问题标签 [submatrix]

我使用 Eigen3 在 C++ 中编写了以下函数：

在我的想法中，在最后两行中，我应该能够从 p 中提取一个子矩阵，其列数是先验未知的，但这取决于 P 的大小。我收到以下错误：

我什至尝试了以下修改：

但没有任何改变。你能帮助我吗？

谢谢你。

我正在尝试为每个条目在 2 个标量和一个矩阵之间绘制一个 3D 图。在编译时，第 11 行出现“子矩阵定义错误”错误。代码：

完整的错误信息：

请帮忙。

例如，x = np.random.randint(low=0, high=10, shape=(6,6))给我一个 6x6 numpy 数组：

如何获得所有 2x3 子矩阵的列表？不重叠的呢？

我可以自己编写代码，但我确信这是一个足够常见的操作，它已经存在于 numpy 中，我只是找不到它。

我想要做的是将矩阵的一部分复制到另一个矩阵以创建子矩阵。然而，虽然以下部分代码对我来说看起来很合乎逻辑，但它绝对不会导致任何内容被复制到目标中。

我有一个F大小矩阵和一个范围内随机整数长度的D-by-N向量。我想创建一个大小矩阵，使得每个列都有从索引开始的向量。AN[1,a]MD * aM(:,i)F(:,i)(A(i)-1)*D+1(A(i)-1)*D+D

例子：

我可以用一个简单的循环来做到这一点

但总的来说，N这可能需要一段时间。我正在寻找一种没有循环的方法。

Please, help me to find and print all square submatrices of square matrix from big to small square matrices in C programming language

I wrote code that works wrong:

Here I need to find all 8x8, 7x7, 6x6, 5x5, 4x4, 3x3 and 2x2 submatrices.

假设我们有一个 3 维矩阵A和。 是一个类似的函数。如何从中提取以下向量：X_IND = 4:8Y_IND = f(X_IND)f2*x^2+1A

但是，MATLAB 中的上述方程会导致一个矩阵，而结果应该是一个数组，因为Y_IND它是 的函数X_IND。

从这个数据框df

可以这样创建

mat可以使用 Matrix 包获得稀疏矩阵

看起来像这样：

.

如何在 df$group 不减少原始矩阵维度的情况下创建稀疏子矩阵？

结果应该如下所示：

第一个想法

如果我对数据框进行子集化并创建子矩阵

结果是一个 2 x 2 稀疏矩阵。这不是一个选择。除了“丢失两个节点”之外，我还必须过滤要用作维度名称的因子级别。

诀窍可能是在创建矩阵时不要丢失因子。

第二个想法

如果我将df$weight我不感兴趣的组设置为零并创建子矩阵

矩阵具有正确的维度，我可以轻松地将因子级别作为维度名称进行携带，但矩阵现在包含零：

这也不是一个选项，因为行规范化会创建NaNs，当我将矩阵转换为图形并执行网络分析时会遇到麻烦。

在这里，诀窍可能是从稀疏矩阵中删除零？但是怎么做？

无论如何，解决方案必须尽可能高效，因为矩阵变得非常大。

我必须从方阵的几个子矩阵中计算总和。我有这种格式的输入：

我需要计算所有子矩阵的总数（除其他外）。我的代码工作得很好（编译、运行、给出正确的结果），但我的方法public static int total(int[][] M, int upperRow, int leftColumn, int lowerRow, int rightColumn)杀死了所有的性能（我测量了它）。确切地说，里面的循环会杀死它。

有没有更快的方法（更有效）来计算子矩阵的总数？

我通过记住总数减少了几毫秒HashMap

我有一个matrix带有行和列名的名称，并希望将其减少到submatrix某个行/列名。指定的名称位于~20值的字符串向量中，而矩阵具有55.000 rownames和805 colnames。我怎样才能在 R 中有效地做到这一点？