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  • 将一系列列向量写入 .csv 文件,并将列向量名称作为标题行。
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  • matlab创建列向量

    千次阅读 2021-04-26 17:59:24
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  • matlab产生列向量

    千次阅读 2021-04-24 14:19:28
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    有一矩阵a,找出矩阵中其值大于1的元 素,并将他们重新排列成列向量b。 MATLAB基础知识习题 10. 在一保定市区9月份平均气温变化测量 矩阵temp_Baoding_sep中(48......

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  • B = shiftVector(A,shiftsize) 将向量 A 向左/向上(如果 shiftsize 为正)或向右/向下(如果 shiftsize 为负)移动 shiftsize 步长,并将被切断的元素移回另一端。
  • 关于python:“克隆”行或列向量

    千次阅读 2020-12-11 07:49:03
    有时将行或列向量"克隆"到矩阵很有用。 克隆是指将行向量转换为[1,2,3]入矩阵[[1,2,3][1,2,3][1,2,3]]或列向量,例如[123]进入[[1,1,1][2,2,2][3,3,3]]在matlab或octave中,这很容易做到:x = [1,2,3]a = ones(3,1) ...

    有时将行或列向量"克隆"到矩阵很有用。 克隆是指将行向量转换为

    [1,2,3]

    入矩阵

    [[1,2,3]

    [1,2,3]

    [1,2,3]

    ]

    或列向量,例如

    [1

    2

    3

    ]

    进入

    [[1,1,1]

    [2,2,2]

    [3,3,3]

    ]

    在matlab或octave中,这很容易做到:

    x = [1,2,3]

    a = ones(3,1) * x

    a =

    1   2   3

    1   2   3

    1   2   3

    b = (x') * ones(1,3)

    b =

    1   1   1

    2   2   2

    3   3   3

    我想以numpy重复此操作,但未成功

    In [14]: x = array([1,2,3])

    In [14]: ones((3,1)) * x

    Out[14]:

    array([[ 1.,  2.,  3.],

    [ 1.,  2.,  3.],

    [ 1.,  2.,  3.]])

    # so far so good

    In [16]: x.transpose() * ones((1,3))

    Out[16]: array([[ 1.,  2.,  3.]])

    # DAMN

    # I end up with

    In [17]: (ones((3,1)) * x).transpose()

    Out[17]:

    array([[ 1.,  1.,  1.],

    [ 2.,  2.,  2.],

    [ 3.,  3.,  3.]])

    为什么第一种方法(In [16])无效? 有没有办法以更优雅的方式在python中完成此任务?

    在Matlab中,请注意使用repmat:repmat([1 2 3],3,1)或repmat([1 2 3].,1,3)的速度要快得多。

    八度也有repmat。

    对于那些希望对pandas数据框进行类似检查的人,请点击此处的tile_df

    使用numpy.tile:

    >>> tile(array([1,2,3]), (3, 1))

    array([[1, 2, 3],

    [1, 2, 3],

    [1, 2, 3]])

    或重复列:

    >>> tile(array([[1,2,3]]).transpose(), (1, 3))

    array([[1, 1, 1],

    [2, 2, 2],

    [3, 3, 3]])

    赞!在我的系统上,对于具有10000个元素的向量重复1000次,tile方法比当前接受的答案(使用乘法运算符方法)中的方法快19.5倍。

    在第二部分("重复列")中,您能否解释第二组方括号的作用,即[[1,2,3]]

    @Ant组成一个二维数组,其第一个轴的长度为1(在屏幕上垂直),第二个轴的长度为3(在屏幕上水平)。换位然后使其在第一轴上的长度为3,在第二轴上的长度为1。切片形状(1, 3)会将此列复制三遍,这就是为什么结果行各包含一个不同元素的原因。

    这应该是已接受的答案,因为您可以传递任何已经初始化的向量,而被接受的向量只能在初始化向量时添加逗号才能起作用。谢谢 !

    我无法将此用于2d到3d解决方案:(

    这是一种优雅的Python方式:

    >>> array([[1,2,3],]*3)

    array([[1, 2, 3],

    [1, 2, 3],

    [1, 2, 3]])

    >>> array([[1,2,3],]*3).transpose()

    array([[1, 1, 1],

    [2, 2, 2],

    [3, 3, 3]])

    [16]的问题似乎是转置对数组没有影响。您可能想要一个矩阵:

    >>> x = array([1,2,3])

    >>> x

    array([1, 2, 3])

    >>> x.transpose()

    array([1, 2, 3])

    >>> matrix([1,2,3])

    matrix([[1, 2, 3]])

    >>> matrix([1,2,3]).transpose()

    matrix([[1],

    [2],

    [3]])

    (转置适用于2D数组,例如示例中的正方形,或使用.reshape(-1, 1)转换为(N,1)形状的数组时)

    这是非常低效的。使用numpy.tile,如pv.s答案所示。

    首先请注意,使用numpy的广播操作,通常不必复制行和列。有关说明,请参见此内容。

    但是要做到这一点,重复和换轴可能是最好的方法

    In [12]: x = array([1,2,3])

    In [13]: repeat(x[:,newaxis], 3, 1)

    Out[13]:

    array([[1, 1, 1],

    [2, 2, 2],

    [3, 3, 3]])

    In [14]: repeat(x[newaxis,:], 3, 0)

    Out[14]:

    array([[1, 2, 3],

    [1, 2, 3],

    [1, 2, 3]])

    此示例是针对行向量的,但希望将其应用于列向量是显而易见的。重复似乎很好地说明了这一点,但是您也可以像示例中那样通过乘法来实现

    In [15]: x = array([[1, 2, 3]])  # note the double brackets

    In [16]: (ones((3,1))*x).transpose()

    Out[16]:

    array([[ 1.,  1.,  1.],

    [ 2.,  2.,  2.],

    [ 3.,  3.,  3.]])

    newaxis的另一个好处是,它直到需要时才真正复制数据。因此,如果执行此操作以将另一个3x3数组相乘或相加,则无需重复。阅读有关numpy广播的信息,以了解想法。

    @AFoglia-好点。我更新了答案以指出这一点。

    使用np.repeat与np.tile有什么好处?

    @mrgloom:在这种情况下,大多数情况下没有。对于小型一维阵列,它们是相似的,并且没有明显的区别/好处/优点/等。就个人而言,我发现行克隆和列克隆之间的对称性更加直观,并且我不喜欢平铺所需的转置,但这只是一个问题。 Mateen Ulhaqs的回答还说重复更快,但这可能取决于所考虑的确切用例,尽管重复非常接近C功能,所以可能会保持更快的速度。在2D中,它们具有不同的行为,因此在那里很重要。

    我认为使用numpy中的广播是最好的,而且速度更快

    我做了如下比较

    import numpy as np

    b = np.random.randn(1000)

    In [105]: %timeit c = np.tile(b[:, newaxis], (1,100))

    1000 loops, best of 3: 354 μs per loop

    In [106]: %timeit c = np.repeat(b[:, newaxis], 100, axis=1)

    1000 loops, best of 3: 347 μs per loop

    In [107]: %timeit c = np.array([b,]*100).transpose()

    100 loops, best of 3: 5.56 ms per loop

    使用广播大约快15倍

    您可以使用None编制索引以执行相同的操作。

    什么是newaxis ?!

    np.newaxis是None的别名

    np.broadcast_to甚至比np.tile快:

    x = np.arange(9)

    %timeit np.broadcast_to(x, (6,9))

    100000 loops, best of 3: 3.6 μs per loop

    %timeit np.tile(x, (6,1))

    100000 loops, best of 3: 8.4 μs per loop

    但是最快的是@ tom10的方法:

    %timeit np.repeat(x[np.newaxis, :], 6, axis=0)

    100000 loops, best of 3: 3.15 μs per loop

    一种干净的解决方案是使用NumPy的外部乘积函数和一个矢量:

    np.outer(np.ones(n), x)

    给出n重复行。切换参数顺序以获取重复列。要获得相等数量的行和列,您可以执行

    np.outer(np.ones_like(x), x)

    您可以使用

    np.tile(x,3).reshape((4,3))

    瓷砖将生成矢量的代表

    并重塑将使其具有您想要的形状

    如果您拥有pandas数据框,并且想要保留dtypes(甚至是类别),这是一种快速的方法:

    import numpy as np

    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame({1: [1, 2, 3], 2: [4, 5, 6]})

    number_repeats = 50

    new_df = df.reindex(np.tile(df.index, number_repeats))

    import numpy as np

    x=np.array([1,2,3])

    y=np.multiply(np.ones((len(x),len(x))),x).T

    print(y)

    产量:

    [[ 1.  1.  1.]

    [ 2.  2.  2.]

    [ 3.  3.  3.]]

    展开全文
  • 如何将n个矩阵化为列向量再合并

    千次阅读 2021-04-22 02:51:59
    p1=[1.13,1.45,1.23,1.58,1.34,2.34,2.34,2.23,2.12,2.56;... 这是我的数据,我该如何将这10个矩阵先分别化为100*1的列向量,再将列向量合并为100*10的矩阵呢?想利用循环,因为这只是一部分数据,还有很多的数据

    p1=[1.13,1.45,1.23,1.58,1.34,2.34,2.34,2.23,2.12,2.56;

    1.32,2.12,2.23,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.23,3.00,2.13,1.49,2.34,1.39,2.54,1.01,1.23;

    2.10,1.40,1.23,1.56,1.75,1.38,2.39,2.14,2.11,1.20;

    1.83,2.49,1.30,2.76,2.39,1.34,2.43,3.00,2.13,1.23;

    1.55,1.39,1.34,2.04,2.54,2.39,1.45,1.38,1.20,1.49;

    1.98,2.10,1.32,1.20,2.67,2.10,1.20,1.78,1.22,1.22;

    1.23,1.48,2.19,1.92,1.32,1.24,2.12,2.15,2.12,1.98;

    1.55,1.39,1.89,2.66,2.23,2.39,2.12,1.38,1.20,1.23;

    2.12,1.38,1.46,1.16,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.39];

    p2=[1.23,1.45,1.23,1.58,1.34,2.34,2.34,2.23,2.12,2.56;

    1.32,2.12,2.23,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.23,3.00,2.13,2.10,2.34,1.39,2.54,1.01,1.23;

    2.10,1.40,1.23,1.56,1.75,1.01,2.39,2.14,2.11,1.54;

    1.83,2.49,0.22,2.76,2.39,1.34,2.11,3.00,2.39,1.23;

    1.23,1.39,2.14,2.04,2.54,2.39,1.35,1.38,1.20,1.27;

    1.98,2.10,1.32,1.20,2.67,1.20,1.20,1.20,1.22,1.22;

    1.23,2.34,2.19,1.92,1.32,1.24,2.12,2.15,2.33,1.98;

    1.55,1.39,1.89,2.66,2.23,2.39,2.12,1.38,1.20,1.23;

    2.12,1.38,1.46,1.16,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.39];

    p3=[1.13,1.23,1.53,1.58,1.34,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.32,1.23,2.10,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,1.39,2.54,1.90,1.23;

    2.10,1.25,1.23,1.11,0.22,1.21,2.39,2.14,2.11,1.54;

    1.83,2.22,2.13,1.30,2.76,2.39,1.10,2.43,3.00,2.29;

    1.05,1.12,2.14,2.04,2.54,2.60,0.38,1.38,1.20,1.27;

    1.98,1.20,1.20,2.67,1.23,1.20,1.20,1.22,1.22,2.16;

    1.23,1.48,2.19,1.92,1.32,1.24,0.23,2.15,2.33,1.98;

    1.55,1.34,1.89,2.23,1.30,2.39,2.12,1.38,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.16,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.23];

    p4=[1.28,1.24,1.53,1.38,1.14,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.32,1.23,2.10,1.56,1.23,1.45,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,1.39,2.54,1.90,1.32;

    2.10,1.25,1.22,1.11,0.22,1.21,2.22,2.14,2.11,1.23;

    1.83,2.12,2.13,1.30,2.76,2.11,1.10,2.21,3.00,2.19;

    1.10,1.34,2.14,2.21,2.22,2.10,0.12,1.32,1.20,1.27;

    1.98,1.10,2.20,2.67,1.23,1.20,1.20,1.89,1.22,2.11;

    1.23,1.10,1.45,2.24,0.34,1.24,0.12,2.10,2.33,1.98;

    1.10,1.34,1.89,2.21,1.21,2.39,2.12,1.12,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.16,1.35,2.45,2.12,2.44,2.56,1.23];

    p5=[1.32,1.43,1.53,1.58,1.34,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.32,1.23,2.12,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.21,1.23,1.23,1.39,2.54,1.90,1.23;

    2.10,1.25,1.23,1.11,0.25,1.21,2.39,2.14,2.11,1.54;

    1.83,2.22,2.13,1.30,1.76,2.39,1.10,2.43,3.00,2.29;

    1.05,1.12,2.14,1.04,2.54,2.60,0.38,1.38,1.20,1.27;

    1.98,1.20,1.20,2.67,1.23,1.20,1.20,1.22,1.22,2.11;

    1.23,1.48,2.19,1.92,1.32,1.24,0.23,2.15,2.33,1.98;

    1.55,1.34,1.89,2.10,1.30,2.39,2.12,1.38,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.16,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.23];

    p6=[1.13,1.23,1.53,1.58,1.34,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.32,1.23,2.10,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.22;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,1.39,2.54,1.90,1.23;

    2.10,1.25,1.23,1.11,0.22,1.21,2.39,1.10,2.09,1.23;

    1.83,2.22,1.34,1.30,2.76,2.39,1.10,2.10,3.00,2.29;

    1.05,1.20,2.14,2.04,2.54,2.60,0.10,1.38,1.20,1.23;

    1.98,1.20,1.20,2.23,1.12,1.20,1.20,1.22,1.20,2.23;

    1.12,1.12,2.19,1.92,1.32,1.23,0.23,2.15,2.33,1.98;

    1.55,1.12,1.89,2.23,1.30,2.89,2.10,1.38,1.20,1.27;

    2.23,1.13,1.10,1.16,1.35,2.20,2.39,2.44,2.56,1.23];

    p7=[1.22,1.23,1.53,1.58,1.34,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.22,1.23,2.10,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,2.89,2.54,1.90,1.20;

    2.20,1.23,1.23,1.89,1.77,2.12,2.39,2.14,2.11,1.20;

    1.83,2.22,2.13,1.30,2.76,2.39,1.10,1.32,3.00,1.29;

    1.22,1.12,1.32,2.09,1.33,2.60,0.38,1.38,1.20,1.23;

    1.28,1.20,1.20,1.30,1.23,1.23,1.24,1.22,1.89,2.11;

    1.23,1.48,2.19,1.92,1.32,1.24,1.23,2.15,2.33,1.98;

    1.23,1.23,1.23,2.23,1.30,2.39,2.12,1.38,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.16,1.35,2.45,1.23,2.44,2.56,1.21];

    p8=[1.23,1.23,1.22,1.58,1.34,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.20,1.23,2.10,1.56,1.23,1.25,1.45,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,1.23,2.54,1.90,1.23;

    2.24,1.25,1.23,1.11,0.23,0.33,2.39,0.55,2.11,1.54;

    1.83,1.09,2.13,1.30,2.23,2.39,0.22,2.43,3.00,2.29;

    1.22,1.38,0.12,1.08,2.54,2.33,0.38,0.21,0.21,1.27;

    1.98,1.20,1.34,2.67,1.23,1.20,1.20,1.22,1.22,2.11;

    1.20,0.98,2.19,1.92,1.22,1.24,0.23,2.15,2.33,1.98;

    1.10,1.34,1.29,2.12,1.30,2.39,2.12,1.38,1.20,1.26;

    1.00,1.23,1.32,1.16,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.23];

    p9=[1.89,1.23,1.53,1.58,0.33,0.33,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.23,1.77,2.10,1.56,1.23,1.65,1.45,1.23,1.45,1.48;

    2.12,1.24,2.22,1.34,1.99,1.54,1.22,2.34,1.23,1.23;

    2.10,1.25,1.22,1.00,0.22,1.20,2.39,2.14,2.11,1.23;

    1.22,1.23,1.44,1.09,0.23,2.39,1.10,2.43,3.00,2.29;

    1.02,0.33,2.14,2.04,2.54,2.60,0.38,1.38,1.20,1.27;

    0.22,1.20,1.23,2.67,1.23,1.20,0.22,1.22,1.10,2.11;

    1.23,1.48,2.19,1.92,1.78,1.23,0.23,2.22,2.34,1.98;

    1.55,1.34,1.33,2.23,1.30,2.39,2.12,1.38,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.23,1.35,2.45,2.39,2.44,2.56,1.23];

    p10=[2.21,1.23,1.53,1.58,1.22,2.34,1.00,2.23,2.12,2.56;

    1.32,1.23,2.10,1.56,1.23,1.25,1.29,1.34,1.45,1.48;

    2.12,1.24,3.00,1.34,1.23,1.23,1.39,2.54,1.90,1.23;

    2.10,1.25,1.23,1.12,0.22,1.21,2.20,2.10,2.11,1.54;

    1.83,2.22,2.13,1.29,2.76,2.39,1.10,2.43,3.00,2.29;

    1.05,1.12,2.14,2.04,2.34,2.60,1.22,1.38,1.22,1.23;

    1.98,1.10,1.00,0.22,1.23,1.20,1.10,1.22,1.22,2.11;

    1.23,1.22,2.19,1.23,1.32,1.28,0.23,2.10,0.11,1.22;

    1.55,1.10,1.89,2.23,1.30,2.39,2.77,1.38,1.20,1.26;

    2.23,1.17,1.32,1.16,1.35,1.22,2.39,2.44,2.56,1.29];

    这是我的数据,我该如何将这10个矩阵先分别化为100*1的列向量,再将列向量合并为100*10的矩阵呢?想利用循环,因为这只是一部分数据,还有很多的数据

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  • torch中行向量和列向量

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    千次阅读 2020-07-28 18:34:49
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    千次阅读 2020-12-11 09:59:43
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  • 文章目录pytorch中的一维数组,是列向量还是行向量?理解其他 pytorch中的一维数组,是列向量还是行向量? 理解 从表示的结果上看是以行的形式展现的(看起来就是一行);从数学的习惯表达上看,它是列向量 pytorch...
  • I was wondering if there's a function that takes a list X as input and outputs a column vector corresponding to X?(I looked around and I suspect it might be: np.matrix(X).T )解决方案I don't think ...
  • 列向量和行向量看待矩阵乘法

    万次阅读 多人点赞 2017-07-24 19:19:14
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空空如也

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列向量

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