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搜索关键字:矩阵的转置    ( 63个结果
MATLAB(矩阵基本运算)
矩阵的基本命令和功能 MATLAB命令功能效果 A’ 矩阵A的转置 A+B 矩阵A和矩阵B的和 A-B 矩阵A减矩阵B A*B 矩阵A乘以矩阵B k*A 数看乘以矩阵A 当k等于3时 det(A) A的行列式 rank(A) A的秩 inv(A) A的逆 B/A B左乘A的逆;A右除B,即B*inv ...
分类:其他好文   时间:2021-04-19 16:05:02    阅读次数:0
48. 旋转图像
思路: 矩阵的转置与翻转 1. 一想到转置就是 array.T 或者 array.transpose() ,没想到矩阵也可以直接用遍历翻转。 for i in range(len(matrix)): for j in range(i,len(matrix)): matrix[i][j],matrix ...
分类:其他好文   时间:2020-05-25 19:10:25    阅读次数:62
【几何系列】矩阵(二):行列式和特征向量、特征值
本文接着上一篇《几何系列】矩阵(一):矩阵乘法和逆矩阵》继续介绍矩阵。 转置 矩阵的转置比较简单,就是行和列互相调换,可以用上标 $T$ 表示某个矩阵的转置。 $$A^T=(b_{ij})$$ 其中 $b_{ij}=a_{ji}$。 例如,对于: $$A=\begin{bmatrix}1 & 2 & ...
分类:其他好文   时间:2020-02-24 09:47:09    阅读次数:120
C代码和python代码:用二维数组实现矩阵的转置
[TOC] 一、总结 输入用了 int(input()) ,但发现这种方法好像有点不方便 每次输入一个数字都要按 回车 ,按空格不能识别 下次找找看看有没有其他输入方法 Python中没有数组,但列表类似数组 通过叠加[ ],就可以通过列表创建二维数组 Python中创建二维数组的方法 (以本案例为 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-20 23:41:51    阅读次数:78
numpy数组转置与轴变换
numpy数组转置与轴变换 矩阵的转置 矩阵的内积 轴变换 二维轴变换 1.两轴交换 三维轴变换 1.这种变化有点麻烦,不好理解。但是如果简单化就好了,加入用P(x,y,z)来表示矩阵中的每一个点,那么在numpy中,这个x,y,z就分别对应0,1,2 2.举个例子比如原来数组中0这个元素,它原来的 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-02 14:31:59    阅读次数:89
LeetCode 867. 转置矩阵
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/transpose-matrix/ 给定一个矩阵 A, 返回 A 的转置矩阵。 矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转,交换矩阵的行索引与列索引。 示例 1: 输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[[1 ...
分类:其他好文   时间:2019-09-26 23:26:38    阅读次数:83
numpy中矩阵
矩阵 Numpy中矩阵是ndarray的子类, 矩阵是二维的 Key_Function 1. 将字符串转为矩阵, 矩阵的行与行之间用分号隔开, 行间元素用空格隔开 2. 将Numpy的数组(如np.arange(9))转成矩阵 T属性: 获得矩阵的转置 I属性: 获得矩阵的逆矩阵 Code 从已有的 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-23 00:09:59    阅读次数:150
leetcode 867. 转置矩阵(Transpose Matrix)
[TOC] 题目描述: 给定一个矩阵 , 返回 的转置矩阵。 矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转,交换矩阵的行索引与列索引。 示例 1: 示例 2: 提示: 1. `1 transpose(vector & A) { int m = A.size(); int n = A[0].size(); ve ...
分类:其他好文   时间:2019-04-06 22:52:33    阅读次数:130
矩阵和向量相乘
1.常见运算 转置(transpose) 是矩阵的重要操作之一。矩阵的转置是以对角线为轴的镜像,这条从左上角到右下角的对角线被称为主对角线(main diagonal)。 我们将矩阵 A 的转置表示为 A ? ,定义如下 向量可以看作是只有一列的矩阵。对应地,向量的转置可以看作是只有一行的矩阵。 标 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-20 16:21:36    阅读次数:859
(2013 ZFNet) Visualizing andUnderstanding CN
试图用图像显示出卷积网络所学习的内容,以找到改进网络的方法。其中要可视化某一层需要将去去池化,整流,乘以过滤器矩阵的转置。去池化:在池化时会生成一个对照表,记录最大池化位置,去池化时将最大值放入池化前位置,其余位置放0整流:将去池化的结果输入到整流函数过滤器:整流后乘以过滤器的转置,已重新构成卷积前的特征图4.底层的特征收敛比较快,高层的特征收敛比较慢,特征具有平移,缩放不变性,没有对称不变性4.
分类:Web程序   时间:2018-11-09 19:20:12    阅读次数:231
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