腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
矩阵
帮助
-
索引
3
超
出了
大小
为
3
的
轴
1
的
边界
,
但我
非常
确定
我
有
一个
(
3
,
n
)
矩阵
、
、
、
、
我
一直收到错误‘
索引
3
超
出了
大小
为
3
的
轴
1
的
界限’,
但我
确信我使用
的
是(
3
,
n
)
矩阵
,而不是(
n
,
3
)
矩阵
。
我
对python中
的
矩阵
不是很熟悉,所以我一直在使用一种老套
的
方法将它们转换成
浏览 22
提问于2020-08-04
得票数 0
1
回答
如何旋转三维平面?
、
、
、
我
有
一个
3
d平面(由多个点组成),它以奇怪
的
角度旋转。
我
想把它弄平,也就是躺在xy飞机上。
我
有
平面方程,
但我
认为
我
计算
的
角度不正确,或者可能使用了错误
的
旋转
矩阵
。对于错误
的
旋转
矩阵
,
我
的
意思是,
我
不
确定
我
应该旋转哪个
轴
。随
浏览 1
提问于2017-11-03
得票数 4
1
回答
用matplotlib绘制同一图中
的
两个
矩阵
、
、
我
想把两个
矩阵
画在同一张图上。这些
矩阵
的
形状
为
3
x5。它们是使用meshgrid
为
大小
为
3
和5
的
两个数组创建
的
(a
的
大小
为
3
,b
的
大小
为
5)。
矩阵
的
条目是使用数组中
的
值计算
的
,
我
浏览 55
提问于2020-11-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何在Keras中按组对输入样本进行平均?
、
、
我
想在这个架构
的
Keras中实现
一个
神经网络:假设
我
有
一些输入,它们属于某些组。然后神经网络是这样
的
:简而言之,
我
想按组分离输入,然后按组取输入
的
平均值。例如,如果
我
有
一些输入张量
1
,2,
3<
浏览 4
提问于2018-10-12
得票数 1
1
回答
为什么CNN
的
输入图像通常是方形
的
?
、
、
为什么在卷积神经网络中,输入图像
的
维数一般都是平方
的
呢?我们甚至做填充物让它发生。为什么不是不同
的
维度?有人能解释一下这件事吗?
我
已经
有
CS231
n
笔记和演讲幻灯片了。
浏览 0
提问于2017-08-05
得票数 0
2
回答
如果重组一次,那么Matlab
矩阵
会改变到原来
的
大小
吗?
、
、
基本上,
我
有
一个
原始
的
128x128x
3
矩阵
,它描述了
一个
RGB图像(128 * 128点,每个点分别是包含红色、绿色和蓝色强度
的
1
x
3
向量),
我
也从它们中选择了16个点(这是容易
的
部分),现在
我
想做128x 128 x
3
矩阵
和16点之间
的
成对距离计算。但问题是Matlab函数,"pdist2“只取
浏览 3
提问于2016-06-07
得票数 1
回答已采纳
3
回答
矩阵
未对齐错误消息
、
、
、
我
有
以下返回数据框架Out[
3
]: Date:Out[4]: 0 OGDC 0.1820222 FX 0.131243
我
正在尝试获得每一天
的
加权回报,并尝试: port_ret = ret.dot(d
浏览 1
提问于2016-09-05
得票数 2
2
回答
逆迭代求解线性方程组
、
、
我
用OpenCL来计算
矩阵
的
特征向量。AMD
有
一个
特征值计算
的
,所以我决定用逆迭代来得到特征向量。
我
遵循了描述
的
算法,
我
注意到,为了解决第4步,
我
需要求解
一个
线性方程组(或计算
矩阵
的
逆)。在GPU上使用OpenCL
的
最佳方法是什么?是否
有
值得
我
研究
的
例子或参考资料?编辑:对不起,<
浏览 12
提问于2011-09-29
得票数 4
回答已采纳
5
回答
矩阵
OpenCV
的
大小
、
我
知道这可能是
非常
初级
的
,
但我
是OpenCV
的
新手。您能告诉
我
如何在OpenCV中获得
矩阵
的
大小
吗?
我
已经用谷歌搜索过了,
我
还在搜索中,但是如果你们中有人知道答案,请
帮助
我。
大小
与行数和列数相同。有没有办法直接获得2D
矩阵
的
最大值?
浏览 4
提问于2012-12-25
得票数 142
回答已采纳
1
回答
使用“np.arange”
的
Numpy错误:
索引
错误
、
、
我
正在使用下面所示
的
代码,并得到了
一个
索引
错误: 对于
大小
为
6`
的
轴
0,
索引
6超
出了
界限。当将np.arrange(
1
,9)和np.arrange(2,8)分别更改为np.arrange(8)和np.arrange(6)时,代码运行时不会出错。然而,输出
矩阵
C给
出了
与预期不同
的
结果。如果<em
浏览 2
提问于2016-03-23
得票数 0
1
回答
在二维和三维数组中搜索元素时,分而治之算法
的
正确时间复杂度是多少?
、
、
、
按低位和列排序
的
2维数组nxn,
3
,9,12如果
我
想知道6是否在这个
矩阵
中,使用分而治之,首先定位中心元素,因为6<9,我们将
矩阵
划分为
3
个
矩阵
,这
3
个
矩阵
是
3
,95,8
3
,9重复这个过程,直到我们发现6是in,还是not.the递归关系是: T(
n
)=
3
T(
n
/2
浏览 3
提问于2021-10-30
得票数 0
4
回答
用
一个
大
的
,稠密
的
二维
矩阵
快速计数2D子
矩阵
?
、
、
、
在更大、更密集
的
矩阵
中,计算子
矩阵
的
好算法是什么?如果
我
有
一行数据,
我
可以使用后缀树,但是
我
不
确定
把后缀树概括到更高
的
维度是
非常
简单还是最好
的
方法。
有
什么想法?
我
的
天真解决方案
索引
的
第
一个
元素
的
密集
矩阵
和消除全
矩阵
搜索只
浏览 5
提问于2009-12-29
得票数 5
回答已采纳
1
回答
python中
的
三维数组
、
、
我
试图创建
一个
三维
矩阵
,在
一个
维度中有400个元素,在另外两个维度中有4个和4个元素。
我
已经把数组装成然后,
我
将前面读取
的
另
一个
文件中
的
长400向量分配给新数组
的
每个组件,例如:,0,0组件:问题出现在它到达
的
时候 clij_the[:,0,4]=
浏览 1
提问于2020-09-09
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将
矩阵
的
元素与整数相乘,以创建新
的
矩阵
我
有
一个
矩阵
M,
我
需要返回
一个
元组(i,j),它给
出了
矩阵
中第
一个
最大值
的
索引
(行,列)。将
非常
感谢您在这方面的
帮助
/建议。def matrix_max_index(M):
n
=l
浏览 0
提问于2021-11-02
得票数 1
3
回答
在numpy中解释dim、shape、rank、dimension和axis之间
的
区别
、
、
、
我
是python和numpy
的
新手。
我
读了几个教程,仍然对模糊、等级、形状、角度和尺寸之间
的
差异感到困惑。
我
的
注意力似乎停留在
矩阵
表示上。所以如果你说A是
一个
矩阵
,看起来像这样:4 5 6 那么
我
所能想到
的
就是
一个
2x
3
矩阵
(两行三列)。在这里,
我
知道形状是2x<em
浏览 6
提问于2014-03-01
得票数 11
1
回答
在一定条件下
确定
矩阵
的
维数
、
假设我们
有
一个
大小
为
mXn
的
矩阵
,
我
想返回
一个
包含原始
矩阵
元素
的
奇数
索引
的
矩阵
,
我
写了
一个
叫做odd_index
的
函数,例如这里
的
代码% M- isgiven matrix % purpose of this code is to retur
浏览 0
提问于2015-07-26
得票数 0
4
回答
稀疏
矩阵
的
非零元素
、
假设
我
有
一个
很大
的
矩阵
X,其中有很多零,所以我当然会让它变得稀疏,以节省内存和CPU。在那之后,
我
做了一些事情,在某种程度上,
我
想要有非零元素。
我
的
代码看起来像这样:然而,在我看来,这看起来相当愚蠢,因为稀疏
矩阵
的
结构应该允许直接提取信息。需要澄清
的
是:
我
并不是在寻找
浏览 2
提问于2013-07-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
试图理解仿射变换
我
正在玩OpenCV中
的
仿射变换,
我
很难直观地理解它
的
工作原理,更具体地说,就是
我
如何指定映射
矩阵
的
参数,以便获得特定
的
期望结果。cvWarpAffine(src, dst, warp_mat);CvPoint2D32
浏览 3
提问于2012-05-20
得票数 9
回答已采纳
11
回答
得到最大和
的
子
矩阵
?
、
、
、
Input:具有正负元素
的
二维数组
矩阵
- NxN。历史:在算法专家Larry和对Kadane算法
的
修改
的
帮助
下,
我
成功地解决了部分求和
的
问题,这是的一部分,下面是J
浏览 78
提问于2010-04-15
得票数 65
回答已采纳
3
回答
如何在MATLAB中使用线性
索引
为4-D
矩阵
的
对角线赋值?
、
、
、
、
我
有
一个
大小
为
NxNxPxQ
的
4维
矩阵
A。如何以向量化
的
方式轻松地将每个NxN二维子
矩阵
的
对角线值更改为
1
?
浏览 0
提问于2011-03-16
得票数 4
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
一个提升图像识别准确率的精妙技巧
机器学习中的线性代数入门
这是一份文科生都能看懂的线性代数简介
收藏 Numpy详细教程
搭建模型第一步:你需要预习的NumPy基础都在这了
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券