Публикации по теме 'matrix'
Повернуть матрицу в ванильном javascript
Однажды я пошел на собеседование в небольшой начинающей компании. после короткой беседы два джентльмена, которые брали у меня интервью, задали мне следующий вопрос:
У вас есть доска 8X8 с номерами от 1 до 64. Она выглядит так:
Вам нужно написать код, который вращает доску по часовой стрелке, чтобы число «1» было в положении «8», число «2» было в положении «16» и так далее…
вот как это должно выглядеть после поворота:
Итак, приступим к работе!
сначала давайте нарисуем..
Векторы и матрицы
Векторы — это набор координат точки в заданном пространстве. Они определяются своей величиной и направлением.
Для n-мерностей в данном пространстве имеется n-координат.
Единичный вектор имеет модуль, равный единице. Чтобы найти единичный вектор любого вектора, разделите каждый элемент вектора на длину вектора.
Проекцию вектора x на вектор y можно найти, разделив скалярное произведение x и y на величину вектора y и умножив его на вектор y . Проекция вектора x..
Обход 2D-матрицы
Проблема:
Given a matrix of M x N elements (M rows, N columns), return all elements of the matrix in diagonal order as shown in the below image.
Example:
Input:
[
[ 1, 2, 3 ],
[ 4, 5, 6 ],
[ 7, 8, 9 ]
]
Output: [1,2,4,7,5,3,6,8,9]
Explanation:
Note:
The total number of elements of the given matrix will not exceed 10,000.
Решение:
В моем подходе я пытаюсь пройти матрицу сверху вниз по диагонали и использую флаг «Обратный», чтобы переключать значения для получения зигзагообразного..
Вопросы по теме 'matrix'
отображать матричное изображение rgb в python
У меня есть матрица rgb примерно так:
image=[[(12,14,15),(23,45,56),(,45,56,78),(93,45,67)],
[(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b)],
[(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b),(r,g,b)],
..........,
[()()()()]
]
я хочу отобразить...
04.04.2024
R - Проверить разные матрицы с возможным запаздыванием
Эту проблему довольно сложно объяснить, но я уверен, что некоторые из вас уже сталкивались с ней.
Итак, у меня две матрицы. Матрица 1 ( мат 1 ) и Матрица 2 ( мат 2 )
Я хочу записать в третью матрицу ( mat3 ) значение mat2 после проверки...
28.03.2024
Выбор и последующая замена элемента матрицы в R
Чрезвычайно новичок, и вся концепция случайного выполнения действий в R - это то, что мне еще не удалось понять.
Мой код ниже - это начало моей попытки создать матрицу, состоящую из случайного распределения букв a - e (с заменой и т. д.), которая...
27.03.2024
Перевернутая ось X OpenGL
Итак, я посмотрел небольшой вводный курс на YouTube, чтобы изучить основы OpenGL и узнал такие вещи, как создание треугольника и простой класс камеры и т. д. Я хотел попробовать и работать над созданием воксельного движка, поэтому, очевидно, первое,...
28.04.2024
Как заполнить матрицу матрицами из их распределений по строкам и столбцам
Мне нужно заполнить матрицу значениями 1 и 0 . Предоставляемые данные представляют собой размеры матрицы и распределение строк и столбцов 1 (через два разных вектора, поскольку они могут быть разными для каждого случая). Итак, у нас есть два...
29.03.2024
Как создать трехмерный линейный объект в MatLab из координат xyz, чтобы его можно было использовать в анализе Прокруста?
У меня есть набор данных, состоящий из координат x, y и z, которые я рисую для создания трехмерной линии. Я хочу выполнить анализ Прокруста, чтобы найти сходство между формой этой трехмерной линии и другой формой по умолчанию. Когда я пытаюсь...
20.04.2024
Не удается сохранить двумерный массив numpy в файл
У меня есть следующая двумерная матрица numpy, которая представляет собой конкатенацию двух матриц:
>>> mnist1_train_final_data=np.hstack((y_train_mnist_ni,features_train_mnist1))
>>> type(mnist1_train_final_data)...
22.03.2024
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..