我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A,我正在通过独立计算z11,z12,...,z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作,但它很笨拙,我希望将其自动化到一个循环中,以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m),并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我,我将不胜感激! import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
用python对矩阵进行奇异值分解求解。我的代码不工作,它说矩阵不对齐
>>> from numpy import*
>>> from numpy.linalg import qr
>>> A = mat([[1.,2.],[4.,5.],[7.,8.]])
>>> U,s,V =linalg.svd(A)
>>> S = diag(s)
>>> print U
[[-0.17259857 0.89640564 0.40824829]
[-0.50818671 0.2740065
在python中,有没有一种有效的方法来计算普通邻居(CC)和优先连接(PA)的矩阵得分?我正在使用图形来计算其他方法的得分矩阵,比如贾卡德系数(Graph.similarity_jaccard()),骰子(Graph.similarity_dice)和adamic/adar (Graph.similarity_inverse_log_weighted()),但我还没有找到任何函数来计算CC和PA的得分矩阵。
目前我正在做的是:
#Preferential attachment score between nodes i and j in a graph g
len(g.neighbors(i
我尝试将这些1维矩阵(或向量)彼此相乘,如下所示: a = np.array([1,2,3]).reshape(1,3)
b = np.array([4,5,6]).reshape(1,3)
c = np.dot(a,b) print(c)输出的错误为'shapes (1,3) and (1,3) not aligned‘,根据矩阵乘法法则是正确的。 但是当我做c = a*b和print(c)时,我得到了一个1 x 3的矩阵- array([[ 4, 10, 18]])。 我的问题是,1X3*1X3矩阵乘法是如何产生1X3矩阵的?第一个矩阵的列应该等于第二个矩阵的行。难到不是么?
我试图用以下公式估算市场份额:
c = np.exp(-Mu*a)/(np.exp(-Mu*a)+np.exp(-Mu*b))
其中a和b为9x9矩阵,单元格值可大于1000。因为数字太小,所以Python返回NaN值。为了提高估计的精度,我已经尝试过了np.float128,但是这只会导致numpy没有一个名为float128的属性的错误。我也尝试过longdouble,但没有成功。还有其他方法可以让Python显示单元格的实际值而不是NaN吗?
我正在尝试使用R中的奇异值分解对矩阵进行降维。我能够找到"MovMat“矩阵的D,U,V矩阵。我想减少一些维数,使它们在D矩阵中的值小于"treshhold“。我写了下面的代码。但是我不知道如何在"MovMat“矩阵中找到小于阈值的值。
library(cluster)
library(fpc)
# "MovMat" is a users-movies Matrix.
# It is contain the rating score which each user gives for each movie.
svdAllDimensions = sv
我有一个由真值和假值组成的矩阵,名为originaldata。和第二个X度量的矩阵,称为最终矩阵。为了在最终矩阵中只保存原始数据中为TRUE的值,并将其余的值设置为0,我将执行以下循环
for (row in 1:sqrt(length(finalmatrix)))
{
for (col in 1:sqrt(length(finalmatrix)))
{
if (originaldata[row,col] == FALSE) {
finalmatrix[row,col] <- 0
}
}
}
但是这是非常慢的,特别