Moore-Penrose 伪逆是一种矩阵，可在不存在逆矩阵的情况下作为逆矩阵的部分替代。此矩阵常被用于求解没有唯一解或有许多解的线性方程组。 对于任何矩阵 A A A来说，伪逆 B
主要内容：引用矩阵中的元素,删除矩阵中的一行或一列,矩阵运算,以下是纠正/补充内容：矩阵是数字的二维数组。 在MATLAB中，可以通过在每行中输入元素来创建一个矩形，以逗号或空格分隔数字，并使用分号标记每一行的结尾。 例如，创建一个矩阵 - MATLAB将执行上述语句并返回以下结果 - 引用矩阵中的元素 要引用矩阵的第行和第列中的元素，可以这样书写 - 例如，要引用矩阵的第行和第列中的元素，如上一节所述，可以这样书写 - MATLAB执行上述语句并返回以下结果 - 要引用第列中的
我有一个矩阵。只有唯一的颜色以不同的权重重复它们自己。从它们中，我得选择一半，另一半必须用从第一个中最接近的元素替换。 我想到了在图像中循环，并搜索最近的颜色为当前的一个。找到后，我把一个换成另一个。 但我有3个循环、、。前两个I循环通过RGB矩阵，第三个用于循环到包含最终颜色的矩阵。这需要一些时间来计算。 可以做些什么来加快它的速度？ 循环如下所示： 表示选择为最终颜色的半色。 我可以考虑一些小
如上所述，我需要用Python找到矩阵的基-2-对数。当然，我知道公式$log_a(x)=ln(x)/ln(a)$，其中ln是自然对数，但据我所知，这只适用于标量参数x（如果我错了请纠正我）。至少我还没有看到任何论据，为什么这也适用于矩阵。 那么，有人知道是否存在这样一个内置在matrix-log2函数吗？ 或者：由于几年前我使用过Mathematica，所以我知道了MatrixFunction[
问题内容： 我正在尝试计算Java中的逆矩阵。 我遵循伴随方法（首先计算伴随矩阵，然后转置该矩阵，最后将其乘以行列式值的倒数）。 当矩阵不太大时有效。我检查过，对于尺寸最大为12x12的矩阵，可以快速提供结果。但是，当矩阵大于12x12时，完成计算所需的时间呈指数增长。 我需要反转的矩阵是19x19，并且花费太多时间。消耗更多时间的方法是用于行列式计算的方法。 我使用的代码是： 有人知道如何更有效
问题内容： 我想通过Tensorflow计算Jacobian矩阵。 是）我有的： 是损失函数，都是可训练的变量，并且是许多数据。 但是，如果我们增加数据数量，则需要花费大量时间来运行该功能。有任何想法吗？ 问题答案： 假设和是Tensorflow张量，并且取决于： 结果具有形状，并提供的每个元素相对于的每个元素的偏导数。
是否可以将范围分配给矩阵。如果将以下零矩阵视为绘图的“网格”： 你能把这个矩阵当作一个网格，这样每个x轴的零点都可以看作一个范围吗？例如，是一个范围是一个范围等。 范围思想也可以应用于列吗？ 这样做的目的是，我可以读取单元阵列数据，我已经组织到零矩阵的范围，以产生一个二维直方图。
问题内容： 我想使用scipy计算矩阵的数学等级。最明显的函数是计算数组的维数（即标量的维数为0，矢量为1，矩阵为2等）。我知道该模块具有此功能，但是我想知道这样的基本操作是否内置在某个矩阵类中。 这是一个明确的示例： 这给出了维度，我正在寻找的答案。 问题答案： Numpy提供：
本文向大家介绍MATLAB索引矩阵和数组，包括了MATLAB索引矩阵和数组的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 MATLAB允许使用几种方法来索引（访问）矩阵和数组的元素： 下标索引-您可以在其中分别指定所需元素在矩阵每个维度中的位置。 线性索引-将矩阵视为向量，无论其尺寸如何。这意味着，您可以用一个数字指定矩阵中的每个位置。 逻辑索引-在其中使用逻辑矩阵（以及true和false值的矩
