我想在MATLAB中从第一个矩阵中生成第二个矩阵。请参阅下列图片:
AB =A和B
AC =A和C
BC =B和C
====>>>
码
transactions={{'A','C'};{'A','B'};{'A','B','C'}};
items = unique([transactions{:}]); % A,B,C
for i = 1:size(transactions,1)
T(i,ismember(items,transactions{
我有一个矩阵,必须使用python numpy将其转换为对称矩阵。
显然,使用下面的代码可以将矩阵转换为对称矩阵。此方法适用于小矩阵,但适用于150 * 151的大矩阵
I get the following error...operands could not be broadcast together
with shapes (151,150) (150,151)
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('C:\\Users\\vish_\\firstest\\demo\\
我必须构建一个函数,它先按行排序矩阵,然后按列排序,反之亦然,保留矩阵内部的值。矩阵是一个很大的矩阵,所以我使用的算法必须是nlogn算法。
我的结构如下:
typedef struct{
unsigned int line, column;
float value;}Matrix;
Matrix matrix[size_of_matrix*size_of_matrix];
static int numb_of_matrix; /*Whenever I ask the user to insert values to the matrix, I increase this number to
我有一个5D矩阵作为B x C x D x H x W,其中D是深度,H是高度,W是宽度。例如,矩阵的大小为16 x 3 x 256 x 128 x 64,我想随机地对最后三个维度(D,H,W)进行洗牌,以获得一个新的矩阵。我怎么用python来做呢?输出矩阵类似于
16 x 3 x 256 x 128 x 64
16 x 3 x 64x 128 x 256
16 x 3 x 256 x 64x 128
16 x 3 x 128x 64x 256
...
所以我想转置一个我定义的矩阵
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double;
var MatrixValues = new double[]{1,1,2,2,3,3}
var M = Matrix<double>.Build;
var C = M.Dense(3,2,MatrixValues);
var TR = C.Transpose();
所以我得到的结果是一个非常奇怪的矩阵,它不是转置矩阵。我认为这是因为矩阵被定义为DenseColumnMajor,但是我如何更改它呢?
我有一个3乘2的矩
撕掉 of 撕掉 of a 撕掉 of a 撕掉。去把那些投上去!
如果您希望接受它,您的任务是编写输出/返回其输入/参数的程序/函数。棘手的部分是,如果我转到你的源代码2,输出/结果也必须转换。
您可以选择解决方案可以接受的哪种2D数据。例如,一个列表,一个矩阵,一个字符串列表,等等,说明它处理哪一个(S)。您可以假设输入始终是矩形的,并且沿每个维度的长度为1或更长。
为了进行换位,源代码中的短行将被视为填充了尾随空格,直到它是矩形的,然而,这些填充的尾随空间并不会影响代码的长度。
因为这是密码-高尔夫,所以目标是优化原始源代码的字节计数(而不是转置版本)。
示例
假设您的解决方案是一个数字
我正在寻找两件事:在Swift中定义矩阵的方法和对角化表示矩阵的方法。
到目前为止,我已经找到了一种方法来制作类似于矩阵的东西:
var NumColumns = 2
var NumRows = 4
var array = Array<Array<Double>>()
for column in 0...NumColumns {
array.append(Array(repeating:Double(), count:NumRows))
}
print(array)
但是有人告诉我,这样做是不行的,因为在我得到矩阵之后,我需要使用对角化算法,特别是在矩阵上,而
我有一个维度为401*5677的数据集。在这个矩阵的列中,有一些列是相同的,但使用了不同的列名。现在,我只想保留重复多次的列中的一列,并为删除的列获取索引j。
让我们以下面的矩阵为例:
B=matrix(c(1,4,0,2,56,7,1,4,0,33,2,5), nrow=3)
colnames(B)<-c("a","b","c","d")
到目前为止,我(在我的实矩阵G上)所做的是:
corrG<-cor(G)
Gtest=G
for (i in 1:nrow(corrG)){
for (j in 1:ncol