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python NumPy : how to construct a big diagonal array(matrix) from two small array

importnumpyasnpA=np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[5,6],[7,8]])C=np.array([[1,2,0,0],[3,4,0,0],[0,0,5,6],[0,0,7,8]])我想直接从A和B制作C,有什么简单的方法可以构造对角线数组C?谢谢。 最佳答案 方法#1:一种简单的方法是使用np.bmat-Z=np.zeros((2,2),dtype=int)#Createoff-diagonalzerosarrayout=np.asarray(np.bmat([[A,Z],[Z

python 3 : Multiply a vector by a matrix without NumPy

我是Python的新手,正在尝试创建一个函数来将向量乘以矩阵(任意列大小)。例如:multiply([1,0,0,1,0,0],[[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]])[1,1]这是我的代码:defmultiply(v,G):result=[]total=0foriinrange(len(G)):r=G[i]forjinrange(len(v)):total+=r[j]*v[j]result.append(total)returnresult问题是,当我尝试选择矩阵(r[j])中每一列的第一行时,会显示错误“列表索引超出范围”。有没有其他方法可以不使

python Pandas : how to turn a DataFrame with "factors" into a design matrix for linear regression?

如果没记错的话,在R中有一种称为因子的数据类型,当在DataFrame中使用时,它可以自动解压缩到回归设计矩阵的必要列中。例如,包含True/False/Maybe值的因子将转换为:100010or001为了使用较低级别的回归代码。有没有办法使用pandas库实现类似的东西?我看到Pandas中有一些回归支持,但由于我有自己定制的回归例程,我真的很感兴趣从异构数据构build计矩阵(2dnumpy数组或矩阵),支持映射来回映射numpy对象的列和派生它的PandasDataFrame。更新:这是一个数据矩阵的示例,其中包含我正在考虑的那种异构数据(该示例来自Pandas手册):>>>d

javascript - 如何在 Odoo OCA 小部件 web_widget_x2many_2d_matrix 中按顺序而不是名称对记录进行排序?

我已经尝试通过jquery按顺序对记录字典进行排序,但没有成功,我不知道在哪里按名称再次排序。我在git上询问社区但没有人回答我,我正在尝试按odoo序列排序。使用模块web_widget_x2many_2d_matrix和sale_order_variant_mgmt我修改了python代码,如果我调试记录列表,排序是预期的,但是当加载javascript代码时,它按名称排序并且无法调试问题所在@api.onchange('product_tmpl_id')def_onchange_product_tmpl_id(self):self.variant_line_ids=[(6,0,[

python - 检查两个 scipy.sparse.csr_matrix 是否相等

我想检查是否有两个csr_matrix是平等的。如果我这样做:x.__eq__(y)我得到:raiseValueError("Thetruthvalueofanarraywithmorethanone"ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all().但是,这个效果很好:assert(zinxforziny)有更好的方法吗?也许改用一些scipy优化函数?非常感谢 最佳答案 我们可以假设它们的形状相同吗?In[

python - Scipy.sparse.csr_matrix : How to get top ten values and indices?

我有一个很大的csr_matrix,我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案,主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做,csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下,我看不出csr格式有

python - matrix**2 在 python/numpy 中是什么意思?

我正在阅读的一些代码中有一个pythonndarraytemp:x=temp**2这是点方阵(即相当于m.*m)还是矩阵方阵(即m必须是方阵)?特别是,我想知道我是否可以摆脱这段代码中的转置:temp=num.transpose(whatever)num.sum(temp**2,axis=1))然后把它变成这样:num.sum(whatever**2,axis=0)这将至少为我节省0.1毫秒,显然值得我花时间。谢谢!**运算符是不可搜索的,我什么都不知道!一个 最佳答案 就是每个元素的平方。fromnumpyimport*a=ara

奇异矩阵报错处理numpy.linalg.LinAlgError: singular matrix

奇异矩阵出现的原因是因为出现了相同的一行或者一列numpy.linalg.LinAlgError:singularmatrix报错位置在daili=Rbf(*a.T,function='cubic')这一行错误原因和处理a数据转置发生了错误,因为a数据在添加数据的时候,添加重复了一列。或者因为产生了a奇异矩阵,用异常处理语句try:except:重新处理a矩阵importloggingimporttracebackwhile(p

python - 如何将 "SciPy sparse matrix"转换为 "NumPy matrix"?

我正在使用一个名为“incidence_matrix(G)”的python函数,它返回图形的事件矩阵。它来自Networkx包。我面临的问题是这个函数的返回类型是“ScipySparseMatrix”。我需要numpy矩阵或数组格式的事件矩阵。我想知道是否有任何简单的方法可以做到这一点?或者是否有任何内置函数可以为我执行此转换?谢谢 最佳答案 scipy.sparse.*_matrix有几个有用的方法,例如,如果a是例如scipy.sparse.csr_matrix:a.toarray()或a.A-返回此矩阵的密集ndarray表示

python - 如何将 "SciPy sparse matrix"转换为 "NumPy matrix"?

我正在使用一个名为“incidence_matrix(G)”的python函数,它返回图形的事件矩阵。它来自Networkx包。我面临的问题是这个函数的返回类型是“ScipySparseMatrix”。我需要numpy矩阵或数组格式的事件矩阵。我想知道是否有任何简单的方法可以做到这一点?或者是否有任何内置函数可以为我执行此转换?谢谢 最佳答案 scipy.sparse.*_matrix有几个有用的方法,例如,如果a是例如scipy.sparse.csr_matrix:a.toarray()或a.A-返回此矩阵的密集ndarray表示