来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

一.搜索二叉树的插入,查找,删除 简单说说搜索二叉树概念: 二叉搜索树又称二叉排序树,它或者是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树 若它的左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于根节点的值 若它的右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于根节点的值 它的左右子树也分别为二叉搜索树 例如:int a [] = {5,3,4,1,7,8,2,6,0,9}; 二叉树结构 typedef struct BSTreeNode { struct BSTreeNode *_left; struct BSTr

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欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 --SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 create proc spFind_Column_In_DB ( @type int,--类型:1为文字类型.2为数值类型 )--需要搜索的名字 ) as --创建临时表存放结果 create table #tbl(PK int identity primary key ,tbl sysname,col sysname) ),) begin declare curTable cursor fa

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

聚集索引.非聚集索引.非聚集唯一索引 我们都知道建立适当的索引能够提高查询速度,优化查询.先说明一下,无论是聚集索引还是非聚集索引都是B树结构. 聚集索引默认与主键相匹配,在设置主键时,SQL Server会默认在主键列创建聚集索引.但是可以手动更改为在任意一个列创建聚集索引,然后在另一个字段或多个字段上定义主键.这时主键将会被作为一个唯一的非聚集索引(唯一索引)被创建.通过指定NONCLUSTERED关键字就可以做到. CREATE TABLE MyTableKeyExample { Colu

好久不碰数据库底层细节的东西,前几天,一个小家伙跑来找我,非要说复合b*tree index branch block中只包含先导列键值信息,并不包含非先导列键值信息,而且还dump了branch block,用以证明他的说法,从常理和SQL的语句执行信息就可以知道,他的说法是有问题的,但如何证明这一点呢?为了证明这点,也麻烦一次,玩玩多年不碰的dump.下面是他证明自己观点的两个dump结果(一个为单键索引,另一个是复合索引): 下面是本人的测试过程和结果: create table t1(c

背景:最近线上经常抛出mysql的一个Deadlock,细细查来,长了知识! 分析:错误日志如下: 21:02:02.563 ERROR dao.CommonDao        [pool-15-thread-19] [jbc.trade.qunar.com] [703c9ddbe4b143609035365ca46bff35] - db error , tableId=jbc.trade.qunar.com, sql=update i_pay_record set checktime = n

研发在早期的设计中,由于设计方面的问题,导致在设计表结构的时候,有个表有非空唯一索引而没有主键 在InnoDB存储引擎中,如果没有主键的情况下,有非空唯一索引的话,非空唯一索引即为主键. 那么这就会有个问题存在 应用在更新表的时候,用了 update aaaa ) ) 用了ID作为条件,修改,高事务并发下,可能会同时发生这种事务,由于id并没有任何索引,故此,表会被全锁,也就是全表.那么如何避免这个问题.我们线上的数据 暂时还不是很大,故此 drop index idx_aaa_unique o

不多说,直接上干货! Distributed  matrix : 分布式矩阵 一般能采用分布式矩阵,说明这数据存储下来,量还是有一定的.在Spark Mllib里,提供了四种分布式矩阵存储形式,均由支持长整形的行列数和双精度浮点型的数据内容组成. 包括行矩阵.带有行索引的行矩阵.坐标矩阵和块矩阵. 依据你数据的不同的特点,你可以选择不同类型的数据. (1).行矩阵: 以行为基本方向的矩阵存储格式,列的作用相对较少. 理解记忆,行矩阵是一个巨大的特征向量的集合 每一行就是一个具有相同格式的向量数据

关于excel中的vlookup就是查找当前列对应的下一列的值的使用 vlookup的使用一些说明 vlookup函数一个4个参数解释下 vlookup(查找的值,表格范围,表格范围中第几列的值,0是精准) 如果想实现 查找 张三的招募B的数量  公式应该如下 =vlookup(E2,A:C,3,0)  应该是3  那么结果如下

for mm=1:num_m %电影编号是mm的训练集行号 ff= find(train_vec(:,2)==mm); %train_vec(ff,1) 行号对应的用户编号 count(train_vec(ff,1),mm) = train_vec(ff,3); end 桉的是电影数目,每次处理一个电影,比双重for循环看着给力.不过转矩阵,一般matlab会提示超内存.

一.矩阵 1.定义和简单使用(一般的编程语言,数组下标都是从0开始的,但是MATLAB是从1开始的) >> a=[ ; ; ] a = >> b=[ ; ; ]; >> c=[;;]; >> a+b ans = >> a*b ans = >> a*c ans = 2.常用矩阵运算和函数 A':矩阵转置: A+B,A-B,A*b:矩阵加减: inv(A):矩阵求逆: rank(A):矩阵的秩: B/A:等价于B*inv(a): A.*B

a=[50,60,70; 80,90,50; 100,55,40] 假设a是一个灰度图的mat形式(当然实际的size肯定比这大,我只是举例子),如果需要对这个矩阵的像素进行加减处理,很可能会产生溢出,如用matlab试验a(1,1)-60,答案为0.那么怎么才能防止这种情况呢? 一种情况是,转换成double,但是转换成double将会将数值聚集到[0,1]之间,感觉换来换去比较麻烦 我比较倾向于,直接使用int16(a(1,1)),这样就是16位的整型,可以正常的进行运算.

问题:有时需要查看矩阵的所有元素,但矩阵过大时中间部分会用[... ...]号代替,这样不方便数据分析. 解决: # 解决不完全显示问题 import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) # 解决输出非零元问题 # mask:数据矩阵 nonzero = np.nonzero(mask) print(mask[nonzero])