matrix-indexing

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20 4 4 74 20 20 74 85 85 85 2 1 A = 36 1 1 11 36 36 11 66 66 66 4 1 77 1 1 15 77 77 15 11 11 11 1 4 3 4 2 6 7 8 10 10 15 17 1 5 20 4 85 B = 36 1 66 77 1 11 一些子欄

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Python的間接索引

這可能是一個非常簡單的問題，如果你知道如何做到這一點，但我不能找出語法：我有5×10個零的數組：y1 = np.zeros((5,10))和數組5X1索引：index=np.array([2,3,2,5,6])。對於y1的每一行，我想在索引給出的列中設置1。結果看起來像 array([[ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0.

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使用另一3D指數陣列對4D陣列進行索引

A具有4D陣列M（a x b x c x d）和指數（3 x f）的陣列I，例如， I = np.array([1,2,3, ...], [2,1,3, ...], [4,1,6, ...]) 我想用I以矩陣X有f行和d列，其中到達： X[0,:] = M[1,2,4,:] X[1,:] = M[2,1,1,:] X[2,:] = M[3,3,6,:] ... 我知道我可以使用M[I

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Numpy高級選擇不起作用

有人可以幫我理解爲什麼有時候高級選擇不起作用，我能做些什麼才能使它起作用（第二種情況）？ >>> import numpy as np >>> b = np.random.rand(5, 14, 3, 2) # advanced selection works as expected >>> b[[0,1],[0,1]] array([[[ 0.7575555 , 0.18989068]

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如何通過matlab中的多個索引查找項目

我有一個n + 1列矩陣。我想要一個函數mySearch（idx1，idx2 ...，idxn），它返回第n個元素等於idx1的行中的第n + 1列... idxn 下一步，我想mySearch通過一些簡單的插值返回最接近索引的值。有沒有簡單的方法來做到這一點？感謝

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乾淨的方式來計算雅可比陣的總和

我在R做了一些優化，並與我需要編寫一個函數，返回一個雅可比。這是一個非常簡單的雅可比 - 只是零和一個 - 但我想快速，乾淨地填充它。我目前的代碼工作，但很sl。。我有一個四維概率數組。通過i, j, k, l索引尺寸。我的約束是，對於每個i, j, k，概率超過指數l之和必須等於1 我計算我的約束向量是這樣的： get_prob_array_from_vector <- function(pro

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線性索引文件

我有以下形式的NxN的對稱矩陣F F_11 F_12 F_13 ... F_1N F_21 ... F_31 . . . F_N1 F_N2 F_N3 ... F_NN 與每個子矩陣F_IJ的大小爲m×m個。該矩陣在MatLab中創建，並將用於C程序中。所以這些值按照列向量存儲。（例如，矢量的格式爲：（F_11_11，F_11_21，F_11_31，... F_11_

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Matlab的：複製的陣列

的金剛石部分假設陣列是： A = a b c d e f g h i 我要複製的金剛石結構，即，元素D，B，F，H，E到一個新的一維數組。上面的數組僅僅是一個例子，矩陣可以是任何尺寸的矩形矩陣，鑽石的位置可以在數組中的任何位置。

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如何在MATLAB中更快地實現邏輯索引？

我有幾個矩陣需要添加到一個大矩陣中。大矩陣（300002x50）分裂0.001秒，其他49個基質（14250x2）的時序相差大約0.02，但不均勻分佈。我試過find將較小矩陣的條目編入較大矩陣，但速度太慢。我曾經試圖： for a = 1:length(test) aaa = abs(AF1(:,1)-test(a,1))<10^-6; AF1(aaa,index)

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Matlab：我做錯了什麼？（Indexing）

我正試圖求解一個由10個線性方程組成的系統，其中的中間8個方程式看起來都差不多。它們看起來像這樣： t_i-1 - 2.3086*(t_i) + t_i+1 == -7.7160 其中i = 2：9 所以決定構建係數矩陣和方程組通過looping.This系統中的常數矩陣（陣列）是我所做。 T = sym('t' , [1 10]); %% Creates a vector T = [ t1