Z = reshape(arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]), size(X));

时间: 2023-11-29 07:04:18 浏览: 7
这段代码的作用是将一个二维网格 X 和 Y 中每个点的坐标输入到一个函数 target 中,然后将函数的输出结果按照行优先的顺序重新排列成一个大小为 size(X) 的矩阵 Z 中。其中 @target 表示将函数 target 句柄作为函数句柄传入 arrayfun 函数中,[X(:), Y(:)] 表示将 X 和 Y 中的元素按列方向展开成一个列向量,然后再将它们按列组合成一个矩阵,size(X) 表示矩阵 Z 的大小与 X 相同。最终的结果是将函数 target 应用于 X 和 Y 中的每个点,得到一个矩阵 Z,其中 Z(i,j) 表示函数 target 在点 (X(i,j), Y(i,j)) 处的输出结果。
相关问题

Z = reshape(arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]), size(X));的例子

这个例子是使用MATLAB中的arrayfun函数和reshape函数来将一个二维数组转换为另一个形状的二维数组。 具体来说,假设我们有一个函数`target(x)`,它接受一个包含两个元素的向量x,并返回一个标量值。现在,我们想要将这个函数应用到一个二维的网格上,在每个位置上计算target的值,并将结果保存在一个新的二维数组Z中。 为了实现这个目标,我们首先需要创建一个包含所有(x, y)坐标对的二维数组X和Y。这可以通过使用meshgrid函数来实现: ``` [X, Y] = meshgrid(1:10, 1:10); ``` 这样,我们现在有了两个大小为10x10的二维数组X和Y,它们包含所有的(x, y)坐标对。 接下来,我们可以使用MATLAB的arrayfun函数来将target函数应用到每个(x, y)坐标对上,得到一个大小为100x1的一维数组。代码如下: ``` Z_1d = arrayfun(@target, [X(:), Y(:)]); ``` 这里,我们使用@target语法来指定我们要应用的函数,然后将[X(:), Y(:)]作为输入向量传递给arrayfun函数。注意,我们使用了(:)符号来将X和Y数组展平成一维向量,这是因为arrayfun函数需要一维输入。 最后,我们可以使用reshape函数将大小为100x1的一维数组Z_1d转换为大小为10x10的二维数组Z: ``` Z = reshape(Z_1d, size(X)); ``` 这里,我们使用了size(X)函数来获取X数组的大小,然后将Z_1d数组重新排列成相同的大小。这样,我们就得到了一个大小为10x10的二维数组Z,它包含了应用target函数后的结果。

X = bsxfun(@minus, X, mean(X)); X = bsxfun(@rdivide,X,std(X)); coeff = pca(X); feature2DImage = reshape(X*coeff(:,1),numRows,numCols);

这段代码实现了将数据矩阵X进行归一化和主成分分析(PCA)降维的操作,并将降维后的特征图像保存在feature2DImage中。 具体地,bsxfun(@minus, X, mean(X))将X中每一列的均值从该列的所有元素中减去,实现了对X的列进行归一化的操作。bsxfun(@rdivide,X,std(X))将X中每一列的标准差除以该列的所有元素,进一步对X的列进行了归一化操作,使得每列的均值为0,标准差为1,以便进行主成分分析。 PCA的过程使用MATLAB自带的函数pca,其中输入参数X为已经进行过归一化操作的数据矩阵,函数返回值coeff为主成分分析得到的特征向量,即各个主成分的方向向量。将数据矩阵X乘以coeff(:,1)为将数据映射到第一个主成分上,得到一个一维的特征向量,reshape函数将该特征向量重新排列成一个二维的特征图像,保存在feature2DImage中。

相关推荐

这段代码有一些问题,首先是在定义约束条件时,用了多个type参数,应该将它们放在同一个字典中,例如: cons = [ {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*np.ones(4).reshape(4,1)-A[:,2]-x[:,2]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[:,1:3]-A[:,0:2]-x[:,0:2]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0:3,1:4]+x[1:4,]-x[0:3,]-A[0:3,]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0:2,2:4]+x[2:4,]-x[0:2,]-A[0:2,]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0,3]+x[3,]-x[0,]-A[0,]} ] 另外,在调用minimize函数时,应该将初始值传给x0参数,而不是直接传给args参数,应该修改为: prob = minimize(obj, np.ones((4, 7)), constraints=cons, options={'disp': True}) 最后,由于minimize函数需要提供一个可行解作为初始值,因此需要先手动计算一个可行解,例如将所有变量都设置为0: X_init = np.zeros((4, 7)) y_init = X_init[:, 3:7] x_init = X_init[:, 0:3] T_init = 1 完整代码如下: import cvxpy as cp import numpy as np from scipy.optimize import minimize A = np.array([[14, 16, 21], [19, 17, 10], [10, 15, 12], [9, 12, 13]]) X = cp.Variable((4, 7), integer=False) y = X[:, 3:7] x = X[:, 0:3] T = cp.Variable(1, integer=True) obj = lambda T: T cons = [ {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*np.ones(4).reshape(4,1)-A[:,2]-x[:,2]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[:,1:3]-A[:,0:2]-x[:,0:2]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0:3,1:4]+x[1:4,]-x[0:3,]-A[0:3,]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0:2,2:4]+x[2:4,]-x[0:2,]-A[0:2,]}, {'type': 'ineq', 'fun': lambda T,x: T*y[0,3]+x[3,]-x[0,]-A[0,]} ] X_init = np.zeros((4, 7)) y_init = X_init[:, 3:7] x_init = X_init[:, 0:3] T_init = 1 prob = minimize(obj, X_init, constraints=cons, options={'disp': True}) print(prob.x)

最新推荐

产品探针测试设备sw18_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载.zip

产品探针测试设备sw18_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载

numpy-1.26.3-cp312-cp312-win32.whl.zip

whl文件

面向6G的编码调制和波形技术.docx

面向6G的编码调制和波形技术.docx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

。。。

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

数据可视化:Pandas与Matplotlib的结合应用

# 1. 数据可视化的重要性 1.1 数据可视化在数据分析中的作用 1.2 Pandas与Matplotlib的概述 **1.1 数据可视化在数据分析中的作用** 数据可视化在数据分析中扮演着至关重要的角色,通过图表、图形和地图等形式,将抽象的数据转化为直观、易于理解的可视化图像,有助于人们更直观地认识数据,发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中,数据可视化不仅可以帮助我们发现问题和趋势,更重要的是能够向他人有效传达数据分析的结果,帮助决策者做出更明智的决策。 **1.2 Pandas与Matplotlib的概述** Pandas是Python中一个提供数据

1. IP数据分组的片偏移计算,MF标识符怎么设置。

IP数据分组是将较长的IP数据报拆分成多个较小的IP数据报进行传输的过程。在拆分的过程中,每个数据分组都会设置片偏移和MF标识符来指示该分组在原始报文中的位置和是否为最后一个分组。 片偏移的计算方式为:将IP数据报的总长度除以8,再乘以当前分组的编号,即可得到该分组在原始报文中的字节偏移量。例如,若原始报文总长度为1200字节,每个数据分组的最大长度为500字节,那么第一个分组的片偏移为0,第二个分组的片偏移为500/8=62.5,向下取整为62,即第二个分组的片偏移为62*8=496字节。 MF标识符是指“更多的分组”标识符,用于标识是否还有后续分组。若该标识位为1,则表示还有后续分组;