defcreate_identity_matrix(size):# 创建一个二维数组,表示单位矩阵identity_matrix=[]# 循环遍历数组的每个元素foriinrange(size):row=[]forjinrange(size):# 判断当前元素的行索引和列索引是否相等ifi==j:# 如果相等,将当前元素设为1row.append(1)else:# 否则设为0row.append(0)identity_matrix.append(row...
IdentityMatrix+int size+float[][] matrix+__init__(size)+create_unit_matrix()+get_matrix() 类说明 IdentityMatrix类包含以下属性和方法: size: 矩阵的大小,整型。 matrix: 存储单位矩阵的二维数组。 __init__(size): 构造函数,接受矩阵大小作为参数。 create_unit_matrix(): 创建单位矩阵的函数。 get_...
(x, mod): if x < 3: return 1 x -= 2 # find length of e in bits tst = 1 siz = 0 while x >= tst: tst <<= 1 siz += 1 siz -= 1 # calculate the matrix fm = [ # function matrix [0, 1], [1, 1] ] rm = [ # result matrix # (identity) [1, 0], [0, 1] ...
9. Create a 3x3 matrix with values ranging from 0 to 8 10. Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0] 11. Create a 3x3 identity matrix 12. Create a 3x3x3 array with random values 13. Create a 10x10 array with random values and find the minimum and maximum values 14...
矩阵第行可以用表示,矩阵第列可以用表示。有一类特殊的矩阵在运算中经常会用到,那就是单位矩阵(Identity Matrix)。首先,单位矩阵是一个方阵(方阵指行数和列数相等)。其次,单位矩阵左上角到右下角的主对角线上的元素都是1,其他位置的元素都是0。单位矩阵通常用(表示方阵的维度)表示。例如,表示的单位矩阵。
model = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X_train.transpose(),X_train) + lambda_reg * np.identity(degree)),X_train.transpose()),y_train) predicted = np.dot(model, [np.power(x,i)foriinrange(0,degree)]) train_rmse.append(np.sqrt(np.sum(np.dot(y[0:80] - predicted[0:80...
matrix_multiply = np.dot(matrix_one, matrix_two) matrix_multiply 输出如下: array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]]) 接着,我们设法在不使用vanilla Python的情况下将两个矩阵相乘。以下是此示例的完整代码: import numpy as np #generating a 3 by 3 identity matrix ...
例如,Netflix 用户可能会观看“教父”,而 Netflix 可能会开始推荐 Al Pacino 电影或流氓电影。 但它可能会建议您使用“伯恩身份”(Bourne Identity)。 如果用户不接受推荐或不观看电影,则算法将从中学习并避免使用其他电影,例如“伯恩身份”(例如,以杰森·伯恩为主要角色的任何电影)。
>>>R=SO3()# the null rotation or identity matrix>>>R.append(R1)>>>R.append(R2)>>>len(R)3>>>R[1]10000.955336-0.2955200.295520.955336 and this can be used inforloops and list comprehensions. An alternative way of constructing this would be (R1,R2defined above) ...
>>> x = float('nan') >>> y = x / x >>> y is y # identity holds True >>> y == y # equality fails of y False >>> [y] == [y] # but the equality succeeds for the list containing y True💡 Explanation:'inf' and 'nan' are special strings (case-insensitive), which,...