csr_matrix表示逐行（注意csr的r,row）压缩矩阵,类似地，也有个函数csc_matrix（c:column)表示逐列压缩。形式：csr_matrix( (data, indices, indptr), shape=(x,y) ）shape就是压缩后的矩阵的形状，x行y列；data就是矩阵里面存储的值；indptr可以看作是记录了每个会话中的项目数量；（在推荐中有多个用户，每个用户创建
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2024-05-16 15:01:07
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# Python Numpy矩阵尺寸缩放实现指南
## 简介
在Python中，Numpy是一个常用的科学计算库，提供了强大的多维数组对象和相关函数。在实际开发中，我们经常需要对矩阵进行尺寸缩放操作，以满足不同需求。本文将以一位刚入行的小白为目标读者，详细介绍如何使用Python Numpy实现矩阵尺寸缩放。
## 整体流程
下面是实现矩阵尺寸缩放的整体流程图：
```mermaid
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原创
2024-01-06 06:31:50
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背景 缩放变换非常简单，它的目的是增大或者缩小物体的尺寸。比如你想使用同一个模型来制作很多不同的物体（大小不一的树组成的树林，用的同一个模型），或者你想按照比例让物体和现实世界尺寸一致。在上面的情形中你就需要在三个坐标轴上同等缩放顶点的位置。当然，有时也希望物体只在一个轴上或者两个轴上缩放使模型更薄、更瘦或者更高等等。和1相乘之后依然保持不变，各分量之间互不影响。所以，这里的缩放变换，只要把那些‘
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2024-04-25 19:08:10
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# 使用Python实现图像缩放的放射矩阵
在现代计算机视觉和图像处理中，图像缩放是一个非常重要的操作。将图像按比例缩放常常需要用到放射变换，也就是放射矩阵。本文将详细介绍如何在Python中实现图像的缩放，并使用放射矩阵进行变换。
## 实现流程
我们可以将实现图像缩放的过程分为以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤内容 | 说明
原创
2024-09-03 05:58:06
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目录1. Why Transformation？2. 2D上的变换（通过矩阵进行变换）2.1 缩放（scaling）2.2 剪切（shearing）2.3 旋转2.4 翻转3. 平移变换（仿射变换）4. 齐次坐标定义5.复合变换以给定点为旋转中心？6. 逆变换7. 3D空间中的变换旋转绕x,y,z轴旋转。绕任意轴旋转 1. Why Transformation？Modeling:描述摄像机的运动
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2024-06-07 15:22:09
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通过缩放矩阵实现图形的缩放1.缩放效果展示2.缩放矩阵推理3.使用缩放矩阵要点3.1声明缩放矩阵3.2获取缩放矩阵u_ScaleMatrix的存储地址3.3向缩放矩阵u_ScaleMatrix传值4.demo代码 1.缩放效果展示如上图，三角形在Y轴方向上放大了1.5倍，是通过缩放矩阵实现的缩放效果。先来看看它的实现原理与实现过程2.缩放矩阵推理如上，与平移矩阵与一样，缩放矩阵推理也分三步：第一
//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
// 程序名称:：《 【OpenCV入门教程之十三】OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放》 博文配套源码
// 开发所用IDE版本：Visual Studio 2010
//
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2024-09-15 21:40:23
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WPF缩放-矩阵变换<Grid Margin="0 0 0 0" Grid.Column="1" x:Name="CanvasListPnl" MouseDown="CanvasListPnl_MouseDown" MouseUp="CanvasListPnl_MouseUp" MouseWheel="CanvasListPnl_MouseWheel" ClipTo
原创
2022-11-08 19:00:55
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# PyTorch 矩阵缩放的深入探讨
在深度学习的环境中，矩阵是数据处理和计算的基础。PyTorch作为流行的深度学习框架，提供了多种操作矩阵的工具，包括矩阵缩放。矩阵缩放的目的是通过某种因子对矩阵的每个元素进行放大或缩小，从而改变其规模。
## 什么是矩阵缩放？
矩阵缩放是指将矩阵中的每个元素乘以一个标量因子。在神经网络中，矩阵缩放常用于调整模型参数、激活值和梯度。通过缩放，可以更有效地
# Python 二维矩阵缩放
在计算机科学和数据处理领域，二维矩阵（或称为数组）被广泛应用。例如，在图像处理、机器学习或数据分析中，我们经常需要对矩阵进行缩放操作。本文将深入探讨 Python 中如何实现二维矩阵的缩放，并提供简单的代码示例。
## 矩阵缩放概述
缩放二维矩阵实际上是指改变矩阵中元素的排列方式，使得输出的矩阵大小与输入的矩阵不相同。这里的“缩放”可以是放大（插入元素）、缩小
原创
2024-09-06 05:33:12
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前提：一个图在直角坐标系上的所有点，都是从原点(0, 0, 0)开始。以二维为例，所有的矩阵变换，都可以表示成 x` = ax + by, y` = cx + dy. 这种表示方法的原理和背后的意义，见《图形学中的矩阵是什么，为什么长得这么奇怪？》缩放矩阵 的推导 如图所示，所谓缩放，即一个图上的所有点的x和y值，都乘以缩放系数S。缩放0.5，其实就是
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2024-04-15 13:05:00
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首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归，该函数拥有多个变量值，那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个，而是多个。例如下面这个函数：如果把该函数的参数 θ 和变量 x 全部写成向量的形式，就可以简化成下面这个函数： 如果你想预测房价，现在有两个变量 x1 和 x2 来控制房子的价格。 x1 为房子的大小，范围在 0 到 2000，x2 为房子中卧室的数目，范围在 0 到
下面是Matrix
矩阵的实现的部分代码，对照上面的理论进行解释：public class Matrix extends _Original_Matrix {
float mValues[] = new float[9];
...
/**
* Adds the given transformation to the current Matrix
* <p/
# Pytorch Tensor缩放矩阵实现教程
## 介绍
在本教程中，我们将学习如何使用PyTorch的Tensor来实现缩放矩阵的功能。Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，它类似于多维数组，并且支持高效的数值计算。我们将通过示例代码和详细的步骤来帮助你理解如何使用PyTorch实现缩放矩阵。
## 整体流程
首先，我们来看一下实现缩放矩阵的整体流程。下面是一个展示了具体步骤的
原创
2024-01-21 06:01:41
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Matrix，中文里叫矩阵，高等数学里有介绍，在图像处理方面，主要是用于平面的缩放、平移、旋转等操作。 首先介绍一下矩阵运算。加法和减法就不用说了，太简单了，对应位相加就好。图像处理，主要用到的是乘法。下面是一个乘法的公式： &nb
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2023-11-17 22:40:15
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前言开始学习图形学之后，真的后悔自己当初线性代数学的不够扎实，在写这一篇学习笔记之前，也是回看了很多关于向量、矩阵、点乘、叉乘的知识。 目录前言一.2D线性变换1.缩放2.剪切3.旋转二.2D仿射变换1.平移三.齐次坐标 一.2D线性变换1.缩放缩放是一种针对于沿着坐标轴的变换方式，2D缩放矩阵定义如下： 上述效果代表了分别沿x轴和y轴进行0.5倍缩放变换2.剪切剪切是把当前2维图像的一边进行固定
平移将点p(x,y,z)平移到p'(x',y',z')，在X轴、Y轴、Z轴三个方向上平移的距离分别为Tx，Ty，Tz，其中Tz为0（二维平面的平移），如图3.19所示。那么在坐标的对应分量上，直接加上这些T值，就可以确定p'的坐标了，如等式3.1所示。比较等式3.5和等式3.1这里第二个等式的右侧有常量项Tx，第一个等式没有，这意味着我们无法通过使用一个3X3的矩阵来表示平移。为了解决这个问题，我们可以使用一个4X4的矩阵，以及具有第四个分量（通常被设为1.0）的矢量。也就是说，我.
原创
2021-06-17 11:42:37
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平移将点p(x,y,z)平移到p'(x',y',z')，在X轴、Y轴、Z轴三个方向上平移的距离分别为Tx，Ty，Tz，其中Tz为0（二维平面的平移），如图3.19所示。那么在坐标的对应分量上，直接加上这些T值，就可以确定p'的坐标了，如等式3.1所示。比较等式3.5和等式3.1这里第二个等式的右侧有常量项Tx，
原创
2022-01-29 10:04:55
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概要实例效果图立体图放大图立体图缩小图不加矢量开灯图不加矢量关灯图加矢量关灯图1加矢量关灯图2部分代码展示主要内容解析QT键盘事件立体图形的放大和缩小上下左右键以及A键D争键控制x y z 轴旋转速度的快慢开灯关灯以及矢量的实现原理 概要多篇讲QT5 opengl的文章，从简单到复杂，几乎每篇都在原来的基友上有所增加新的内容， 感觉越到后面，越容易被opengl强大的功能所震撼， 而这篇文章主要是
目录1 scipy.interpolate2 一维插值2.1 内插值 interp1d()2.2 外插值3 二维插值2.1 interp2d()Rbf() 1 scipy.interpolatescipy.interpolate是插值模块，插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。与拟合不同的是，要求曲线通过所有的已知数据。计算插值有两种
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2024-04-11 21:18:02
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