matrix

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私は回路上のいくつかのバスのシミュレーションと解析を行うプロジェクトに取り組んでおり、pythonの下の図のようなジャコビア行列を実装する必要があります Jacobian matrix 私はまだ初心者です、私は行列を実装するためにいただきました！最良の方法のいくつかのアイデアを取得しようとしています、私はここで他の記事を読んでいると、それらのほとんどは、私が持っていないnumpyのを、使用すること

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Parallellizableアルゴリズムは、2Dマトリックスが

両方COL /行方向近傍の意識する横断するのI /各行内、、かなり大きなN * Nの整数行列Matrix2Dを（十分なメモリを想定）を有します列の場合、値が右下/隣の場合、要素のインデックスcol/rowのインデックスを記録する必要があります。、私は理想的にはOMPによって並列化可能な最適なアルゴリズムを見つけたいと考えています。だから、最終的に私はインナー std::vector<int>

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行列の各列から1つの要素を新しいベクトルから選択する方法は？

私は、M×Nの行列Aと、Mxというインデックスベクトルindを持っています。 N×1ベクトルci = 1,2、...、Nを取得したいと思います。例えば、聞かせて A = hilb(5); ind = [2,3,1,4,2]'; は、どのように私は、ベクトルcを得ることができますか？ sub2indが何をするかだ

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Matlabの与えられた領域内の行列の各要素に値を代入

私はmatlabにy * x行列を持ち、Aのように4点間の行列領域の任意の点に値を代入したい、B、C、D私は座標を知っている画像、ポイントが整列していれば問題はないが、そうではない。これを行う機能はありますか？編集 Iは数値の入力行列有する行列のサイズは720×1280 領域[この X =ように定義されている0と1の間 3 10 27 20 3]; y = [10 40 31 1 10]; ピ

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動的に割り当てられた行列は、印刷時にsegフォールトを返します

このコードは一連の関数呼び出しで行列を割り当てますが、印刷するとセグメント化エラーが返されます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> void mat_init(int** matx); void pp_init(int** matx); void p_init(int** matx); void mat_

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data.frameの複数の昇順/降順の列を並べ替える方法：R

私はRをかなり新しくしていますが、おそらくこのタスクに取り組むための最良の方法はわかりませんが、私はいくつかのさまざまな提案を試みましたが、私はdata.frameの複数の列を並べ替えることができました。以下のための基本的：私は「降順」のソートすべての列を作ることができることを別なものから独立してすべての列をソートしたい df = data.frame(matrix(c(-1,3,6,1,3,-

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（Python 2.7.14の）行ではなく行列でY * Zを作る

私はPythonプログラミングには新しく、学校では1から10までの乗算表をシミュレーションする必要があります。マトリックスになる。私が書いたコードは次のとおりです。 for y in range(1, 11): for z in range(1, 11): print y*z しかし、私はこれを実行しようとすると、それはすべて1行下に来ていない行列が...私はawnser

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PythonでMin-plus行列の乗算を高速化する方法は？

私はAとBの2つの行列を持っており、ここで与えられたmin-plus積を計算したい：Min-plus matrix multiplication。そのために私は以下を実装しました： def min_plus_product(A,B): B = np.transpose(B) Y = np.zeros((len(B),len(A))) for i in range(le

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行列の中で最大の値を持つ列のベクトルを取得する

各行の値がその特定の行の最大値を持つ行列の列に対応する列ベクトルを作成したいと考えています。例えば、私のような行列を使用している場合： A = [1,5,2;3,1,1;0,1,0]; 私は行列で終わるだろう： maxValueColumns = transpose([2,1,2]); これを行う簡単な/効率的な方法はありますか？あなたはmax()を探している

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Numpy：新しい次元で行列の重複を複製する

私は3x3のnumpy配列を持っています。新しい次元が元の3x3配列の正確なコピーで構成される3x3xC行列を作成したいと思います。私はこれがどこかで尋ねられると確信していますが、私は最良の方法を見つけることができませんでした。行い、その後、 new_x = np.tile(np.array(x, (C, 1)) アレイを繰り返す：私は、単純な1次元配列xについてこれを行う方法働い寸法を拡張し