bsxfun

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我需要從矩陣中給定的DateCol中減去幾個月。我使用命令bsxfun(@minus, datevec(date),[0,3,0,0,0,0])從給定日期減去3個月。你可以看到這個代碼中有一個錯誤。如果日期爲2011年2月1日，則此代碼將帶您到2011年1月1日，而不是2010年11月1日。 mat = [100 734505; 200 734536; 200 734539]; ％Col1是ID和

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在Matlab中將一個稀疏矩陣行歸一化爲零均值

我有一個大的m * n稀疏矩陣Y.我想歸一化Y的每一行，以便每一行有零均值。我第一次嘗試過。但每行的平均值也從零條目中減去，這不是我想要的。 Ynorm = bsxfun(@minus, Y, Ymean); 然後我試了這個。 [m, n] = size(Y); nonZeroNum = nnz(Y); Ynorm = spalloc(m,n,nonZeroNum); for i =

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MATLAB：與種子區域的相關

默認情況下，所有用於計算相關性或協方差的內置函數返回一個矩陣。我試圖編寫一個有效的函數來計算種子區域和其他各個區域之間的相關性，但我不需要其他區域之間的相關性。我假設計算全相關矩陣因此效率不高。我可以改爲計算每個區域和種子區域之間的相關矩陣，選擇一個非對角點並存儲它，但我覺得在這種情況下循環也是低效的。更具體地說，我的三維空間中的每個點都有一個時間維度。我試圖計算給定點與給定半徑內所有空間點之

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Matlab的bsxfun（）代碼

這是幹什麼用的？ u = [5 6]; s = [1 1]; data1 =[randn(10,1) -1*ones(10,1)]; data2 =[randn(10,1) ones(10,1)]; data = [data1; data2]; deviance = bsxfun(@minus,data,u); deviance = bsxfun(@rdivide,deviance,

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如何將新點投影到PCA新的基礎上？

例如，我有9個變量和362個案例。我做了PCA計算，發現前3個PCA座標對我來說已經足夠了。現在，我在我的9維結構中有了新的觀點，並且我想將它投影到主成分系統座標上。如何獲得新的座標？ %# here is data (362x9) load SomeData [W, Y] = pca(data, 'VariableWeights', 'variance', 'Centered', tru

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不同大小的matlab矩陣（索引，循環和bsxfun）

我有兩個不同大小的矩陣。讓我們將矩陣{a}定義爲（1:10）10 x 1>，矩陣{b}定義爲b（6:10）< 5 x 1>。我需要一個for循環或等價的（bsxfun），它可以得到矩陣{a}和{b}之間的區別，代碼將根據矩陣{b}的大小迭代。例如，矩陣{a}的第一個值是1，代碼將得到所有矩陣{b}值的差異。所以它會共運行5次。矩陣{a}的下一個值是2，代碼將迭代5次。該代碼將迭代，直到矩陣年底{A

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在python中是否有與MATLAB函數bsxfun相當的功能？

我試圖將我的一些代碼從matlab移植到python，並且它的一些使用bsxfun（）函數進行虛擬複製，然後乘以或除（我也將它用於邏輯運算）。我希望能夠做到這一點，而不用真正複製矢量（無論是用函數還是用某種對角矩陣），然後再乘以或劃分以節省內存和時間。如果在某種C庫中有相當於bsxfun的，那當然也可以。

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使用MATLAB優化工具箱最小二乘法圈擬合

我想實現this紙（對不起，我無法發佈它）最小二乘法圓擬合。通過計算幾何誤差作爲特定點（Xi）和圓上對應點（Xi'）之間的歐式距離（Xi''），我們可以擬合一個圓。我們有三個參數：Xc（座標圓心的矢量）和R（半徑）。我想出了下面的MATLAB代碼（注意，我試圖將圓，不是球，因爲它是在圖像顯示）： function [ circle ] = fit_circle(X) % Kör par

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如何將這個'稀疏'的Matlab bsxfun調用轉換爲R？

>> A = sparse([1,2,3,4,5]) A = (1,1) 1 (1,2) 2 (1,3) 3 (1,4) 4 (1,5) 5 >> B = sparse([1;2;3;4;5]) B = (1,1) 1 (2,1) 2 (3,1) 3 (4,1) 4

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從兩個其他矩陣的組合中創建第三個矩陣

我在MATLAB中有兩個表示365x24矩陣的表達式。第一表達有10個，365X24矩陣，因此是 PV_power_output(:,:,K) 因此第二表達這又是365X24但具有三個可能的基質是 WT_energy_supply(:,:,M);ode here 現在，我期待創建第三矩陣它將元素添加到上面的相同位置，從而形成365x24矩陣。不過，我想上面顯示的兩個表達式的所有可能組合一組