C语言 矩阵的转置及矩阵的乘法 //凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.矩阵的转置 #include<stdio.h> #define N 2 #define M 3 void main(){ int i,j,a[N][M],b[M][N]; //从键盘输入矩阵a ;i<N;i++){ ;j<M;j++){ printf("a[%d][%d]= ",i,j); scanf("%d",&

给定一个矩阵 A, 返回 A 的转置矩阵. 矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转,交换矩阵的行索引与列索引. 示例 1: 输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]示例 2: 输入:[[1,2,3],[4,5,6]]输出:[[1,4],[2,5],[3,6]] 来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/transpose-matrix著作权归领扣网络所有.商业转载请联系

问题描述: 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 中最大的是: 4 5 9 10   分析: 2*2子数组的最大和.遍历求和,时间复杂度为O(mn).   代码实现: // 35.cc #include <iostream> #include <climits> using namespace std; ], int m, int n) { int max_sum = INT_MIN; int sum; ; i

偏微分的论文中常用: 小于等于一个常数乘以... 这个要怎么输入呢. 只要输入\lesssim 就能得到 $\lesssim$...哈哈. 以前知道, 但是忘记了. 现在又要用.

任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数.二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). (1)设计思想:把二维矩阵分解成行.列的情况,可以相应把问题简化.之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和,再依次进行比较每个矩阵的和.最容易想到也是最容易实现的方法.遍历矩阵(行迭代器为i,列迭代器为j),以当前遍历到的元素为首a[i,j],计算二维子矩阵的和(sum=a[i,j]+a[i+1,j]+a[i,j+1]+a[i+

//矩阵运算的函数 ;(function(global){ global.Matrix = { //生成对角矩阵,非零元素都为1 eye : function( n ){ var result = []; var arr; for ( var i = 0; i < n; i++ ) { arr = [] for ( var j = 0; j < n; j++ ) { if (i === j ) arr[j] = 1; else arr[j] = 0; } result.push( arr );

问题描述: Specifically, I want to do matmul(A,B) where  'A' has shape (m,n)  'B' has shape (k,n,p) and the result should have shape (k,m,p) 参考网站: https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!topic/discuss/4tgsOSxwtkY https://stackoverflow.com/quest

Problem DescriptionA为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973. Input数据的第一行是一个T,表示有T组数据.每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据.接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容. Output对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973. Sample Input22 21 00 13 999999991 2 34

方法: 先reshape成行向量或者列向量 然后,利用mean函数,std函数. 构造测试数据,可以利用random函数,就好.利用这个函数,可以构造不同分布的随机数列(或 矩阵). 如: >> y =random('norm',2,0.3,3,4) y = 2.1391 2.2945 2.0769 2.1751 1.9334 1.6805 1.9315 1.8912 1.8775 1.8126 1.9733 1.7686 >> rows = reshape(y,3*4,1) ro

input 1<=T<=20 1<=n<=100000,1<=k<=n*n a1 a2 ... an 0<ai<=10000 b1 b2 ... bn 0<bi<=10000 output 第k大的数(包含重复) 做法:类似字符串的编码解码,这里是解码过程,将k解码为对应的01串,把第K大的数看成一个01串,统计出比1000000000000000000000000000000000大的数有多少个,从而确定第一个数是0还是1,然后第二位也是这样,

1.文件类型类似于这样: 不过数据量比这个要更大一点. 2.对应上述数据的运行结果: import matplotlib.pyplot as plt with open('test.txt') as fob: lines=fob.readlines() #去除掉每行最后一个换行符,就可以正确统计了,我也真不知道是为什么 for i in range(len(lines)): lines[i]=lines[i].rstrip() #在这里要创建一个长度的list进行统计 #但是这个地方的lines

import tensorflow as tf x=tf.constant([[1,2],[3,4]]) y=tf.constant([[1],[1]])#列向量 z=tf.constant([1,1])#行向量 u=x+y v=x+z print(u) print(v) tensorflow中矩阵可以和矢量相加, 输出结果:

在用Python写代码的时候往往会遇到真复制和假复制的问题,真复制就是创建一个新的实例(instance),而假复制就是把原对象的引用赋给了新的标志符.判断是不是真复制可以使用id()这个函数. 当然,复制可以使用import copy,然后copy.copy(object),copy.deepcopy(object)来解决.通常意义下copy和deepcopy的作用都是深复制,不放心的话可以使用id()或者is来判断一下. numpy用的非常广,它给我们提供了一个非常好用的深复制的用法: >>

matrix[row][col],比如[ [ "Name", "Age" ], [ "Sam", 12 ] ] function (m) { var s = ''; for (var i in m) { s += '<tr>'; for (var j in m[i]) s += '<td>' + m[i][j] + '</td>'; s += '</tr>'; } return s; } 测试 //

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b

用sub2ind >> a=zeros(5); i = [2;3;4]; j = [1;4;2]; >> a(sub2ind(size(a), i, j))=1 a = 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

0x00 前言 首先要说明的是,本文的标题事实上来自于知乎上的一个同名问题:为什么directX里表示三维坐标要建一个4*4的矩阵? - 编程 .因此,正如Milo Yip大神所说的这个标题事实上是存在问题的:矩阵是用于表示变换而不是坐标的.再了解了矩阵的作用之后,我们就要继续思考为什么变换要使用一个4×4的矩阵而不是3×3的矩阵呢?是不是多此一举呢?下面我们就来聊聊这个话题. 0x01 怎么平移一个三维空间中的点? 我们应该怎么平移一个三维空间中的点呢?答案很简单,我们只需要对这个点的坐标中的

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与

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版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

 本系列文章由birdlove1987编写,转载请注明出处.    文章链接:http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/24975031   矩阵是3D数学的重要基础,它主要用来描写叙述两个坐标系统间的关系,通过定义一种运算而将一个坐标系中的向量转换到还有一个坐标系中. 在线性代数中,矩阵就是一个以行和列形式组织的矩形数字块.向量是标量的数组,矩阵则是向量的数组.   矩阵的维度和记法 矩阵的维度被定义为它包含了多少行和多少列,一个 r *