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Octave 有没有办法只计算和存储矩阵乘积的对角线？

基本上喜欢做：vector = diag(A*B);

A*B除了对角线上的值，我不关心任何值。矩阵大小在80k x 12和左右12 x 80k，所以即使我不关心速度/额外内存，它也根本不适合 RAM。

奇怪，由于 Octave 是一个大数据集的包，对角线非常重要，所以应该是可以的。

精简版

如何concatMap在 MATLAB 中进行操作？我正在尝试从一系列更小、不同大小的向量中构建一个向量。我知道我可以做到：

但这会严重影响速度，必须有更聪明的方法concatMap。

长版

我正在尝试编写一个返回块的对角线的 MATLAB 函数。例如，如果您有块：

然后counterDiagonals(block)应该返回[1 2 3 4 5 6 7 8 9]。

我有一个函数可以找到一个块的单个对角线。即counterDiagonal(x, 3)会回来[4 5 6]。

因此，counterDiagonals应该像concatMap counterDiagonal(x, i) (1:N)where Nis一样简单(2*length(block)-1)。如何在 MATLAB 中以有效的方式做到这一点？

斜对角线是[a_12, a_21]。现在，我翻转矩阵并使用 diag。

我有一个Asize的 4-D 矩阵NxNxPxQ。如何NxN以矢量化方式轻松地将每个二维子矩阵的对角线值更改为 1？

我有一个 M×M×N 矩阵，它是 N M×M 矩阵的串联。我想通过获取每个 M×M 子矩阵的对角线并将它们连接在一起来将此矩阵简化为 M×N 矩阵。我怎样才能以简单的矢量化方式做到这一点？

在下面显示的矩阵中，我如何选择元素 01、09、17 和 25。从Egon对我之前的问题Select Diagonal Elements of a Matrix in MATLAB的回答中，我可以选择中心值 25，c = (size(A)+1)/2;但我想知道如何选择上述元素在 NW 方向。

我有一个矩阵，我 =

如何计算对角线方向上相邻元素之间的差异。我想要这些输出（对于我不介意填充的第一行和最后一行和列）：

和

列表理解haskell

a = 除数 3 b = 平方

元素必须按公平顺序构建。

测试 >elem (9, 9801) 必须为 True

我的错误

main>elem(9, 9801) 测试

错误 - 垃圾收集未能回收足够的空间

我如何用康托尔的对角线参数来实现这一点？

谢谢

我正在寻找一种 Pythonic 方法来获取（方形）矩阵的所有对角线，表示为列表列表。

假设我有以下矩阵：

然后大对角线很容易：

但是我很难想出一种生成所有对角线的方法。我正在寻找的输出是：

我必须创建一个nxn矩阵，其中 199, 409, 619,....210n-11 在对角线上，其他地方都是零。

到目前为止，这是我的 M 文件：

我究竟做错了什么？任何帮助都会很棒！