使用Numpy的arange函数可以将矩阵转成向量 A 对 B 错

时间: 2024-03-31 18:36:24 浏览: 48
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Numpy 将二维图像矩阵转换为一维向量的方法

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B 错。使用Numpy的`arange`函数可以创建一个等差数组，但它并不能直接将矩阵转换为向量。要将矩阵转换为向量，可以使用Numpy的`flatten`函数或者`ravel`函数。例如，对于一个2行3列的矩阵a，可以使用`a.flatten()`或者`a.ravel()`将其转换为一个包含6个元素的行向量。
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import numpy as np # 定义高斯约旦法函数 def gauss_jordan(A, b): n = len(A) # 构造增广矩阵 aug = np.concatenate((A, b), axis=1) # 高斯消元 for i in range(n): # 将对角线元素归一 aug[i] = aug[i] / aug[i, i] # 将下方元素消成0 for j in range(i+1, n): aug[j] = aug[j] - aug[i] * aug[j, i] # 将上方元素消成0 for j in range(i): aug[j] = aug[j] - aug[i] * aug[j, i] # 返回解向量 return aug[:, n:] # 求解逆矩阵 def inverse_matrix(A): n = len(A) # 构造单位矩阵 I = np.eye(n) # 对每一列进行高斯约旦消元 cols = [] for i in range(n): col = gauss_jordan(A, I[:, i]) cols.append(col.flatten()) # 将列向量拼成矩阵 inv = np.array(cols).T return inv # 例子 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = np.array([[1], [2], [3]]) x = gauss_jordan(A, b) print("x = \n", x) A_inv = inverse_matrix(A) print("A_inv = \n", A_inv)这段代码求逆矩阵的时候有bug

# 将列向量拼成矩阵 inv = np.array(cols).T return inv # 例子 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = np.array([[1], [2], [3]]) x = gauss_jordan(A, b) print("x = \n", x) A_inv = inverse_...

分别使用冒号、linspace、logspace法生成三个向量，将其中一个向量使用diag函数转换为对角矩阵。

在Python中，你可以使用NumPy库来... 对于已经生成的任意一维数组（这里以vector1为例），可以使用np.diag函数将其转换为对角矩阵： python diagonal_matrix = np.diag(vector1) # 将vector1转换为对角矩阵

在计算A的逆矩阵时不要用numpy库中的函数，而是根据x去推A的逆矩阵

2. 对增广矩阵进行高斯-约旦消元，将A部分转化为单位矩阵I，同时对应地变换I部分，得到新的增广矩阵[B, J]； 3. 对B部分进行逆序操作，即将B部分转化为I，同时对应地变换J部分； 4. 最终得到的增广矩阵即为[A_inv,...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

使用 arange 函数生成一个包含 num_imgs 个元素的数组 ar。 开始循环，对于每个图像，先获取其对应的掩码，得到所有与其距离小于等于 sim_th 的图像的索引 to_match。如果 to_match 数量小于 min_pairs，则选择与...

def GM11(x0): # 自定义灰色预测函数 import numpy as np # 1-AGO序列 x1 = x0.cumsum() # 紧邻均值（MEAN）生成序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) #将数组 z1 进行形状重塑，使其变为一个列向量。 #z1.reshape((len(z1),1)) 将 z1 数组的形状从 (n,) 改变为 (n, 1)，其中 n 是 z1 的长度。 # 构建B矩阵 B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) # 构建Yn向量 Yn = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) #将数组 x0 的第一个元素之后的部分（即 x0[1:]）重新进行形状变换，变为一个由 (len(x0)-1) 行、1 列组成的新数组 # 计算参数a和b [[a],[b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn) # 还原值函数 f = lambda k: (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-1)) - (x0[0]-b/a)*np.exp(-a*(k-2)) #ambda 是一个在编程中常用的关键字，用于创建匿名函数 # 计算残差 delta = np.abs(x0 - np.array([f(i) for i in range(1,len(x0)+1)])) # 方差比和小残差概率 C = delta.std()/x0.std() P = 1.0*(np.abs(delta - delta.mean()) < 0.6745*x0.std()).sum()/len(x0) # 返回结果：灰色预测函数、参数a、参数b、首项、方差比、小残差概率 return f, a, b, x0[0], C, P

这是一个自定义的灰色预测函数GM11，它使用了numpy库来进行数值计算。 函数接受一个一维数组x0作为输入，表示待预测的时间序列数据。函数的目标是通过灰色预测模型来预测时间序列的未来值。 下面是函数的具体步骤...

将着两段代码整合（定义两个函数：一个时高斯消去法、一个是LU分解，另外将矩阵的表示方法由增广矩阵A变成稀系数矩阵和另外一个矩阵）：#Gauss消去法 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]],dtype=float) # 高斯消元过程 n = len(A) for i in range(n): # 主元归一化 if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] # 回代过程 x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) print("线性方程组的解为：", x) #LU分解 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]], dtype=float) # LU分解 n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): # 计算L的第i列和U的第i行 for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 # 解方程 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] print(x)

好的，下面是整合后的代码，其中包括高斯消去法和LU分解...其中，稀疏矩阵的构造使用了scipy库里的csc_matrix()函数，将data、row、col三个数组作为输入，构造出一个csr_matrix对象，然后再将其转换为普通的numpy数组。

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