我问这是因为我的程序有两个函数来乘以matrix,他们只乘以4×4和4x1matrix。 标题是: double** mult4x1(double **m1, double **m2); double** mult4x4(double **m1, double **m2); 他们做m1 * m2并返回一个**双,下面是一个4×4乘法片段。 double** mult4x4(double **m1, double **m2){ double** result = (double**) malloc(sizeof(double)*4); for (int i = 0; i < 4; i++) { result[i] = (double*) malloc(sizeof(double)*4); } …multiply… return result; } mult4x1和mult4x4之间的区别仅在它们内部使用的索引中。 我有这3个matrix: double m1[4][4] = { {2, 3, 5, 6}, {9, […]
我无法理解计算“66⊕fa = 9c”。 这个数字显然超过了“ff”,所以我很困惑。 这个话题是简单的encryptionalgorithm。 什么是一个圈出来的意思?
我最近搬到了Python 3.5,注意到新的matrix乘法运算符(@)有时候与numpy的点运算符有所不同。 例如,对于3D数组: import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b # Python 3.5+ d = np.dot(a, b) @运算符返回形状数组: c.shape (8, 13, 13) 而np.dot()函数返回: d.shape (8, 13, 8, 13) 我怎样才能重现与numpy点相同的结果? 还有其他的重大差异吗?
我如何连接相同列的matrix,但行数不同? 例如,我想连接一个( dim(a) = 15 7000 )和b (dim(b) = 16 7000) ,我希望结果是一个31行× 7000列的matrix。 我可以对不同的行和列的matrix做这个吗? 假设我想把15行7000列的matrix与16行7500列的matrix结合起来。 我可以创build一个数据集?
我目前开始使用八度来进行一些数据分析,并且对于特定的matrix操作有一些问题。 假设您有以下数据matrix: A = 1 11 22 33 44 13 12 33 1 14 33 44 现在我想删除这个matrix的所有行,例如下面的条件。 八度:6> A(:,4)== 33 ans = 1 1 0 我将得到这种forms的matrix,只select这些行: A_new = 1 11 22 33 44 13 12 33 我知道这是可能的一些循环的帮助。 但是,有没有更清洁的解决scheme,例如使用提供的标准库? 那太好了 :] 还有一些类似的问题已经发布给R: 在R中,select满足条件的matrix的行
我需要计算numpy ndarraymatrix中的非NaN元素的数量。 如何有效地在Python中做到这一点? 这是我实现这个简单的代码: import numpy as np def numberOfNonNans(data): count = 0 for i in data: if not np.isnan(i): count += 1 return count 在numpy中是否有内置函数? 效率很重要,因为我在做大数据分析。 thnx任何帮助!
我正在探索不同的方式来从两个或多个连接表中优雅地获取数据。 我相信MergeCursor ( Android开发者指南 )似乎意味着可以(例如)通过连接两个查询(或单独添加视图作为行等)replace等效的SQL UNION – 所以,不是我想要的。 但是我对CursorJoiner和MatrixCursor是什么,以及如何使用它们CursorJoiner MatrixCursor 。 我已经看过他们的来源,并且(像往常一样)对我来说没有任何意义! 我发现他们使用的例子并没有清楚地解释结果是什么。 我真的很感谢他们的一个很好的描述,以及他们可能使用的背景。
在GNU八度,我想能够从matrix中删除特定的列。 为了通用性。 我也希望能够从matrix中删除特定的行。 假设我有这个: mymatrix = eye(5) mymatrix = Diagonal Matrix 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 我想删除第2列和第4列,但是当我删除第2列时,第4列的位置已经移动到第3列,这使我的头部受伤。 一定有更好的方法!
有什么区别 import numpy as np np.dot(a,b) 和 import numpy as np np.inner(a,b) 我试过的所有例子都返回了相同的结果。 维基百科有两个相同的文章? 在inner() 的描述中 ,它说,它的行为在更高的维度是不同的,但我不能产生任何不同的输出。 我应该使用哪一个?
特征库可以将现有的内存映射到特征matrix。 float array[3]; Map<Vector3f>(array, 3).fill(10); int data[4] = 1, 2, 3, 4; Matrix2i mat2x2(data); MatrixXi mat2x2 = Map<Matrix2i>(data); MatrixXi mat2x2 = Map<MatrixXi>(data, 2, 2); 我的问题是,如何从特征matrix(如Matrix3f m)获得c数组(例如float [] a)? 什么是特征matrix的真正布局? 真正的数据存储在正常的C数组?