该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

>> A = [ ; ; ] A = 1. 选择第m行n列的元素 >> A(,) ans = 2. 选择第i列所有元素 >> A(:,) ans = 3. 选择第j行所有元素 >> A(,:) ans = 4. 选择从第i列到第j列的所有元素 >> A(:,:) ans = >> A(:,:) ans = 5. 删除矩阵里面的行 >> A(,:)=[] A = 6. 复制矩阵里面的行创建新矩阵 >> E = A

可以使用 hist 函数: A = [1 2 8 8 1 8 2 1 8 2 1]; count = hist(A,unique(A)) count的结果与unique(A)对应.

一.常数向量范数 \(L_0\) 范数 \(\Vert x \Vert _0\overset{def}=\)向量中非零元素的个数 其在matlab中的用法: sum( x(:) ~= 0 ) \(L_1\) 范数 \(\Vert x \Vert_1\overset{def} = \sum\limits_{i=1}^{m} \vert x_{i}\vert = \vert x_{1}\vert + \cdots +\vert x_{m}\vert\),即向量元素绝对值之和 其在matlab中的用法

转自禾木junjie原文C# Matlab 相互调用 测试环境 VisualStudio2013 / .net4.0 Matlab2015b 高版本的matlab对外接其它语言做得很方便了,并不需要一堆的配置. 其它语言与matlab的交互操作也类似. C#调用Matlab 基本思路:将matlab函数打包成DLL文件,联合matlab数据支持DLL(MWArray.dll),交付给其它语言程序使用. 1.Matlab端的操作 编写matlab函数: function [result,m,n]

1. 矩阵的输入 右值是用方括号表示: , 逗号或空格分隔元素     ; 分号分隔行 >> A = [-, ; , ] A = - 2. 矩阵的加减 >> C = A + B; >> D = A - B; 3. 矩阵的共轭转置 >> B = A'; 4. 矩阵的转置 >> B = A.'; 5. 矩阵与矩阵相乘 >> A = [ ; - ]; B = [ ; ]; >> A*B ans = 6. 矩阵点乘 >>

题目描述: 给定一个按非递减顺序排序的整数数组 A,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序. 示例 1: 输入:[-4,-1,0,3,10] 输出:[0,1,9,16,100] 示例 2: 输入:[-7,-3,2,3,11] 输出:[4,9,9,49,121] 解题:非递减顺序排序的整数数组,如果存在负数,即是说元素平方后,原序列的整体大小情况是:大--小--大,这时候我们采用头尾指针的方式:头部第一个元素与尾部最后一个元素相互比较,即可得出最大的元素,将这个元素存进辅助数组最大

通用函数(ufunc)是对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可看作简单函数的矢量化包装. 一元ufunc sqrt对数组中的所有元素开平方 exp对数组中的所有元素求指数 In [93]: arr = np.arange(10) In [94]: np.sqrt(arr) Out[94]: array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ])

这是悦乐书的第369次更新,第397篇原创 01看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第231题(顺位题号是977).给定一个整数数组A按有序递增顺序排序,返回每个数字的平方,也按有序递增顺序返回.例如: 输入:[ - 4,-1,0,3,10] 输出:[0,1,9,16,100] 输入:[ - 7,-3,2,3,11] 输出:[4,9,9,49,121] 注意: 1 <= A.length <= 10000 -10000 <= A[i] <= 10000 A

A Simple Problem with Integers 这个题目首先要打表找规律,这个对2018取模最后都会进入一个循环节,这个循环节的打表要用到龟兔赛跑. 龟兔赛跑算法 floyed判环算法 这个算法我觉得还是很有意思的,可以学习一下. 不过这个题目这个算法打表还是有点难写的. 由这个算法可以得到这个循环节的最大长度是6 最大入环距离是4. 为什么有些循环节不是6,还是可以用6呢,因为每个元素平方最大周期为6,且6是其他所有周期的公倍数. 然后学完之后还是不太会这个题目怎么写,2018

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事

学机器学习做点小笔记,都是Python的NumPy库的基本小操作,图书馆借的书看到的,怕自己还了书后忘了,就记下来. 一般习惯导入numpy时使用 import numpy as np ,不要直接import,会有命名空间冲突.比如numpy的array和python自带的array. numpy下有两个可以做矩阵的东西,一个叫matrix,一个叫array.matrix指定是二维矩阵,array任意维度,所以matrix是array的分支,但是这个matrix和matlab的矩阵很像,操作也很

四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性(可选) 五.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句:for,while,if语句 5.6 向量化 5.7 工

引言 Python因为pip的存在,使得第三方库的发布和获取都比较方便.并且Python对跨平台的支持,使得其相较于C++,Java更加方便使用.在本文中,将会介绍在Windows中安装第三方库的方法,并简单介绍对Tensorflow的使用有着比较重要的库numpy. numpy为Python提供了多维数组对象,使得Python中的数组可以像Matlab一样方便使用,并且numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 正文 安装 由于对Linux不熟悉,暂时

作业说明 Exercise 1,Week 2,使用Octave实现线性回归模型.数据集  ex1data1.txt ,ex1data2.txt 单变量线性回归必须实现,实现代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent. 多变量线性回归可选,实现 特征Feature Normalization.代价函数计算Computing Cost . 梯度下降Gradient Descent  和 Normal Equations . 文件清单 ex1.m ex1_m

#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时,参数349的意思是:将画布分割成3行4

本文原创,转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/baokang/p/4982846.html 关于Jni的基本使用方法,请参阅:Java 调用 C++ (Java 调用 dll)康哥手把手教你 关于Jni的调试,请参阅:Jni 调试 : eclipse + Vs 联合调试 不废话了,直接上代码 1.java native 接口 /** * 将三维数组src中的每一个元素平方,dst进行输出 * @param src 输入 * @param dst 输出 */ public

C++的vector使用 标签(空格分隔): C++ 标准库类型vector表示对象的集合,其中所有对象的类型都相同.集合中的每个对象都有一个与之对应的索引,索引用于访问对象,因为vector容纳着其他的对象,所以也称之为容器. 要使用vector需要先包含对应的头文件: #include <vector> vector也是一个类模板,所以要声明vector对象时和其他的模板一样: vector<int> iVec; // iVec保存int类型的对象 vecotr<vect

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

Python之调用函数 Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用. 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数. 可以直接从Python的官方网站查看文档: http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过 help(abs) 查看abs函数的帮助信息. 调用 abs 函数: >>> abs(100) 100 >>> abs(-20) 20

Python之编写函数 在Python中,定义一个函数要使用 def 语句,依次写出函数名.括号.括号中的参数和冒号:,然后,在缩进块中编写函数体,函数的返回值用 return 语句返回. 我们以自定义一个求绝对值的 my_abs 函数为例: def my_abs(x): if x >= 0: return x else: return -x 请注意,函数体内部的语句在执行时,一旦执行到return时,函数就执行完毕,并将结果返回.因此,函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑. 如果没