特征向量方向）在该方向上做伸缩。...例如，迹运算在转置运算下是不变的：多个矩阵相乘得到的方阵的迹，和将这些矩阵中的最后一个挪到最前面之后相乘的迹是相同的。

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深度学习系列笔记(二)

我们定义一个包含向量中元素索引的集合，然后将集合写在脚标处，表示索引向量中的元素。...比如，x_{-1}表示 x 中除 x_1 外的所有元素，x_{-S} 表示 x 中除 x_1、x_3、x_6 外的所有元素构成的向量。...范数（包括范数）是将向量映射到非负值的函数。直观上来说，向量的范数衡量从原点到点的距离。...在某些机器学习的应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L^1 范数。...标准正交：R^n 中，至多有 n 个范数非零向量相互正交，且范数都是 1 。正交矩阵指行向量和列向量是分别标准正交的方阵。

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降维方法（一）：PCA原理

这就是内积的一种几何解释，也是我们得到的第一个重要结论。在后面的推导中，将反复使用这个结论。下面我们继续在二维空间内讨论向量。...一般的，如果我们有M个N维向量，想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中，那么首先将R个基按行组成矩阵A，然后将向量按列组成矩阵B，那么两矩阵的乘积AB就是变换结果，其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果...最后，上述分析同时给矩阵相乘找到了一种物理解释：两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去。更抽象的说，一个矩阵可以表示一种线性变换。...由于上面我们已经将每个字段的均值都化为0了，因此方差可以直接用每个元素的平方和除以元素个数表示： ?...2）设特征向量λ重数为r，则必然存在r个线性无关的特征向量对应于λ，因此可以将这r个特征向量单位正交化。

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主成分分析到底怎么分析？

这就是内积的一种几何解释，也是我们得到的第一个重要结论。在后面的推导中，将反复使用这个结论。下面我们继续在二维空间内讨论向量。...一般的，如果我们有M个N维向量，想将其变换为由R个N维向量表示的新空间中，那么首先将R个基按行组成矩阵A，然后将向量按列组成矩阵B，那么两矩阵的乘积AB就是变换结果，其中AB的第m列为A中第m列变换后的结果...最后，上述分析同时给矩阵相乘找到了一种物理解释：两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列列向量变换到左边矩阵中每一行行向量为基所表示的空间中去。更抽象的说，一个矩阵可以表示一种线性变换。...由于上面我们已经将每个字段的均值都化为0了，因此方差可以直接用每个元素的平方和除以元素个数表示： ?...2）设特征向量λ重数为r，则必然存在r个线性无关的特征向量对应于λ，因此可以将这r个特征向量单位正交化。

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