DiagonalMatrix+create_diagonal(elements)Matrix+print() 验证测试 生成对角矩阵后,需要确保性能的验证。以下是单元测试示例: importnumpyasnpdeftest_create_diagonal():elements=[1,2,3]expected_result=np.array([[1,0,0],[0,2,0],[0,0,3]])assertnp.array_equal(create_diagonal(elements),expected_resu...
matrix = np.mat(matrix) print(type(matrix)) #<class 'numpy.matrix'> from scipy import sparse # 转换为压缩的稀疏行矩阵 matrix = sparse.csr_matrix(matrix) print(matrix) # (1, 0) 2 # (2, 1) 3 print(type(matrix)) #<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'> 1. 2. 3. 4. 5. 6....
import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 复制代码 使用diag 函数提取对角线元素: diagonal_elements = np.diag(matrix) print(diagonal_elements) # 输出:[1 5 9] 复制代码 使用diag 函数创建对角线矩阵: diagonal_matrix = np.diag([1, 2, 3]) prin...
matrix = np.array([[1. 2. 3], [4. 5. 6], [7. 8. 9]]) # 提取主对角线上方的对角线值(偏移为1) upper_diagonal_values = np.diag(matrix, k=1) # 提取主对角线下方的对角线值(偏移为-1) lower_diagonal_values = np.diag(matrix, k=-1) print("主对角线值:", np.diag(matrix))...
# Create matrixmatrix = np.array([[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 8, 9]])#返回对角线元素matrix.diagonal()# array([1, 4, 9])# 返回主对角线上偏移量为1的对角线元素matrix.diagonal(offset=1)# array([2, 6])# ...
对于给定的矩阵,我们需要检查除了主对角线上的元素之外,是否存在其他元素与对应的主对角线上的元素相等。 以下是一个解决该问题的Python函数示例: 代码语言:txt 复制 def check_diagonal(matrix): rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) for i in range(rows): for j in range(cols): if i != j ...
# matrix.I inverse:返回矩阵的逆矩阵 # matrix.A base array:返回矩阵基于的数组 # 矩阵对象的方法: # all([axis, out]) :沿给定的轴判断矩阵所有元素是否为真(非0即为真) # any([axis, out]) :沿给定轴的方向判断矩阵元素是否为真,只要一个元素为真则为真。
这里导入了了mlfromscratch.utils中的make_diagonal, normalize函数,它们在data_manipulation.py中。但是好像没有用到,还是去看一下这两个函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def make_diagonal(x): """ Converts a vector into an diagonal matrix """ m = np.zeros((len(x), len...
# 步骤 1: 安装 NumPy 库(在终端运行)# pip install numpy# 步骤 2: 导入 NumPy 库importnumpyasnp# 步骤 3: 创建一个向量vector=np.array([1,2,3])# 步骤 4: 使用向量生成对角阵diagonal_matrix=np.diag(vector)# 步骤 5: 显示生成的对角阵print(diagonal_matrix) ...
fill_diagonal(ev, eigen_values) ev # diagonal matrix array([[1.92923132, 0\. , 0\. ], [0\. , 0.55811089, 0\. ], [0\. , 0\. , 0.00581353]]) 我们发现结果确实成立: decomposition = eigen_vectors.dot(ev).dot(inv(eigen_vectors)) np.allclose(cov, decomposition) 使用奇异值分解的 ...