这是什么意思：nnz_val = nnz(sparse(laplacian_matrix')(:,[row,column])); nnz_val = full(nnz_val); nnz_val = squeeze(nnz_val);

时间: 2023-07-15 11:13:03 浏览: 169
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nnz:纽尼·桑格（Nu Niet Zwanger）

这是MATLAB代码，它的作用是计算拉普拉斯矩阵的某些元素的非零数量。具体来说： 1. `sparse(laplacian_matrix')`将拉普拉斯矩阵的转置矩阵转换为稀疏矩阵。 2. `(:,[row,column])`选择稀疏矩阵的指定行和列。 3. `nnz`函数返回稀疏矩阵中非零元素的数量。 4. `full`函数将稀疏矩阵转换为完整矩阵。 5. `squeeze`函数从数组中删除单维度条目。 因此，最终，`nnz_val`将包含拉普拉斯矩阵中指定行和列的元素的非零数量。
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这段代码什么意思：Lk_tensor = {}; nbk = {}; [row, column, nnz_val] = find(laplacian_matrix'); [sorted_col_vals, sorted_col_args] = sort(column); breaks_row = find(diff(row)); breaks_col = find(diff(sorted_col_vals)); si_map = containers.Map(); for idx = 1:length(subset) k = subset(idx); if k == 1 nbk{idx} = column(1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(1:breaks_col(k)+1)); elseif k == n_samples nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:end)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:end)); else nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:breaks_col(k)+1)); end npair = length(nbk{idx}); rk = find(nbk{idx} == k); Lk = sparse(npair,npair); Lk = spdiags(lk,0,Lk); Lk(:,rk) = -(lk'); Lk(rk,:) = -(lk); Lk_tensor{idx} = Lk; si_map(k) = idx; end assert(length(Lk_tensor) == length(subset), 'Size of Lk_tensor should be the same as subset.'); end

这段代码实现了一个 Laplacian 矩阵的分块，其中 laplacian_matrix 是一个稀疏的 Laplacian 矩阵，subset 是一个分块的指标集合。具体实现过程如下： 1. 定义了两个空的变量 Lk_tensor 和 nbk，用于存储块状 ...

这是什么意思：nbk.append( column[:breaks_row[k]+1].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[:breaks_col[k]+1]

这 Python 代码，其中 nbk 和 lk 可能是数组或矩阵对象，column 和 nnz_val 都是一维数组，breaks_row 和 breaks_col 是整数列表，sorted_col_args 是一个按列排序的索引数组。 nbk.append(column[:...

转换成matlab：nbk.append( column[:breaks_row[k]+1].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[:breaks_col[k]+1]

这是 Python 代码，转换成 MATLAB 代码如下： nbk = [nbk column(:,1:breaks_row(k)+1)']; [sorted_col_args, ~] = sort(col_args); lk = nnz_val(sorted_col_args(1:breaks_col(k)+1));

转换matlab代码：lk = nnz_val(sort(sorted_col_args(1:breaks_col(k))))

这段代码的功能是计算一个矩阵中某一列（列号为 k）中非零元素的个数。 以下是 MATLAB 代码的转换： python import numpy as np # 假设 sorted_col_args 和 breaks_col 是已知的，此处不再赘述 k = 0 sorted_...

转成matlab：nbk.append( column[breaks_row[k-1]+1:].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[breaks_col[k-1]+1:])]

nbk(end+1:end+length(column)-breaks_row(k-1)) = column((breaks_row(k-1)+1):end).'; sorted_col_args = find(nnz_val); lk = nnz_val(sorted_col_args(sort(breaks_col(k-1)+1):(end-1)));

转成matlab： nbk.append( column[breaks_row[k-1]+1:].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[breaks_col[k-1]+1:])]

nbk = [nbk, column(breaks_row(k-1)+1:end)']; sorted_col_args = sortidx(column); nnz_val = find(column); lk = nnz_val(sort(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:end)));

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

这段代码可能存在以下问题： 1. 变量命名不够规范，建议使用有意义的变量名，避免使用单个字母的变量名，增加代码的可读性。 2. 读取文件时应该判断文件是否存在，避免出现读取不存在的文件的错误。 3. 在读取文件...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2 y2 终止点 x2 = 447; y2 = 464; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 1 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls')，存在那些问题，该如何修改

代码存在以下问题： 1. 在 for 循环中，文件夹中的第一个文件并没有经过处理，因为 if i == 1 的条件... num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1, 'maxnum_nonzero.xls');

cmake 链接target_link_libraries(testsoci PRIVATE SOCI::soci_core SOCI::soci_oracle clntsh nnz21) 没问题，但是运行报错 error while loading shared libraries: libclntsh.so.21.1: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常是因为系统无法找到 Oracle Instant Client 库文件 libclntsh.so.21.1。解决方法如下： 1. 确认库文件路径：首先检查库文件实际存在的位置。如果你已经安装了 Oracle Instant Client，在命令行中运行...

data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) # .nnz矩阵非零元素的数量 # {row,col,nnz} data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz))) # 更新字典A A._update(data_dict) # norm adj matrix sumArr = (A > 0).sum(axis=1)是什么意思，解释每一句的含义

这段代码是用于构建一个稀疏矩阵的代码段。下面是每一句代码的含义： 1. data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) - 首先，代码将 inter_M.row 与 inter_M....

from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target def CalculateAccuracy(y_test,pred_label): nnz = np.shape(y_test)[0] - np.count_nonzero(pred_label - y_test) acc = 100*nnz/float(np.shape(y_test)[0]) return acc clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators = 2,random_state=1) clf3 = GaussianNB() lr = LogisticRegression() clf1.fit(X, y) clf2.fit(X, y) clf3.fit(X, y) f1 = clf1.predict(X) acc1 = CalculateAccuracy(y, f1) print("accuracy from KNN: "+str(acc1) ) f2 = clf2.predict(X) acc2 = CalculateAccuracy(y, f2) print("accuracy from Random Forest: "+str(acc2) ) f3 = clf3.predict(X) acc3 = CalculateAccuracy(y, f3) print("accuracy from Naive Bayes: "+str(acc3) ) f = [f1,f2,f3] f = np.transpose(f) lr.fit(f, y) final = lr.predict(f) acc4 = CalculateAccuracy(y, final) print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4) )

这段代码是一个简单的机器学习分类器集成方法的实现，使用了KNN、随机森林和朴素贝叶斯三个分类器，并通过逻辑回归将它们的结果进行集成。代码的具体流程如下： 1. 导入所需的库和数据集 iris。 2. 将 iris 数据...

clc; clear; close all; mkdir('output3'); % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\output/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'diff_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.xls'; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 =[]; for i=0:length(contents) fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1 = nnz(rr_data); end writematrix(num_nonzero1','num_nonzero.xls');，存在那些问题该如何修改

data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1(i) = nnz(rr_data); end end writematrix(num_nonzero1, 'num_nonzero.xls'); 注意，在 Excel 文件的读取过程中，还可以通过 ...

def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 prepare_dgl_graph 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。 函数首先定义了一些变量，包括 src、dst 和 etype，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。 然后，根据数据集中的...

clc; clear; close all; mkdir('output3'); % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\output/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'diff_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.xls'; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 =[]; for i=0:length(contents)-1 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1(i)= nnz(rr_data); end writematrix(num_nonzero1','num_nonzero.xls');，如何修改

这段代码可以根据文件夹中的不同表格名字，读取数据并计算非零元素的个数，最终将结果写入到一个表格中。如果你想修改这段代码，可以根据自己的需求进行修改，例如更改文件夹路径，更改表格名字等等。 以下是一些...

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N；代码翻译

清空变量，关闭所有图形窗口，清空命令窗口。 定义一些常数和变量，例如电子电荷量，基极电流，载波数量，电阻等等。 设置模拟参数并初始化一些矩阵和向量。 循环遍历不同的信噪比（Eb/N0），生成随机发送序列并...

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

这段代码实现了一个基本的QPSK数字通信系统的仿真，其中QPSK是一种调制方式，将数字信息编码成一个复数信号，其中每个复数点代表两个比特（bit）的信息。下面对代码逐句解释： clear; close all; clc; 清空...

uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz

这段代码用于根据训练数据集中的用户-物品交互构建边的信息。 首先，使用 nonzero() 方法找到稀疏矩阵 dataset['train'] 中非零元素的行索引和列索引。这些非零元素表示用户与物品之间的交互。 然后，将物品...

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ALU课设实现基础与高级运算功能

资源摘要信息:"ALU课设" 知识点： 1. ALU的基本概念：ALU（算术逻辑单元）是计算机处理器中的核心组成部分，负责执行所有的算术和逻辑运算。它能够处理包括加法、减法、逻辑运算等多种指令，并根据不同的操作码（Operation Code）来执行相应的操作。 2. 支持的运算类型： - ADD（加法）：基本的算术运算，将两个数值相加。 - SUB（减法）：基本的算术运算，用于求两个数值的差。 - 逻辑左移（Logical Shift Left）：将数值中的位向左移动指定的位置，右边空出的位用0填充。 - 逻辑右移（Logical Shift Right）：将数值中的位向右移动指定的位置，左边空出的位用0填充。 - 算数右移（Arithmetic Shift Right）：与逻辑右移类似，但是用于保持数值的符号位不变。 - 与（AND）、或（OR）、异或（XOR）：逻辑运算，分别对应逻辑与、逻辑或、逻辑异或操作。 SLT（Set Less Than）：如果第一个数值小于第二个数值，则设置条件标志位，通常用于条件跳转指令。 3. ALUctr表格与操作码（ALU_OP）： - ALUctr表格是ALU内部用于根据操作码（ALU_OP）来选择执行的具体运算类型的映射表。 - 操作码（ALU_OP）是用于告诉ALU需要执行哪种运算的代码，例如加法操作对应特定的ALU_OP，减法操作对应另一个ALU_OP。 4. ALU设计中的zero flag位： - Zero flag是ALU的一个状态标志位，用于指示ALU的运算结果是否为零。 - 在执行某些指令，如比较指令时，zero flag位的值会被检查，以便决定程序的执行流程。 5. 仿真文件： - 仿真文件是指在设计和测试ALU时所用到的模拟环境文件。通过这些文件，可以验证ALU的设计是否满足需求，运算结果是否正确。 - 仿真文件通常包括一系列测试向量和预期的输出结果，用于验证ALU在各种情况下的行为。 6. ALU课设的应用场景： - 通过制作ALU课设，学生或工程师可以加深对处理器核心组成部分的理解。 - ALU的设计和实现是计算机体系结构课程中的一个重要课题，通过实践项目可以更好地掌握理论知识。 - 在实际工作中，设计高效、准确的ALU对于提高处理器性能至关重要。 7. 技术实现和开发流程： - 设计ALU时，需要根据需求确定支持的运算类型和精度（比如32位、64位等）。 - 设计ALUctr表格，列出所有可能的操作码与对应运算类型的映射关系。 - 通过硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现ALU电路设计，包括各种运算逻辑和zero flag位的处理。 - 编写测试用例，使用仿真工具进行测试验证，确保ALU按照预期工作。 8. ALU的设计挑战： - 设计一个高效的ALU需要考虑运算速度、资源消耗（如芯片面积、功耗）和可靠性。 - 在不同的处理器设计中，ALU可能会有不同的优化策略，比如流水线技术、超标量技术等。 - 考虑未来技术的发展，设计可扩展性和兼容性也是ALU设计中的关键点。