【Markdown数学公式】：矩阵

原创

南柯4869 2021-07-09 14:52:05 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者南柯4869的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Markdown语法：矩阵格式如下

$$ 变量名 = \begin{bmatrix}
数字1 & 数字2 \\
数字3 & 数字4
\end{bmatrix}$$

其中，&表示间隔，\\用来表示换行。
结果如下：
X = [ 1 2 3 4 ] X = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} X=[1324]

上一篇：【Tensorflow教程笔记】TensorFlow 基础

下一篇：NLP教程笔记：NLP模型的多种应用

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

矩阵计算和逆矩阵

正文：矩阵是线性代数中的重要概念，广泛应用于各个领域，包括数学、物理、工程等。矩阵计算是一种基本的数学运算，涉及到矩阵的加法、减法、乘法等操作。其中，逆矩阵是一个特殊的矩阵，具有重要的应用价值。矩阵计算涉及到矩阵的基本运算，例如矩阵的加法和减法。对于两个相同大小的矩阵，可以将它们的对应元素相加或相减，得到一个新的矩阵。矩阵乘法是另一个重要的运算，它涉及到矩阵的行和列的组合。两个矩阵相乘的结果是一

逆矩阵矩阵计算 System
Markdown语法解析

这是一篇关于讲解如何正确使用51CTO博客-Markdown的排版示例，希望通过此，大家都能轻松上手，都能通过Markdown 能够让自己的文章有更加出色、更清晰明了的排版。什么是 MarkdownMarkdown (MD) 是现在普遍使用的一种文档书写语言格式，只需用一些非常简单易记的符号，如（# * / > [] ()\ ），就可以轻松写出一篇具有良好的排版和可读性的文章。语法

Markdown html/xml 3d
python 混淆矩阵热力图

使用Python绘制混淆矩阵热力图的原理与实现引言在机器学习和数据挖掘中，评估分类模型性能的一个重要工具是混淆矩阵。混淆矩阵提供了一个直观的方式来查看分类模型的表现，尤其是在处理多类分类问题时。本文将详细介绍混淆矩阵的基本原理，并使用Python和常用的可视化库来实现混淆矩阵热力图的绘制。通过具体的代码示例和分析，我们将深入理解如何利用混淆矩阵热力图来评估和改进分类模型。混淆矩阵的原理混淆矩阵是一

混淆矩阵 git 数据集
矩阵相乘

#include<iostream>using namespace std;int main(){ const int row1=2,column1=3; const int row2=3,column2=4; const int

ios 数组 #include
矩阵与矩阵相乘

定义4 设A=（aij) 是一个m×s矩阵，B=（bij) 是一个s×n矩阵，那么规定矩阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =（cij），并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律，即在一般情形下，A B≠BA矩阵的乘法虽不满足交换律，但仍满足下列结合律和分配律（假设运算都是可行的）：（i）（A B）C = A（B C）；（ii）λ（A B）=（λA）B = A（

矩阵乘法
矩阵相乘问题

/*将连续的若干矩阵相乘，若从左向右依次相乘，那么效率比较低。因为矩阵乘法满足结合律，所以可

matrix ini struct 算法 c
java矩阵相乘

Java实现矩阵相乘package com.company;public class Matrix { public int row; public int col; public double[][] data; Matrix(double[][] array){ //获得矩阵的行与列数 this.row=array.length; this.col=array[0].length; //为data申请空

java 大学作业线性代数 java学习
tensorflow 多维矩阵相乘多维tensor相乘

import tensorflow as tfsess = tf.Session()left = tf.ones(shape=[16,20])right = tf.ones(shape=[20,100])result = tf.einsum('in,nd->id', left, right)print(sess.run(tf.shape(result)))left = t...

tensorflow
python 3个矩阵矩阵相乘

# Python 中的矩阵相乘：深入理解与实践矩阵是线性代数中的基本概念，广泛应用于计算机科学、工程学以及数据科学等多个领域。尤其是在机器学习和数据分析中，矩阵运算占据着重要位置。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Python 中进行三个矩阵的相乘，了解其背后的原理，并给出详细的代码示例。## 矩阵相乘的基本概念给定两个矩阵 A 和 B，只有当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，它们

NumPy Python 矩阵相乘
python 矩阵函数相乘 python计算矩阵相乘

《Python学习手册-第3版》中提到python可以进行复杂的数学计算，甚至堪比MATLAB，随便写了一个矩阵相乘计算的本来应该要导入numpy这个模块的，但一直在windows下没有弄好，暂时就木有导入强大的模块功能了，苦逼的只能自己写矩阵相乘……这里写的是一般通用的（m*n）×（n*k）矩阵相乘，这里的m*n代表m行n列矩阵，我们知道，矩阵相乘这里的n是一定要相同的！由于python的特性，

python 矩阵函数相乘 Python 矩阵相乘 python 数据
opencv 两矩阵相乘矩阵相乘算法python

概述矩阵乘法是一个满足结合律的运算。显然，对于矩阵A、B、C来说，(AB)C 与 A(BC) 是等价的，我们可以根据自己的心情选择任意的运算顺序，总之，结果都是一样的。糟糕的是，对计算机来说可不是这么回事，若我们假定矩阵 A=[10,20], B=[20,30], C=[30,40]，那么在以下两种运算顺序中，标量相乘的次数是天差地别：(AB)C = 10*20*30 + 10*30*40 = 1

opencv 两矩阵相乘 python矩阵乘法算法标量最优解 bc
hive 矩阵多次相乘多个矩阵相乘算法

很久没写blog了，感觉人都快变的抑郁了，换工作之后各种揪心，说好了是做Android的，结果让我搞各种算法，也罢，权当学习了一点知识吧。今天说说矩阵相乘的算法，计算算法很简单，就是3个for循环。首先还是说下矩阵相乘的概念，其实大学的时候线性代数中应该有讲到，不过到现在估计都还给老师了。

hive 矩阵多次相乘矩阵相乘二维数组 for循环
[算法] 矩阵相乘

#include #include #include #include using namespace std;int a[2][3] = {{100, 200, 300}, {400, 500, 600}};int b[3][2] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}};int c[...

#include ios i
矩阵链相乘

问题描述给定若干个矩阵，寻找最优的相乘次序，使得乘法运算的次数最少，并输出对应的最少运算次数。比如现有三个矩阵ABC，维数分别为A:2×10，B:10×2， C:2×10 。虽然(AB)C=A(BC) 结果是相等的，即与相乘次序没有关系。但是(AB)C乘法运算的次数为2×10×2+2×2×10=8

最优解动态规划数组子序列迭代
matlab矩阵相乘

matlab矩阵相乘 >> >> A=[1,2,3] A = 1 2 3 >> >> B=[3;2;1] B = 3 2 1 >> >> >> A*B ans = 10 >> >> >> >> B*A ans = 3 6 9 2 4 6 1 2 3 >> >>

矩阵相乘
opencvSharp 矩阵相乘

最近学习C++，做了一个矩阵乘法的练习。先说一下功能，输入两个矩阵A，B，大小自己定，换行用；表示（matlab的习惯）。然后输出A*B的矩阵。1.思路首先，由于输入的矩阵维数是随机的，因此，我们要设计程序，手动把行和列算出来，这样方便后续乘法运算。并且把输入的数字提取出来，放入一个float型数组中，这样我们就完成了读入工作，之后就是利用乘法公式进行运算，并把结果放入一个二维数组中，最后把结果输

opencvSharp 矩阵相乘 ci 数组 i++
矩阵相乘GPU快还是CPU快矩阵相乘效率

Q1：如何提高矩阵相乘效率？矩阵乘法是种极其耗时的运算。以C = A • B为例，其中A和B都是 n x n 的方阵。根据矩阵乘法的定义，计算过程如下：A1: 简单分治法前提：假定A,B都是n等于2的次幂的方阵基本思路：计算C=A*B时，将C,A,B矩阵进行分块操作，对每个分块的矩阵进行乘法运算，运算完毕后重新对得到的C11,C12,C21,C22进行组合操作。确定递归终止条件：当分块矩阵得到

矩阵相乘GPU快还是CPU快矩阵算法线性代数矩阵相乘
python 三个矩阵相乘 python如何矩阵相乘

Python的numpy矩阵乘法相关： 1.直接对array之间使用表示进行点乘，维度较低的array_x1最高纬度（设为n维）的数字，必须与纬度较高array_x2对应维度上的数字相同。x1和x2第i维度(i>n)的数字要不然相同，要不然其中一者为1，即可相加。【乘法要求矩阵最末端的唯独对齐，因此此处的维度是从右往左计算】并且矩阵点乘不分左右。（及要求对其末尾的维度即可） eg:可行的计算

python 三个矩阵相乘矩阵 python 点乘矩阵乘法
java矩阵相乘代码如何用java计算矩阵相乘

Java实现的矩阵乘法示例，本文实例讲述了Java实现的矩阵乘法。分享给大家供大家参考，具体如下：思路：矩阵乘法的前提是：前一矩阵的行数 == 后一矩阵的列数(rows == cols)在满足前提的情况下：前一矩阵的第一行与第二个矩阵的第一列逐个相乘。将乘积求和作为结果矩阵的第一个元素类推刻得到：结果矩阵的第 [row][col] 个元素 = 前一矩阵的第 row 行与后一矩阵的

求两个矩阵乘法java Java 赋值矩阵乘法
python 矩阵相乘 python矩阵相乘的运算符

前言我在《python数学实验与建模》这本书中发现了@运算符，这可真是个奇怪的符号！我大量的尝试与查资料后，终于揭开这个@的意义一、@运算符 1.仅仅支持数组运算因此，必须用到numpy.array()才能使用这个运算符2.这是python3.5后的新运算符它与numpy.dot（）的作用是一样的，矩阵乘法（就是线性代数里学的）！举个例子：from numpy import array,d

python 矩阵相乘 numpy python 矩阵运算符
stm32 CUMEMX FSMC外部RAM

CPU内部资源CPU型号 : STM32F407 / LQFP-176 / ARM 32-bit Cortex-M4 主频 : 168MHz 内部Flash容量 &nb

仿真器底层驱动编译环境
activiti7 显示流程图无ProcessDiagramGenerator

目录前言：接口（一）代码：接口（一）展示效果：接口（二）代码接口（二）展示效果ActivitiConfigurationCustomProcessDiagramCanvasCustomProcessDiagramGeneratorCustomProcessDiagramGeneratorIProcessTypeEnumWorkflowConstants前言：在这之前小编写过一篇Acti

java List 流程图
婚纱HTML5前端开发模板

浪漫的婚礼上，在大屏幕上播放婚纱照片视频，配上动听的音乐，和吸睛的照片效果，既能让宾客看得开心，也能给婚礼现场制造更加美好的回忆。现在最流行的婚礼MV视频，就是把婚纱照片做成视频的形式。那么，婚纱照片视频制作软件哪个好？怎么制作一个浪漫唯美的婚礼视频？今天就教大家快速学会制作一个唯美的婚纱照片视频，用到的工具就是数码大师。先可以看看用上了软件自带唯美浪漫效果的婚纱视频：第一步：导入婚纱照片，为

婚纱HTML5前端开发模板婚纱照片视频自动生成视频制作视频网站
二维目标检测投影俯瞰图

1、二维图形plotplot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式plot(x,y,’s’) —— 开关格式，开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式，使用颜色字符串的前1~3个字母，如yellow—yel表示等。或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’，…)hold on;%保持图形，可以在同一坐标系上画两个或多个图例1：y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2

二维目标检测投影俯瞰图字符串直方图二维
hivesql用join结果update

Hive中join的用法Hive中Join的通常使用有以下几种：inner join 等值连接left join right join full joinleft semi joincross join(笛卡尔积)mulitiple(一般来说是多个表进行join)数据准备：join_a.txt: 1 zhangsan 2 lisi 3

hive 执行计划 Hive

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯