计算N×M(建议维度大于100*100)的0,1矩阵均匀分布程度,值由0到1表示不均匀到均匀 import numpy as np def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵,用于测试 a = np.random.random((side,side)) for i in range(0,side): for j in range(0,side): if a[i,j]>0.3: a[i,j] = 1 else: a[i,j] = 0 return a def g

概述 对矩阵的主要操作,matlab 中都有现成的指令或者库函数与之对应. 矩阵最早来自于方程组的系数和常数所构成的方阵,这一概念是由19世纪的英国数学家凯利提出的. 创建矩阵 这里写的不全,但是足够入门机器学习. 常规创建方法 大概就是这样: 全1矩阵 使用onesMatrix = ones(3)命令,可以创建一个 3 * 3 的全1矩阵: 当然,需要长宽不一样的时候,再添加一个参数就可以了: 还可以使用 ones(size(A)) 创建一个和A形状一样的矩阵: 全零矩阵 使用 zeros,操

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

前面我们讲了 QR 分解有一些优良的特性,但是 QR 分解仅仅是对矩阵的行进行操作(左乘一个酉矩阵),可以得到列空间.这一小节的 SVD 分解则是将行与列同等看待,既左乘酉矩阵,又右乘酉矩阵,可以得出更有意思的信息.奇异值分解( SVD, Singular Value Decomposition ) 在计算矩阵的伪逆( pseudoinverse ),最小二乘法最优解,矩阵近似,确定矩阵的列向量空间,秩以及线性系统的解集空间都有应用. 1. SVD 的形式 对于一个任意的 m×n 的矩阵 A,S

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

1.向量的创建 1)直接输入: 行向量:a=[1,2,3,4,5] 列向量:a=[1;2;3;4;5] 2)用“:”生成向量 a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K] a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D) 3)函数linspace 用来生成数据按等差形式排列的行向量 x=linspace(X1,X2):在X1和X2间生成100个线性分布的数据,相邻的两个数据的差保持不变.构成等差数列. x=linspace(X1,X2,n): 在

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

简介 在测试算法的时候,或者某些算法需要使用随机数,本文介绍如何使用OpenCV的随机数相关功能. 主要内容: 1. cv::RNG类 -- random number generator 2. cv::randu -- 填充均匀分布随机数 3. cv::randn -- 填充高斯分布随机数 cv::RNG RNG是OpenCV用来产生随机数的类,他可以产生标量随机数,也可以使用随机数填充Mat对象.当前它只支持均匀分布和高斯分布的随机数. 用实例展示如何产生标量随机数和填充Mat对象. 例1,

常量: np.pi π 创建矩阵数组 import numpy as np # array=np.array([[1,2,3],[5,6,7]]) #定义一个2行3列的矩阵数组.2行=2维 # print(array.ndim) #返回矩阵数组的维数 # print(array.shape) #返回矩阵数组的维数和列数.(2, 3) # print(array.size) #返回矩阵数组的元素总个数 # # array1=np.array([[1,2,3],[5,6,7]],dtype=np.i

2323: [ZJOI2011]细胞 Description 2222年,人类在银河系外的某颗星球上发现了生命,并且携带了一个细胞回到了地球.经过反复研究,人类已经完全掌握了这类细胞的发展规律: 这种细胞最初的形态是“长条形”,一端是头,一端是尾,中间是躯干.细胞内部含有一列密码(你可以认为它是这种细胞的DNA).密码是一个长度为n的数字串,且仅含有1~9这9种数字,沿着细胞的躯干从头到尾排列着. 首先,细胞会经历一次分裂.细胞将沿躯干方向分裂成若干个球体,躯干将退化成丝状物,连接着相邻的球体.

一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则.建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:e2:e3,其中e1为初始值,e2为步长,e3

转自:http://blog.csdn.net/perfumekristy/article/details/8119861 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规则.建立向

特殊矩阵 通用特殊矩阵 zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵. ones函数:产生....1矩阵,即幺矩阵. eye函数:产生对角线为1的矩阵,当矩阵是方正时,得到单位矩阵. rand函数:产生(0,1)区间均匀分布的随机矩阵. randn函数:产生均值为0,方差为1的标准正态分布随机矩阵. ------------------------------------------------------------------------------------------------ zeros

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) #[1 2 3] #创建二维的ndarray对象 arr = np.array

OpenCV的一些操作,如生成随机矩阵,高斯矩阵,矩阵相乘之类的 /*功能:说明矩阵的一些操作方法*/#include "cv.h"//该头文件包含了#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>void PrintMat(CvMat *A); // 显示矩阵void GenRandn(CvMat *arr, int seed); // 生成正态分布的随机矩阵void

一.创建矩阵 1.通过直接赋值创建矩阵 将矩阵元素置于[]中.同行元素之间用空格或"."分开.行与行之间用":"隔开. >> a=[1,2,3;4,5,6;,7,8,9] a = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2.通过特殊的函数进行创建 函数名称 函数功能 ones(n) 构建一个n*n的1矩阵 ones(m,n-p) 构建一个m*n*-*p的1矩阵 ones(size(A)) 构建一个和矩阵A相同大小的1矩阵 zeros(n) 构建一个n*n的0

matlab 的内置函数 rand返回的是 0-1 区间上的均匀分布,rand的参数多是用于设置返回的矩阵的维度大小. 如果要得到 (a, b) 区间上的均匀分布,只需对其做简单的线性变换即可: a+(b−a)⋅rand 当然对于区间关于 y 轴对称的均匀分布((−a,a))有可进一步化简为: −a+(a−(−a))⋅rand=a(2⋅rand−1)=(rand−12)⋅2⋅a (-5, 5):-5+(5-(-5))*rand, (2*rand-1)*5 (-x, x):-x+(x-(-x))*