matrix

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我有3个矩阵： T_01 = ['cosd*t1', '-sind*t1', '0', 'd1*cosd*t1'; 'sind*t1', 'cosd*t1', '0', 'd1*sind*t1'; '0', '1', '1', '0'; '0', '0', '0', '1'] T_12 = ['cosd*t2', '-sind*t2', '0', 'd2*cosd*t2'; 'sind*t2'

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如何直接生成矩阵到具有函数的数组中？

我有一个公式可以创建矩阵。后来，每集中的一个矩阵我都要做一些耗时的事情。到目前为止，我将这些矩阵绑定到一个列表中，其中lapply()。现在，我假设用一组矩阵运算会快得多。事情是，我不知道如何让这些matrrices生成一个数组，如lapply()。我给你这个例子： # matrix generating function mxSim <- function(X, n) { mx =

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如何使用第一个70作为训练矩阵将我的数据集分割为矩阵，并将30作为测试矩阵？

我是R的新手，所以我不完全确定如何做到以下几点。我想将我的数据集分成矩阵，使用前69个作为训练矩阵，最后30个作为测试矩阵。我有这样的： dim(iris) # 99 5 #Sample Indexes indexes = sample(1:nrow(iris), size=0.7*nrow(iris)) #Split data train = iris[indexes,] tes

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了解CUDA中的矩阵乘法

我正在尝试学习CUDA。我在基于GPU的文章this的帮助下开始尝试矩阵乘法。我的主要问题是我无法理解如何访问内核中的2D数组，因为访问2D数组与矩阵[i] [j]有点不同。这是我坚持的部分： for (int i = 0; i < N; i++) { tmpSum += A[ROW * N + i] * B[i * N + COL]; } C[ROW * N + COL] =

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在矩阵R中随机放置一个向量

如何将向量a<-c(1,2,3,4,5,6)放置在矩阵m<-matrix(0, nrow = 10, ncol = 10)的ramdom位置？的载体必须是在一起： [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [2,] 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [3,] 2 0 0

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如何获取矩阵中元素的两个对角线？

给定一个mxn矩阵和一个元素的索引，我如何使用纯python（无numpy或任何矩阵包）来获取包含该元素的两个对角线？例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 1 0 1 鉴于元件（1，2），我能得到在主对角线：[2,7，12]，和[4，7，10，0]。我已经看过this post，但我不介意缠绕矩阵。此外，该解决方案对我来说很难理解，所以我无法重新编写它以适应

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熊猫交叉表矩阵点nansum

我正在寻找帮助创建从现有数据帧使用np.nansum-like函数的子数据帧。我想该表转换成非空列总和的矩阵： dan ste bob t1 na 2 na t2 2 na 1 t3 2 1 na t4 1 na 2 t5 na 1 2 t6 2 1 na t7 1 na 2 例如，当“丹”不是空（叔2,3,4,6,7）的总和“STE”为2和“鲍勃”是5。当“STE”不是空的“丹

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指针2或3维子阵列/子矩阵

说你有这样定义维度x每Y（每Z）的矩阵： int** tab = new int*[x]; for(int i=0; i<x; ++i) tab[i] = new int[y]; 或 int*** tab = new int**[x]; for(int i=0; i<x; ++i) { tab[i] = new int*[y]; for(int j=0; j<y; ++

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numpy的转化RGB图像YIQ色彩空间

对于I类需要改造RGB图像YIQ。我们已被告知，该转换可以通过进行：我开始写与环的马西代码有矩阵乘法，然后我发现了一个功能 skimage.color.yiq2rgb(imYIQ) 当我向里面看看他们在做什么时，我会说以下（我正在复制东西，所以它会更清晰）： yiq_from_rgb = yiq_from_rgb = np.array([[0.299, 0.587, 0.114],

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JSONDecodeError：期望值：第1行第1列（char 0）在Panda的For循环中

通过迭代遍历熊猫中的for循环，我为行和列创建了具有相同信息的矩阵。这里是我当前的代码： for i in range(60): eachMatrix = pd.DataFrame(index=df.WordTeams[i],columns=df.WordTeams[i]) eachMatrixcols = eachMatrix.columns.values eachMatrixInde