二.np.identity()这个函数和之前的区别在于,这个只能创建方阵,也就是N=M 函数的原型:np.identity(n,dtype=None) 参数:n,int型表示的是输出的矩阵的行数和列数都是n dtype:表示的是输出的类型,默认是float 返回的是nxn的主对角线为1,其余地方为0的数组 案例: import numpy as np a=np.identity(3)print(a)结果: [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] ----------…

import numpy as np; 两者在创建单位矩阵上,并无区别,两者的区别主要在接口上: np.identity(n, dtype=None):只能获取方阵,也即标准意义的单位阵: np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>): N : int,Number of rows in the output.(行数,必选) M : int, optional,Number of columns in the output. If None, def…

1.概述 1.np.array()  # 将列表转换为数组 import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) 2..shape  # 打印矩阵的维度, 也可以使用np.shape import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) print(array.shape) 2.array 结构 3.dtype 打印数组的数据类型 imp…

今天看完soft-margin SVM就又搜了下相关的代码,最后搜到这个,第一次看懂了SVM的实现. 关于代码中cvxopt的使用,可以看下这个简单的介绍. 这里还是将代码贴在这里,里面加了自己的一下注释. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 22 11:24:22 2016 @author: Administrator """ # Mathieu Blondel, September 2…

Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this guy's good work. rika@rika-UX303UB$ ./a.out <Input> Number of Features: <Input> Number of At…

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的…

The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method. Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.它是使用最广泛的非线性最小二乘算法,具有梯度法和牛顿法的优点.当λ很小时,步长等于牛顿法步长,当λ很大时,步长约等于梯度下降法的步长. The damped least squares method can be theoretically justified as follo…

1.使用QR分解获取特征值和特征向量 将矩阵A进行QR分解,得到正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R.由上可知Ak为相似矩阵,当k增加时,Ak收敛到上三角矩阵,特征值为对角项. 2.奇异值分解(SVD) 其中U是m×m阶酉矩阵:Σ是半正定m×n阶对角矩阵:而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵. 将矩阵A乘它的转置,得到的方阵可用于求特征向量v,进而求出奇异值σ和左奇异向量u. #coding:utf8 import numpy as np np.set_printoptions(precision…

1.Gram-Schmidt正交化 假设原来的矩阵为[a,b],a,b为线性无关的二维向量,下面我们通过Gram-Schmidt正交化使得矩阵A为标准正交矩阵: 假设正交化后的矩阵为Q=[A,B],我们可以令A=a,那么我们的目的根据AB=I来求B,B可以表示为b向量与b向量在a上的投影的误差向量: $$B=b-Pb=b-\frac{A^Tb}{A^TA}A$$   2.Givens矩阵与Givens变换 为Givens矩阵(初等旋转矩阵),也记作. 由Givens矩阵所确定的线性变换称为Giv…

创建ndarray Numpy创建ndarray的方法比较够用,几乎也就是矩阵运算的常用的方法. 约定: import numpy as np 常用的创建ndarray的函数有:np.array, np.asarray, np.arange, np.ones, np.ones_like, np.zeros, np.zeros_like, np.empty, np.empty_like, np.eye, np.identity 通过类似数组的数据结构创建nadrray, 即np.array, np…