matrix

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下图显示了在OpenGL中计算透视投影矩阵时使用的主要值。它们被标为“HALFFOV”，“右”，“左”，“近”，“NEAR×2”：现在，您将在下面的图片中看到，找出投影后x值假设它是2 x NEAR除以右 - 左。事实是，2 x NEAR除以RIGHT - LEFT与简单地做NEAR/RIGHT相同。在这两种情况下，你只需加倍，将NEAR翻倍，并将RIGHT加倍，因此分数是相同的。此外，在第3

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如何在python中打印子矩阵？

Python中是否有任何简短的方式来打印一个更大的矩阵像这样的子矩阵不使用for循环？ matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]] sub1 = matrix[1:2][1:2] >>>desired answer: [[6,7][10,11]] 1 2 3 4 5 *6 7* 8 9 *10 11* 12 13

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你将如何运行一个循环来随机化一个社区矩阵并存储它们？

我与社区生态学一起工作，我试图随机化我的矩阵〜999次，并为这999次中的每一次提取beta多样性值。这将有希望给我一个空分布来比较我的实际值。但是，我正在运行一个循环功能来执行此操作非常困难。因此，这里的一些示例数据： com.dat<-matrix(c(10,0,0,0,5,0, 0,3,4,0,0,9, 0,0,8,6,0,0, 7,0,9,0,0,0, 5,3,2,2,1,2),nro

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围绕平均点C++点的排列均匀缩放

我所试图做的事： 1.规模均匀地围绕一个点一个点的数组。 2.一个点必须是一组点的平均点。下面的代码，似乎工作，但我不知道这是否是这样做的正确方法。我知道，均匀缩放只需通过一些值乘以分，但这结垢0,0,0点，怎么办呢各地意思呢？代码可以通过以下步骤进行细分：获得积分的阵列的平均点，通过总结所有的位置，并通过多个点的划分。比例是缩放值然后我做矢量减法得到一个矢量指向点到平均点。我正常化

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透视分裂解释？

根据一些数据来源，NDC与剪辑空间的不同之处在于，NDC只是由W分量划分后的剪辑空间。基元被剪切在剪辑空间中，在OpenGL中沿X，Y和Z轴是-1到1（编辑：这是错误的，请参阅答案）。换句话说，剪辑空间是一个立方体。剪切在这个立方体内完成。如果它落在里面，它是可见的，如果它落在外面，它不可见。所以我们来看一个简单的例子，我们从俯视角度看俯视Y轴的负Y轴。 HALFFOV是45度，这意味着NEAR和

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Stata Mata编程一致性错误

您好，我需要Stata的Mata编程语言帮助以获得以下最小工作示例。我试图在维600x1（V矩阵）的指针矩阵内插入维（1x200）（由随机正常绘制生成）的子矩阵。 mata: T=600 //number of markets K_S=1 //number of variables with stochastic coefficients R=200 //number of random

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如何在循环中引用矩阵

我有一系列对应于地震数据的11个大矩阵。我想在循环中从各个矩阵中绘制数据。我将使用虚拟矩阵data1和data2来说明我的问题。 load('data1'); load('data2'); %data1 and data2 are large matrices matrixname={data1 data2}; for j=1:2 matrix=matrixname(j);

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numpy的检查，如果一个矩阵可以通过swaping列转换成另一个矩阵

假设我们有矩阵A和B作为遵循 >>> A matrix([[0, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0]]) >>> B matrix([[0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0]]) 显然我们可以用柱交换“变换”矩阵A到B。有没有一种有效的算法来检查两个（可能很大）的

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如何平均一个3D矩阵的片保持其形状

我得到这个工作的代码片段： import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt in_raster = np.random.randn(36, 3, 2151) matrix = np.reshape(in_raster, [(np.shape(in_raster)[0] * np.shape(in_raster)[1]), np

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将数据帧整形为GLM分析的宽格式

我有一个包含图，物种和出现数据的3列数据框。当我使用STR（）我得到以下输出： > str(AbundTGLMSOagg) 'data.frame': 1148 obs. of 3 variables: $ plot : Factor w/ 139 levels "H01","H02","H03",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ... $ species : Factor