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  • A是一个三维矩阵,其中每一页的矩阵是4*2的,B是2*2的二维矩阵,直接[A,B]MATLAB运行显示串联维度不同
  • matlab的三维数组(三维矩阵

    万次阅读 2019-08-31 21:09:51
    matlab的三维矩阵与其他编程语言不太一样 比如: test4.java public class test4 { public static void main(String[] args) { int[][][] arr = new int[][][] { { {1,2,3}, {4,5,6}, }, ...

    matlab的三维矩阵与其他编程语言不太一样
    比如:
    test4.java

    public class test4
    {
    	public static void main(String[] args)
    	{
    		int[][][] arr =  new int[][][]
    		{
    		    {
    		        {1,2,3},
    		        {4,5,6},
    		    },
    		    {
    		        {7,8,9},
    		        {10,11,12},
    		    },
    		};
    	}
    }
    

    这个程序里arr是个2*2*3的数组。
    在java里 arr[i][j][k]表示的是第i页的第j行第k列,即arr[1][1][1]引用的就是11了;
    (注:大多数编程语言里数组下标从0开始,如java、c、c++.............,matlab下标从1开始);

    而在matlabarr[i][j][k]表示的是第k页的第i行第j列
    例如:
    在这里插入图片描述
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  • Numpy二维矩阵与三维矩阵的乘积

    万次阅读 2018-12-04 19:28:58
    np.dot(a, b)----两个二维矩阵满足第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同,那么可以进行矩阵的乘法,即矩阵积 np.matmul(a, b)—矩阵运算,矩阵积 matrix情况下 只有multiply是按元素相乘,其它都是矩阵运算。 当...

    乘法运算类型及其定义
    ndarry情况下:
    运算符号* — 逐元素相乘
    np.multiply(a,b)----逐元素相乘
    np.dot(a, b)----两个二维矩阵满足第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相同,那么可以进行矩阵的乘法,即矩阵积
    np.matmul(a, b)—矩阵运算,矩阵积

    matrix情况下
    只有multiply是按元素相乘,其它都是矩阵运算。

    当为二维与三维乘积时:(3,3,2)*(3,3)
    矩阵相乘None表示按行切片
    arr3[:,:,None]表示arr3按行切片

    在这里插入图片描述

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  • 二维矩阵 * 三维矩阵 * 二维矩阵 得到了一个二维矩阵。 即: (n * c1) x (m * c1 * c2) x (n * c2) 得 n * m 实现主要参考的是tensorflow的matmul运算对于高维矩阵的乘法支持batch的操作,只要保证高维矩阵最后两维...

    最近看论文时看到了一个让我费解的操作。
    二维矩阵 * 三维矩阵 * 二维矩阵 得到了一个二维矩阵。
    即:

    (n * c1) x (m * c1 * c2) x (n * c2) 得 n * m

    实现主要参考的是tensorflow的matmul运算对于高维矩阵的乘法支持batch的操作,只要保证高维矩阵最后两维之前的维度一样就可以。直接上例子比较直观。

    import tensorflow as tf
    g = tf.Graph()
    with g.as_default():
        x = tf.ones([2, 3, 1], dtype=tf.float32)
        y = tf.ones([2, 1, 4], dtype=tf.float32)
        z = tf.matmul(x, y)
    
    p <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>ones<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">3</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">1</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">5</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">,</span> dtype<span class="token operator">=</span>tf<span class="token punctuation">.</span>float32<span class="token punctuation">)</span>
    q <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>ones<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">3</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">5</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">6</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">,</span> dtype<span class="token operator">=</span>tf<span class="token punctuation">.</span>float32<span class="token punctuation">)</span>
    r <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>matmul<span class="token punctuation">(</span>p<span class="token punctuation">,</span> q<span class="token punctuation">)</span>
    

    with tf.compat.v1.Session(graph=g) as sess:
    print(sess.run(z).shape) # (2, 3, 4)
    print(sess.run(r).shape) # (2, 3, 1, 6)

    比较让我震惊的是在tensorflow2.0版本可以按下面计算,当然这样计算比较符合理想化结果,例子中就是300个二维矩阵分别跟一个二维矩阵去乘。
    numpy和torch也是支持这样计算的,但是numpy的结果的维度有所不同。

    import tensorflow as tf
    g = tf.Graph()
    with g.as_default():
        a = tf.ones([2, 3], dtype=tf.float32)
        b = tf.ones([300, 3, 6], dtype=tf.float32)
        d = tf.matmul(a, b)  # (300,2,6),这一步2.0版本能够运行令人费解
    
    d <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>transpose<span class="token punctuation">(</span>d<span class="token punctuation">,</span> <span class="token punctuation">[</span><span class="token number">1</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">0</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">2</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>  <span class="token comment"># d:(2,300,6)</span>
    c <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>ones<span class="token punctuation">(</span><span class="token punctuation">[</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">6</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">1</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">,</span> dtype<span class="token operator">=</span>tf<span class="token punctuation">.</span>float32<span class="token punctuation">)</span>  <span class="token comment"># 原本c应该是(2,6)</span>
    
    e <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>matmul<span class="token punctuation">(</span>d<span class="token punctuation">,</span> c<span class="token punctuation">)</span>  <span class="token comment"># e:(2,300,1)</span>
    e <span class="token operator">=</span> tf<span class="token punctuation">.</span>reshape<span class="token punctuation">(</span>e<span class="token punctuation">,</span> <span class="token punctuation">[</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">300</span><span class="token punctuation">]</span><span class="token punctuation">)</span>
    

    with tf.compat.v1.Session(graph=g) as sess:
    print(sess.run(e).shape)
    # print(sess.run(d).shape)

    tensorflow1.0版本不可以按上述计算,在第一个matmul的时候必须要将b reshape一下,具体计算可以参考:
    https://blog.csdn.net/weixin_41024483/article/details/88536662

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  • 图形变换为什么要用四维矩阵
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  • matlab的三维矩阵含义

    万次阅读 2019-01-11 21:32:30
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  • python 二维矩阵转三维矩阵

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    &gt;&gt;&gt; import numpy as np &gt;&gt;&gt; a = np.arange(12).reshape(3,4) &gt;&gt;&gt; a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) ...clas...
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  • Python中三维矩阵图像的解释

    千次阅读 2020-09-26 23:14:13
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  • numpy 产生三维矩阵

    万次阅读 2016-09-27 16:37:28
    numpy 产生三维矩阵 >>> np.zeros((3,2,4)) array([[[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]], [[ 0., 0., 0., 0.],
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  • MATLAB对一个二维矩阵三维

    万次阅读 2019-03-14 12:25:04
    1 准备好二维矩阵,比如我这有个3x16的矩阵叫SFW1 2 画三维图,一句代码就OK mesh(SFW1) 3 结果如下
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  • MATLAB对一个二维矩阵三维

    万次阅读 2017-03-08 10:26:33
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  • Matlab三维矩阵变换行列

    千次阅读 2020-07-21 17:01:33
    原始数据如下图:是一个三维矩阵为2100*40*19的数据信息,现在根据用户需求需要改变数据的维度数据信息。 原始数据信息为rawTracePerson1.mat是dataTrial的一个三维数据信息2100*40*19的数据信息。 需求1:现在...
  • sklearn对三维矩阵降维代码实现

    千次阅读 2018-09-22 14:38:46
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  • 三维坐标旋转矩阵

    万次阅读 多人点赞 2016-03-05 20:48:11
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    千次阅读 2018-11-02 09:56:37
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    千次阅读 2018-04-20 14:45:44
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    提供国内比较通用的以Y轴为主轴的转角系统的坐标变换方法的推导公式。
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空空如也

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删除三维矩阵中重复的矩阵