参考资料： 行列式：http://zh.wikipedia.org/wiki/行列式#.E4.BB.A3.E6.95.B0.E4.BD.99.E5.AD.90.E5.BC.8F 伴随矩阵：http://zh.wikipedia.org/wiki/伴随矩阵 余因子矩阵：http://zh.wikipedia.org/wiki/余因子矩阵 逆矩阵：http://zh.wikiped
转载
2024-01-25 18:38:43
65阅读
1. 矩阵的卷积运算主要用在图像处理中，假设输入信号为x[m,n]，激活响应为h[m,n]，则其卷积定义为：
2.如果矩阵的中心在边缘就要将原矩阵进行扩展，例如补03.卷积的计算步骤： 卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度(这个千万不要忘了) （2） 移
转载
2023-11-27 09:50:40
198阅读
直接上代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# 序列转为稀疏矩阵
# 输入：序列
# 输出：indices非零坐标点，values数据值，shape稀疏矩阵大小
import numpy as np
def sparse_tuple_from(sequences, dtype=np.int32):
indices = []
转载
2023-06-02 23:19:25
276阅读
注：NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 今天我想在网上找一些关于NumPy的介绍，并试一下用NumPy求逆矩阵的时候，竟然找不到任何中文的资料，有网友在论坛请教“怎么用python进行矩阵求逆”，也无一人回答。因此
转载
2023-10-04 11:33:58
74阅读
这一部分是对numpy矩阵的操作（同列表） 1 对矩阵的求和、最大值及最小值 先附上代码import numpy as np
a=np.random.random((2,4))
print(a)
print(np.sum(a))
print(np.min(a))
print(np.max(a))以上这个情况是对矩阵中的所有元素求最大值、和等 另一种情况是只想对行或者对列进行x1=np.
转载
2023-07-05 21:24:04
115阅读
True Positive：真正类(TP)，样本的真实类别是正类，并且模型预测的结果也是正类。
False Negative：假负类(FN)，样本的真实类别是正类，但是模型将其预测成为负类。（统计学上的第二类误差（Type II Error））
转载
2023-08-01 15:03:41
699阅读
1.混淆矩阵（1）常见二分类混淆矩阵如下：混淆矩阵 预测值正负真实值正TPFN负FPTNTrue Positive：真正类(TP)，样本的真实类别是正类，并且模型预测的结果也是正类。False Negative：假负类(FN)，样本的真实类别是正类，但是模型将其预测成为负类。（统计学上的第二类误差（Type II Error））False Positive：假正类(FP)，样本的真实类别
转载
2024-01-25 18:50:45
415阅读
文章目录写在前面题目解析1.最富有客户的资产总量（1672）2.二进制矩阵中的特殊位置（1582）3.翻转图像（832）4.旋转图像（48）5.转置矩阵（867）6.将一维数组转变成二维数组（2022）7.判断矩阵经轮转后是否一致（1886）8.二维网格迁移（1260）写在后面 写在前面今天是周六，题目是关于一些矩阵以及矩阵的操作的； 矩阵的定义在线性代数课本中有； 除此之外，今天的题目会涉及到
转载
2024-06-10 10:35:21
65阅读
十二.Sparse模块 1.创建稀疏矩阵多数存储形式的稀疏矩阵都支持加/减/乘/除/幂运算,一部分存储形式还支持切片(1)不同存储形式的系数矩阵:稀疏矩阵的基类:class scipy.sparse.spmatrix([maxprint=50])
#注意:该类不能被实例化
############################################################
转载
2023-08-16 16:30:59
225阅读
introduction：this function is just for the algorithm practice and improvement . if you want to operate the matrix , i suggest you take advantage of scipy model . it's more effic
转载
2024-02-22 15:47:19
41阅读
《Python学习手册-第3版》中提到python可以进行复杂的数学计算，甚至堪比MATLAB，随便写了一个矩阵相乘计算的本来应该要导入numpy这个模块的，但一直在windows下没有弄好，暂时就木有导入强大的模块功能了，苦逼的只能自己写矩阵相乘……这里写的是一般通用的（m*n）×（n*k）矩阵相乘，这里的m*n代表m行n列矩阵，我们知道，矩阵相乘这里的n是一定要相同的！由于python的特性，
转载
2023-05-30 12:46:03
145阅读
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。1.sparse模块初探python中scipy模块中，有一个模块叫spars
转载
2023-06-02 23:41:03
156阅读
在学习Python科学计算的时候，常常需要将一个稀疏矩阵压缩，进而表示和运算，例如在进行摄影测量工作平差时的稀疏矩阵，图像压缩等，在Python的Scipy库中，有Sparse模块，包含七种常用的压缩方式，简要介绍。
首先简介名词，那所谓的稀疏矩阵，就是指一个很多项为0的矩阵，在稀疏矩阵中，其实还存在着矩阵的对称性的说法，表示矩阵的非零项沿着矩阵的对角线（Diagonal
转载
2023-08-05 11:05:06
229阅读
利用python进行科学计算很方便，一般来说只需要调一些python库就可以实现很多数学计算，比如针对矩阵的一系列运算。一. 创建矩阵 比如我们创建一个3 x 3的矩阵: import numpy as np
A = np.mat("1 2 3; 2 3 4; 5
转载
2023-06-02 23:27:57
294阅读
## Python计算判断矩阵实现流程
### 概述
在进行决策分析时，判断矩阵是一种常用的工具，用于比较不同因素的重要性。Python提供了各种库和工具，可以帮助我们计算和分析判断矩阵。本文将介绍如何使用Python实现判断矩阵的计算。
### 实现步骤
下面是实现“Python计算判断矩阵”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建判
原创
2023-09-13 11:17:49
411阅读
# 如何计算Jacobian矩阵：Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Python计算Jacobian矩阵。Jacobian矩阵是一个多变量函数的一阶偏导数组成的矩阵。它在机器人学、控制理论和优化等领域中非常重要。下面，我将通过一个简单的示例，向你展示如何实现这一过程。
## 计算Jacobian矩阵的流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个计算Jac
原创
2024-07-30 08:39:24
36阅读
最近再用python做一些矩阵操作，搞得我太头痛了。python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。1.numpy的导入和使用<span style="font-size:18px;">from numpy import *;#导入numpy的库函数
import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np
转载
2024-09-05 12:31:40
76阅读
矩阵乘法，顾名思义是矩阵的乘法，矩阵相乘的含义是两个向量的积，在 Python中一般以乘号或括号表示。与常用的加、减、乘、除运算不同，矩阵乘法只能用于对给定矩阵进行乘法运算，不能进行除法运算。若要计算矩阵乘法的值，必须先进行矩阵分解。 在上一篇文章中，我们对矩阵乘法进行了初步学习，知道了求矩阵乘法的基本步骤： 1、初始化为0 2、令A=a*b 3、将a和b带入其中，并令a*b=0 4、
转载
2024-01-24 11:19:56
131阅读
numpy的array对象是可以通过下标访问其某一片段的：长度为n的数组a，对0ijn，a[i:j]表示片段 若i=0，则可省略a[:j]，而当j=n时也可省略a[i:]。相仿地，对于m的2维数组A，0i1i2i2<m，0j1j2<n，A[i1:i2.j1:j2]表示片段 若2维数组A中存储了矩阵的数据，则对i, j<n，A[i,j]中存储的的余子式，由数组A中的4个片段：A[
转载
2024-01-02 12:43:05
230阅读
用sympy进行矩阵计算的基本操作首先创建矩阵基本操作，首先构造下图中的矩阵，特别注意：一维矩阵的建立格式。from sympy import *
import math
import numpy as np
a = Matrix([[3,5],[-1,1],[0,5]])
print(a)
b = Matrix([1,2,3])#三行一列
print(b.shape)
c = Matri
转载
2023-06-02 22:59:20
151阅读
