1.提取大矩阵的一列.一行元素:一列元素:  A(:,j)表示提取A矩阵的第j列全部元素一行元素:  A(i,:)表示提取A矩阵的第i行元素,于是我们有,A(i, j)表示提取A矩阵的第i行第j列的元素. 2.提取多行多列元素多行元素:  A(i:i+m,:)表示提取A的第i行到第i+m行的元素.多列元素:  A(:,j:j+n)表示提取A的第j列到第j+n列的元素.提取块:     A(i:i+m, j:j+n)表示的是mxn的一个子块的元素.

来自:http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/9066973 引言 何 为大矩阵?Excel.SPSS,甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难,需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算(如转置.加法.乘法.求逆) 的矩阵,我们认为其可被称为大矩阵.这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的.经常是千万级的.有时是亿万级的.举个形象的栗子.至2012年12月底,新 浪微博注册用户数超5亿,日活跃用户4629万[1],如果我们要探索这4000多万用户可以分

原文:Matlab随笔之矩阵入门知识 直接输入法创建矩阵 – 矩阵的所有元素必须放在方括号“[ ]”内: – 矩阵列元素之间必须用逗号“,”或空格隔开,每行必须用“;”隔开 – 矩阵元素可以是任何不含未定义变量的表达式.可以是实数,或者是复数. – 例a=[1,2;3,4] 或 a=[2 1+3j;sqrt(4) 5] 创建基本矩阵的函数 – 空阵 [ ] — matlab允许输入空阵,当一项操作无结果时,返回空阵 – ones(N,M) —全部元素都为1的矩阵 – zeros(N,M) —全部

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征

数组创建 要创建每行包含四个元素的数组,请使用逗号 (,) 或空格分隔各元素. a = [1 2 3 4] a = 1×4 1 2 3 4 这种数组为行向量. 要创建包含多行的矩阵,请使用分号分隔各行. a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10] a = 3×3 1 2 3 4 5 6 7 8 10 创建矩阵的另一种方法是使用 ones.zeros 或 rand 等函数.例如,创建一个由零组成的 5×1 列向量. z = zeros(5,1) z = 5×1 0 0 0 0 0 矩阵和

经过头脑风暴法想出了很多特征,目前经过筛选已经提交了两次数据,数据提交结果不尽如人意,但是收获很大. 接下来继续提取特征,特征数达到27时筛选出20条特征,并找出最佳搭配

原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)

题意: 给你一幅图,问你第二大矩形面积是多少. 思路: 直接一行行跑stack求最大矩阵面积的经典算法,不断更新第二大矩形面积,注意第二大矩形可能在第一大矩形里面. #define IOS ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); #include <cstdio>//sprintf islower isupper #include <cstdlib>//malloc exit strcat itoa system("cls&qu

将矩阵输出到txt文件中的方法,遍寻网络,始见真经!!! fid=fopen('C:Documents and Settingscleantotal.ped','wt');%写入文件路径 matrix=input_mattrix                        %input_matrix为待输出矩阵        [m,n]=size(matrix);       for i=1:1:m          for j=1:1:n             if j==n       

How many ways?? Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2185    Accepted Submission(s): 820 Problem Description 春天到了, HDU校园里开满了花, 姹紫嫣红, 非常美丽. 葱头是个爱花的人, 看着校花校草竞相开放, 漫步校园, 心情也变得舒畅. 为了多看看这迷

https://vijos.org/p/1067 守望者-warden,长期在暗夜精灵的的首都艾萨琳内担任视察监狱的任务,监狱是成长条行的,守望者warden拥有一个技能名叫“闪烁”,这个技能可以把她传送到后面的监狱内查看,她比较懒,一般不查看完所有的监狱,只是从入口进入,然后再从出口出来就算完成任务了. 描述 头脑并不发达的warden最近在思考一个问题,她的闪烁技能是可以升级的,k级的闪烁技能最多可以向前移动k个监狱,一共有n个监狱要视察,她从入口进去,一路上有n个监狱,而且不会往回走,当然

前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,

第一次提交数据: 今天用了8个特征,加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的树的数目为50再次使用3000条测试数据测试结果-- 结果不错: 99%但是运行官网数据结果分数--降低0.5      为58.55分总结:总特征数目为8,树的数目远远超过特征数,以后树的数目不能多于特征的1.5倍,否则结果很难得出结论,无说服力 第二次提交数据: 本次使用9个特征,加上的特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的 树的数目为12 使用3000条测试数据测试结果--

运行六个特征,提高了3分,也就是说以前做的特征已经用完了,穷途末路,依靠以前的特征已经很难取得进步了,提出以下建议 1.测试集曾经运行错误的数据尽早画出图形,并尽可能发现问题并提出特征 2.运行其他程序测试数据 决策树.SVM等 3.不拘泥大赛给的数据

生成网格矩阵,并且根据条件筛选,重新赋值为0,1二值图像 clear all;close all; %生成二值图 index= randperm(2500,1000); %生成10个不重复随机指标 Z= ones(50,50); %默认白底 Z(index) = 0; %随机指标处黑底 imagesc(Z); cmap = [0 0 0;1 1 1]; %自定义一个colormap colormap(cmap); axis square; 方法1 n=5;%方阵行列数 c=10;%填充c个方格

A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],每行之间用分号隔开 也可以用循环控制输入 n=input('请输入矩阵阶数:') for i=1:n     for j=1:n         a(i,j)=input('请输入矩阵元素:');     end end a

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

1)使用本方法计算F*B,其中F是1000*1000的矩阵,B是1000*20000的矩阵,使用三个节点的集群,每个节点一个CPU核(集群装在虚拟机里,宿主机只有4个CPU核),每个节点配置一个map槽,一个reduce槽,完成矩阵运算时间为5mins.2)源码如下: 1 /** 2 * Created with IntelliJ IDEA. 3 * User: hadoop 4 * Date: 16-3-14 5 * Time: 下午3:13 6 * To change this templa

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和