matrix

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我试图从过去几天运行我的代码，但这些错误只是不会消失。代码在代码块中平稳运行，但在Linux中产生错误。的错误是： Matrix.h:14:20: error: expected ‘)’ before ‘rows’ Matrix(std::size_t rows, std::size_t cols, double initValue) ^~~~ Matrix.h:234:2

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Prolog列表交集列表

我想在prolog中创建列表列表的交集。（矩阵，列表为单元格）我只能处理这种情况，行数和列数相同（矩形）。这些列表是有序的，并且不包含任何重复的元素（它们是ord_sets）。我该怎么做？举例：（3行3列） A: [[[1,2],[3,2,1],[3,4,5]], [[1,2],[3,2,1],[3,4,5]], [[1,2],[3,2,1],[3,4,5]]] B: [[[1]

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在矩阵中创建Y * Z而不是行（在Python 2.7.14中）

我是python编程和学校的新手，我必须对乘法表从1到10进行模拟。这需要在矩阵中。我写的代码是： for y in range(1, 11): for z in range(1, 11): print y*z 然而，当我尝试运行此，这一切都在一条线下来，而不是一个矩阵...我已经找了个awnser和在Python 3.0或更高，他们有“end =”命令，但我不能使用这个

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如何使python中的Min-plus矩阵乘法更快？

所以我有两个矩阵，A和B，我想计算这里给出的最小加乘积：Min-plus matrix multiplication。为此，我实施了以下操作： def min_plus_product(A,B): B = np.transpose(B) Y = np.zeros((len(B),len(A))) for i in range(len(B)): Y[i] =

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获取矩阵中具有最高值的列的向量

我希望能够创建一个列向量，其每行中的值对应于矩阵中具有该特定行中最大值的列。例如，如果我有一个矩阵，如： A = [1,5,2;3,1,1;0,1,0]; 我想最终的矩阵： maxValueColumns = transpose([2,1,2]); 有一个简单的/有效的方式做到这一点？

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确定一个NxN数组的行和列的最低值

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Numpy：新维矩阵的堆栈副本

我有一个3x3 numpy数组，我想创建一个3x3xC矩阵，其中新维度由原始3x3数组的精确副本组成。我确信这是问某处，但我找不到最好的方法。我计算出如何为一个简单的一个维数组x做到这一点： new_x = np.tile(np.array(x, (C, 1)) 其中重复阵列，然后执行： np.transpose(np.expand_dims(new_x, axis=2),(2,1,0))

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查看给定坐标上的点是否为矩阵

我有一个大小为MxN的布尔类型的numpy矩阵A. 比我有一个数组B的ROWSx2在每一行中包含一对坐标x，y。我想找到索引包含在数组A中且其值等于True的矩阵A的坐标列表。我尝试用这个命令，但它返回一个3D立体阵列，我不明白为什么： intersections = A[A[B] == True]

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的Javascript：查找二维矩阵（阵列）

我有类似下面的数组矩形的角落位置... var my_array = [ '00000000000000000000000', '00000011111111000000000', '00000011111111000000000', '00000011111111000000000', '00000011111111000000000',

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的Javascript：计算矩形的角度，4个边角点

我有一个matrix这样的： var matrix = [ "00000000000000000000000", "00000000001100000000000", "00000000111110000000000", "00000001111111000000000", "00000111111111100000000", "0000