import tensorflow as tfsess = tf.Session()left = tf.ones(shape=[16,20])right = tf.ones(shape=[20,100])result = tf.einsum('in,nd->id', left, right)print(sess.run(tf.shape(result)))left = t...
原创
2022-07-19 12:06:10
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接下来的一个月，我将持续发布关于Python基础的文章，所有文章完结，Python基础就告一段落，下一个月开始Python爬虫的文章(小白的进阶之路~)1 元组简介元组基本介绍元组表现形式tuple。元组是⼀个不可变序列(⼀般当我们希望数据不改变时，我们使⽤元组，其他 情况下基本都⽤列表)。使⽤()创建元素。元组不是空元组⾄少有⼀个 逗号(,)。当元组不是空元组时括号可以省略。元组解包指
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2023-10-12 20:49:20
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# 实现Python多维矩阵索引
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(定义多维矩阵);
B-->C(选择需要索引的维度);
C-->D(输入索引值);
D-->E(输出索引对应的元素);
E-->F(结束);
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
class Matri
原创
2024-04-17 04:25:24
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# Python 创建多维矩阵
## 概述
在编程中，矩阵是一种常见的数据结构，可以用于存储和处理多维数据。Python是一种功能强大的编程语言，提供了多种方法来创建和操作多维矩阵。本文将介绍如何使用Python创建多维矩阵，并提供代码示例。
## 一维矩阵
一维矩阵是最简单的形式，它只有一行或一列。在Python中，我们可以使用列表来表示一维矩阵。下面是一个创建一维矩阵的示例代码：
`
原创
2023-08-28 07:58:20
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# 多维矩阵乘法的实现方法
## 简介
在计算机编程中，多维矩阵乘法是一个常见的问题。本文将介绍如何使用Python来实现多维矩阵的乘法运算。我们将从整体流程开始，包括输入数据、计算过程和输出结果，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
下面是实现多维矩阵乘法的整体流程。我们将使用一个3x2的矩阵A和一个2x4的矩阵B作为示例，来说明如何进行矩阵乘法运算。
```
| A | | B
原创
2023-09-21 13:06:46
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# Python定义多维矩阵
在数学和计算机科学中，矩阵是一个按行列排列的矩形数组。Python是一种强大的编程语言，提供了许多用于处理矩阵的工具和库。在本文中，我们将探讨如何使用Python定义和操作多维矩阵。
## 定义多维矩阵
在Python中，我们可以使用列表（List）或NumPy库来定义多维矩阵。首先，让我们看看如何使用列表来定义一个二维矩阵。
```python
matrix
原创
2023-07-25 20:42:26
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# Python多维矩阵索引
在数据科学、机器学习和数值计算中，多维数组或矩阵是常用的数据结构。在Python中，NumPy库提供了对多维数组的支持，使得在进行科学计算时更加高效和便捷。本文将探讨如何在Python中使用NumPy进行多维矩阵索引，并通过相关示例来加深理解。
## NumPy简介
NumPy是Python中一个强大的科学计算库。它提供了对多维数组对象的支持，以及多种操作数组的
# PyTorch多维矩阵求和
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多方便的函数和工具来进行张量运算。在实际应用中，我们经常需要对多维矩阵进行求和操作。本文将介绍如何使用PyTorch来进行多维矩阵的求和操作，并提供代码示例。
## PyTorch 张量
PyTorch 中的张量（tensor）是深度学习中的基本数据结构，可以看作是多维数组。在PyTorc
原创
2024-05-05 05:44:35
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# Python 多维矩阵的反转操作
在数据分析与计算领域，矩阵是一个重要的数据结构。矩阵可以是二维的（例如，表格数据），也可以是多维的（例如，图像数据、视频数据等）。在此篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 对多维矩阵进行反转操作，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 什么是多维矩阵？
多维矩阵是指由多个维度构成的数据结构，最常见的例子就是二维矩阵，它可以用一个列表的列表表示。以2
# Python 多维矩阵切片的基础知识
在数据科学和机器学习领域，常常需要处理多维数据，如图像、时间序列等。Python 的 NumPy 库使得多维矩阵的处理变得简便而高效。本文将探讨 Python 中多维矩阵切片的基本概念，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是多维矩阵切片？
多维矩阵切片是指通过索引和切片操作从多维数组中提取一定范围的数据。NumPy 提供了非常强大的切片功能，支持对
原创
2024-10-25 04:44:18
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# Python多维矩阵相加
## 介绍
矩阵是线性代数的基础概念之一，而在Python中，我们可以通过使用NumPy库来进行矩阵的操作。本文将介绍如何使用Python来进行多维矩阵的相加操作，并给出相应的代码示例。
## 多维矩阵相加的定义
在数学中，两个矩阵的相加是指将对应位置上的元素相加得到一个新的矩阵。要求两个矩阵的维度相同，即行数和列数相等。
## 代码示例
下面我们将给出一个代码
原创
2023-12-26 07:42:14
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# Python生成多维矩阵的实现步骤
## 概述
在Python中生成多维矩阵是一项常见的任务。多维矩阵可以用于表示各种数据结构，如二维表格、图像、神经网络的权重矩阵等。本文将介绍生成多维矩阵的基本流程，以及每个步骤需要使用的代码。
## 流程图
下面是生成多维矩阵的基本流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 开发者 as Dev
原创
2023-08-20 03:44:13
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最近和Samuel成功地搭建了基于编码结构光的三维重建系统，这项技术应该说已经是很成熟的了，代码我们也从网上download下来学习，当然自己也重写了一遍。除了系统校准，实际操作时整个流程分为图像解码和基于三角学计算三维坐标两大块，在不同地方加入不同的filter以及一些recover的过程。之前的代码沿用了OpenCV C的API。为了配合部门其他组员，同时本着与时俱进的精神，这两天主要就是将之
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2024-07-25 16:54:51
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前言最近学习python列表，不过我的那本书讲的python基础知识很薄弱，没有讲解二维列表以及多维列表如何创建。更别提增删元素等等。而我在刷牛客基础题的时候则遇到了这个问题。所以学习一下，并且以此篇加深印象。start我们先以创建一个二维空列表举例#第一步先创建一个空列表(最外层列表)
message_list = []
for i in range(2):
message_list.a
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2023-06-28 12:47:29
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1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了
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2023-09-30 13:26:36
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之前搞特征分析时，对一个样本矩阵
求协方差矩阵，在
中行表示样本数，列表示特征数。直接套协方差的公式：
。对于这个公式什么来的，我当时没有具体去推导过。今天就从矩阵的角度推导一下（好像这样说不太严谨，欢迎批评指正）。
首先给出多元高斯分布的公式：
其中
。
定义关于参数
的似然函数为：
OpenCV 矩阵操作 CvMat
每回用矩阵都要查，这回查到一个比较正确齐全的，放在自己的博客上以后可查
综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(in
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2024-03-07 23:19:05
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MatOpenCV最开始是使用C语言中的结构体IplImage来存储图像的，但是它的缺点在于需要程序编写者来管理内存的分配与释放。它在小项目中问题不大，一旦有代码变多，处理起来就会变得十分棘手。幸运的是，C++引入了类，能够自动管理内存；并且，这个改变在C++和C之间并没有任何兼容性问题。因此，OpenCV2.0版本使用新的C++接口，来自动管理内存，让代码更为简洁。由于大部分嵌入式系统只支持C语
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2024-03-18 11:03:15
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图像处理过程中，对图像矩阵的每一个元素进行操作是十分重要的。本博文对OpenCV中的Mat矩阵的操作做了一次总结，方便我自己查阅。Mat 基础在计算机中，图像在本质上是一个数组。Mat就是图像在OpenCV中的表现形式。基本属性cols：矩阵列数 rows：矩阵行数 channels：通道数 type：数据类型 total：矩阵总元素数 data：指向矩阵数据块的指针type图像像素的类型。col
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2024-03-23 20:04:13
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opencv学习：在opencv中API 矩阵（数组）可行操作：1.计算数组中所有元素的绝对值和；Scalar cv::cuda::absSum(InputArray src,
InputArray mask = noArray()
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2024-05-07 09:42:32
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