matrix

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    事先道歉,Python不是我的強項。 與矩陣的實際特徵值(如Python計算)相對應的特徵向量看起來不是特徵向量,而由Wolfram Alpha計算的特徵向量似乎可行。 (我的同事證實,同一病理執行R中的計算時,雖然我沒有成績單似乎是這樣。)代碼片段: >>> import numpy as np >>> in_matrix = np.array([[0.904, 0.012, 0.427],

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    我想這樣做的原因是我可以將絕對頻率轉換爲相對頻率。對於每個文檔都很容易獲得令牌計數,但我不確定如何獲取每個文檔的總令牌計數並同時使用它,因此我可以同時對每個文檔執行/總令牌計數,有沒有什麼方法可以綁定rowsums,然後使用計算中的列,如果這是正確的方法來做到這一點? 感謝

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    我想給出一個矩陣,任何數字,如果它發現零,降低那些非空的元素。 例如,對於矩陣 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0 0 12 0 14 0 0 0 18 19 0 0 22 23 24 25 輸出將是 0 0 0 0 0 0 2 3 4 0 0 7 8 14 0 1 12 18 19 5 6 22 23 24 25 剩餘上面的零,移動元件向下順序。我有這樣的代碼: pu

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    我如何使用列表理解來編寫以下內容? def mv(A,X,n): Y = [0]*n for i in range(n): for j in range(n): Y[i] += A[i][j] * X[j] return Y 我相信A是一個矩陣,X是一個向量。這是我到目前爲止已經試過,但它不輸出同樣的事情: def mv2(A,X,n):

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    我有一個2D numpy的陣列,其看起來像這樣, [[3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7], [9, 10, 3, 5]] 我使用以下代碼轉換成COO矩陣這樣的: # Flatten 2D array data = np.asarray(twod_array).flatten() row = np.arange(0, len(data)) col = np.arange(0

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    我在R中輸出lme函數。 library(nlme) fm2 <- lme(distance ~ age + Sex, data = Orthodont, random = ~ 1) str(fm2) 正如所看到的,輸出(fm2)的一些元件是矩陣例如fm2$varFix 我正在尋找一個函數來接受一個對象並將所有的子矩陣轉換爲data.frames。

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    我在數據框中有20列。 我列出其中4這裏作爲例子: is_guarantee:0或1 hotel_star:0,1,2,3,4,5 ORDER_STATUS:40,60,80 旅程(標籤): 0,1,2 is_guarantee hotel_star order_status journey 0 0 5 60 0 1 1 5 60 0 2 1 5

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    簡單的問題,但不能圖爲什麼: 輸入 Eigen::MatrixXd Ha(2, 3); Ha << 1, 2, 3, 4, 5, 6; std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha << std::endl; Ha.rowwise().reverse(); std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha.rowwise().r

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    我的第一行是添加下列行的參考值(對於N列)。 數據 A B C D 3 5 1 2 1 4 5 3 2 2 2 4 3 1 3 1 4 3 1 2 計算如下: 3,是被添加的參考值,它是3應被添加到1,2,3和4中,類似地5是參考值 - 被加到4,2,1,3,然後1被參考值加到5,2,3,1等等直到n列。 1 + 3 4 + 5 5 + 1 3 + 2 2 + 3 2 + 5 2

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    這是一個使用Matrix package與常規類比較大型矩陣(稀疏和密集)的行提取的示例。 對於稠密矩陣速度爲基類matrix快幾乎395倍: library(Matrix) library(microbenchmark) ## row extraction in dense matrices D1<-matrix(rnorm(2000^2), 2000, 2000) D2<-Matri