python增加矩阵维度的实例讲解
numpy.expand_dims(a, axis)
Examples
>>> x = np.array([1,2])
>>> x.shape
(2,)
>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)
>>> y
array([[1, 2]])
>>> y.shape
(1, 2)
>>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to x[:,newaxis]
>>> y
array([[1],
[2]])
>>> y.shape
(2, 1)
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矩阵树定理也称Matrix-Tree定理或Kirchhoff定理。这个定理提供了一种方式使用一个特殊的矩阵的行列式来计算一个图的生成树的数量。 对于一个无向图来说，我们可以构造它的Laplace矩阵L，其中： 如果节点i有度为d，那么L[i,i] = d 如果节点i和节点j之间有边相连，那么L[i,j] = L[j,i] =-1 其他情况L[i,j]=0 例如下图的Laplace矩阵： 那么我们从
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