diagonal

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    我想更改2d矩陣的對角線元素。這些都是主對角線和非主對角線。 numpy.diagonal() 在NumPy的1.10,它會返回一個讀/寫視圖,以書面形式向返回 陣列將改變原來的數組。 numpy.fill_diagonal(),numpy.diag_indices() 只有主對角線元素的作品 這是我用例:我要重新創建下面的表格,這是一個矩陣考慮到我已經將所有的x,y,z作爲數組,所以使用對角線符

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    測量網格中允許對角線移動的兩個節點之間的距離的正確算法是什麼? 我想過使用歐幾里德距離,但被告知它是錯的。我搜索瞭解決方案,並且此代碼出現了,但我不確定它是否正確: D * (dx + dy) + (D2 - 2 * D) * min(dx, dy) 其中D2是對角線移動的代價。如果這個方程是正確的,我怎樣才能把重量納入它?

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    進出口尋找一種方式來從字母此塊獲得人對角線組合: a b c d e f h i j k l m o p q r s t v w x y z a c d e f g h j k l m n o 我有這樣的:awk '{++f; print $(f + 0)}' file.txt 但只得到了我(如果我可以增加,1個F + 0,不知何故,6倍): a i q y g o b j r z

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    在Python 3中,我試圖運行下面的代碼行來獲取特定的稀疏矩陣。 sparse.spdiags(np.concatenate((-np.ones((9,1)), np.ones((9,1))), axis=1), [0, 1], 9, 10) 這提供了以下錯誤信息: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, i

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    我知道使用upper.tri()和lower.tri()我可以得到上下三角矩陣除以主對角線。 但是,得到三角矩陣除以次對角線的最快方法是什麼?

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    我想diagonalise與Python矩陣,這裏是我的腳本: import scipy.linalg as lg vp = lg.eig(A) # eigen values and vectors D = N.diag(vp[0]) # diagonalisation of A from its eigen values P=vp[1] # such as A = P.D.P(-1)

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    我深知,這代碼是沒有效率的......我是新的C++,這是我在解決方案的第一槍對角線測試... 的問題是,當我運行該程序將返回無結果。我試過調試,似乎我的問題是在對角線測試... 我意識到當我設置slope == 1或slope == - 1時,它會給出480個結果,但是當我設置slope == 1 || slope == - 1它沒有結果。我覺得我在邏輯上錯過了一些東西。所以我認爲問題出現在我的

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    我有一個二維數組在我的Java PRGM [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] 如何斜向順時針direction..such作爲 [ 9 8 6 7 5 3 4 2 1 ] 本應安排此矩陣適用於爲了N.的所有方陣 任何人可以幫助我 class try2 { public static void main (String[]

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    我有兩個矩陣,a是2000乘20000,b也是2000乘20000。我想得到a'*b的對角元素。我用diag(a'*b),但它非常慢(約20秒),因爲計算非對角元素需要時間。我想知道是否有更快的方法來做到這一點。 我注意到人們做了類似sum((T*H).*T',2),這裏是link。但是要求T是方陣。在我的情況下,非方陣如何? 感謝

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    我目前正在嘗試從下面的「Poisson Stiffness」中的scipy.sparse.diags函數形成的對角矩陣中產生一行,但我有麻煩選擇行和正在以下錯誤: TypeError: 'dia_matrix' object has no attribute '__getitem__' 以下是我的代碼 def Poisson_Stiffness(x0): """Finds the P