有A,B两个矩阵,他们维度相同,里面的数值在0到1之间,将其划分为20个区间
时间: 2024-05-03 10:19:00 浏览: 20
,求A和B每个区间内数值相加的差值的绝对值的和。
好的,关于你在最开始说的话,我会保密的。
至于你的问题,这是一个比较数学化的问题,需要进行多次计算。首先,我们需要先确定每个区间的范围。由于A和B两个矩阵的维度相同,所以我们可以先找到它们的最大值和最小值,然后确定每个区间的长度。比如说,若最小值为0,最大值为1,则每个区间的长度为0.05。
接下来,我们可以使用numpy中的histogram函数快速计算出每个区间内数值相加的和。代码如下:
```
import numpy as np
# 假设A和B是两个长度为n的1维数组
n = len(A)
# 求出每个区间的长度
bin_width = 1/20
# 计算出每个区间的边界
edges = np.arange(0, 1+bin_width, bin_width)
# 使用numpy的histogram函数计算每个区间内数值相加的和
A_hist, _ = np.histogram(A, bins=edges)
B_hist, _ = np.histogram(B, bins=edges)
# 计算差值的绝对值的和
difference = np.sum(np.abs(A_hist - B_hist))
```
这样,我们就可以通过difference变量得到A和B每个区间内数值相加的差值的绝对值的和了。
相关问题
请在上述代码中补充将矩阵A、B转化为相同维度矩阵的代码
好的,这里给出一个简单的补零操作的代码,将矩阵A、B转化为相同维度的矩阵:
```python
n = max(matrix_A.shape[0], matrix_B.shape[0])
m = max(matrix_A.shape[1], matrix_B.shape[1])
padded_A = np.pad(matrix_A, ((0, n-matrix_A.shape[0]), (0, m-matrix_A.shape[1])))
padded_B = np.pad(matrix_B, ((0, n-matrix_B.shape[0]), (0, m-matrix_B.shape[1])))
```
其中,`n`为矩阵A和矩阵B的最大行数,`m`为矩阵A和矩阵B的最大列数。通过`np.pad()`函数可以将矩阵A、B分别补零到$n \times m$的维度,然后进行后续的计算。
reshape 函数将其中一个矩阵重塑为与另一个矩阵相同的维度。怎么做
reshape 函数可以将一个矩阵重塑为另一个维度相同的矩阵,方法如下:
假设你有一个矩阵 A,它的维度为 m×n,你想将它重塑为一个 p×q 的矩阵 B,使得 B 中的元素与 A 中的元素相同。你可以使用以下代码:
```
B = reshape(A, [p q]);
```
其中,[p q] 是一个包含两个数字的向量,表示要将 A 重塑为的新的维度。注意,p×q 必须等于 m×n,否则会出现维度不匹配的错误。
在本例中,如果你想将 yyi 重塑为与 sigmac 相同的维度,你可以使用以下代码:
```
yyi = reshape(yyi, size(sigmac));
```
这将会将 yyi 重塑为与 sigmac 相同的维度,使得它们可以进行逐元素相乘的运算。
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