norm

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我試圖在this文章後的C++中實現SIFTRoot。特別是： # apply the Hellinger kernel by first L1-normalizing and taking the # square-root descs /= (descs.sum(axis=1, keepdims=True) + eps) descs = np.sqrt(desc

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分流/片向量爲子向量，並得到他們的規範，沒有一個循環

我有兩個向量在MATLAB，vectorA和vectorB - 無論是1280元的長度相等。我想將矢量分成長度爲256的子矢量，給出5個子矢量。一旦我有切片，比如sliceA和sliceB，我需要在兩個切片上執行norm。此刻，我有以下代碼： for i = 1:N sliceA = vectorA(i:round(i*1280/N); sliceB = vectorB(i

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如何表示規範

我有一個數組A = [1 2 3 4 5]。（1-2）+（1-3）+（1-4）+（1-5）和（2-1）+（2-3）+（1-3）我想要取它的標準-1，即（2-4）+（2-5）和（3-1）+（3-3）+（3-4）+（3-5）等等。我怎麼能代表這methametical形式

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按功能排序（對稱）numpy二維數組。（norm）

如何根據行的規範有效地對矩陣進行排序（使用numpy.ndarrays）？我想矩陣排序： A = np.array(([ 10, 1, 6, 3 ], [ 1,12, 2, 4 ], [ 6, 2,14, 5 ], [ 3, 4, 5, 9 ])) 其行的常態。我現在所做的是創建一個規範列表並獲取該列表的索引列表，並根據該列表對矩陣進行排序。

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Matlab最小化範數以使用fminsearch查找係數

我正在嘗試使用最小化來計算多項式的係數p(x) = 1 + c(1)x + c(2)x^2以近似e^x。我需要使用點xi = 1 + i/n爲自然數i上[1,n]，首先爲n=5，然後n=10等的方法是1，2和inf norm(p(x) - e^x)使用fminsearch的最小化。所以輸出應該是3 p(x)的2個係數。任何建議表示讚賞。

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linalg.norm未採用軸參數

我在Pyzo中使用Python 3。請你能告訴我爲什麼linalg.norm函數不能識別軸參數。此代碼： c = np.array([[ 1, 2, 3],[-1, 1, 4]]) d=linalg.norm(c, axis=1) 返回錯誤： TypeError: norm() got an unexpected keyword argument 'axis'

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獲取numpy的稀疏矩陣行

我有我使用Sklearn的TfidfVectorizer對象獲得一個稀疏矩陣的規範： vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, max_df=0.5, analyzer='word', vocabulary=my_vocab, stop_words='english') tfidf = vect.fit_transform([my_docs]) 稀疏

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計算矩陣中每一行的範數

我有一個Nx3矩陣（A）列分別是X，Y，Z。我想計算每行的sqrt（X^2 + Y^2 + Z^2）範數。我做了for循環： for i = 1:length(A) Result(i) = norm(A(i,:)) end 有沒有其他方法可以避免循環？感謝

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tf.norm錯誤ValueError異常：「奧德」必須是一個支持向量範數，得到了來回

我試圖計算我張的Frobenius範 W = tf.Variable(tf.random_normal([3072,20],stddev=0.1)) temp = tf.matmul(tf.transpose(W),W) fro_W = tf.norm(temp, ord ='fro') 這將產生以下錯誤： ValueError異常：'ord'必須是一個支持的向量規範，來回我不明白爲什麼

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集合項目的最大值？

我生成（X，Y，Z）座標集合中，如下所示： this.facePoints3D = frame.Get3DShape(); foreach(Vector3DF vector in facePoints3D) //vector has 121 points { float zvect = vector.Z //collect z-points which is made of 1