算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

一.内置函数(python3.x) 内置参数详解官方文档: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 一.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是负数,则返回负数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮点型都可以 float([x]) 将一个字符串或数转换为浮点数.如果无参数将返

//矩阵的基本操作:矩阵相加,矩阵相乘,矩阵转置 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define M 2 #define N 3 #define P 4 int main() { //函数声明 void JuZhenXiangJia(); void JuZhenXiangCheng(); void JuZhenZhuanZhi(); JuZhenZhuanZhi(); JuZhenXiangJia(); JuZhenXiangCheng()

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

python基础--内置函数  一.内置函数(python3.x) 内置参数详解官方文档: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 一.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是负数,则返回负数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮点型都可以 float([x]) 将一个字符串

Opencv中Mat矩阵相乘——点乘.dot.mul运算详解 2016年09月02日 00:00:36 -牧野- 阅读数:59593 标签: Opencv矩阵相乘点乘dotmul 更多 个人分类: OpenCV 所属专栏: OpenCV从入门到转行   版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580 Mat矩阵点乘——A*B Opencv重载了运算符“*”,姑且称之为Mat矩阵“点乘”,其中

Python不使用int()函数把字符串转换为数字 2018年05月21日 14:18:45 边缘ob边缘ob 阅读数:1035 https://blog.csdn.net/qq_33192555/article/details/80391554   方法一:利用str函数 既然不能用int函数,那我们就反其道而行,用str函数找出每一位字符表示的数字大写. def atoi(s): s = s[::-1] num = 0 for i, v in enumerate(s): for j in r

OpenGL中的矩阵相乘 1, 在OpenGL中所有的视图变换,模型变换 都是4×4矩阵,每个后续的glMultiMatrix*(N),或者变换函数,glTranslate* (),glRotate*(),等都是把一个新的4×4矩阵与当前的矩阵M相乘,不同的是:变换函数glTranslate*(),glRotate* ()等会根据函数参数构造一个4×4矩阵,也设为N 两种情况产生相同的结果:M×N.注意这里的顺序,后续的矩阵是右乘当前矩阵. 2,因为在opengl中坐标表示形式是:[x,y,z]

MapReduce的设计灵感来自于函数式编程,这里不打算提MapReduce,就拿python中的map()函数来学习一下. 文档中的介绍在这里: map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed,function must take that many

Python之路Python作用域.匿名函数.函数式编程.map函数.filter函数.reduce函数 一.作用域 return 可以返回任意值例子 def test1(): print("test1") def test(): print("test") return test1 res = test() print(res) 输出结果 test <function test1 at 0x021F5C90> 分析:这里print(res)输出的是te

一.单个mapreduce的实现 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62186b460101ai1x.html 王斌_ICTIR老师的<大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理>,下面是对第二章提到的的单轮计算矩阵乘法进行的学习实现过程. 矩阵的乘法只有在第一个矩阵的列数(column)和第二个矩阵的行数(row)相同时才有定义.一般单指矩阵乘积时,指的便是一般矩阵乘积.若A为i×r矩阵,B为r×j矩阵,则他们的乘积AB(有时记做A · B)会是一个i×j矩阵

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

如何用电子表格计算两个矩阵相乘 https://jingyan.baidu.com/article/219f4bf7c9039cde452d3854.html   工具/原料 Microsoft Excel 2003 MMULT函数 方法/步骤 1 打开Excel,将需要相乘的两个矩阵数据全部写在Excel中,比如A1:C2区域写第一个矩阵,E1:F3区域写第二个矩阵: 2 然后,在任间单元格插入公式=MMULT(A1:C2,E1:F3),回车确定: 3 我们知道,一个m×n的矩阵a(m,n)左

2014-08-10 cublas中执行矩阵乘法运算的函数 首先要注意的是cublas使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的.处理方法可参考下面的注释代码 // SOME PRECAUTIONS: // IF WE WANT TO CALCULATE ROW-MAJOR MATRIX MULTIPLY C = A * B, // WE JUST NEED CALL CUBLAS API IN A REVERSE ORDER: cublasSegemm(B, A)!

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

numpy包: ####数组###########from numpy import * shape #获取维度 size #获取长度 arange(0,5,1) #生成数组函数,从0到5以1为间隔 mgrid[0:5,0:5,0:5] #生成多维数组 np.zeros(2) #生成2个0np.zeros([2,2]) #生成2*2个0 np.arange(3) #返回连续数列,输入为3则返回[0,1,2] ####矩阵##################### from numpy impor

鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤. 1.行列式 可自行更改阶数 from numpy import * # 求行列式 ,建议:取小数点前整数 A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A) print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48 2