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C++ 中的最大特征值(和相应的特征向量)
在 C 中计算大型密集矩阵的 k 个最大特征值和特征向量的最简单和最快的方法 当然需要一些库 是什么 我正在寻找 MATLAB 的等效工具eigs功能 我已经浏览过 Armadillo 和 Eigen 但找不到一个 并且在我的情况下计算所有
c
eigenvector
eigenvalue
Python Numpy TypeError:输入类型不支持 ufunc 'isfinite'
这是我的代码 def topK dataMat sensitivity meanVals np mean dataMat axis 0 meanRemoved dataMat meanVals covMat np cov meanRemov
python
Arrays
pandas
NumPy
eigenvalue
用Python计算稀疏矩阵的N个最小特征值
我想在Python中找到稀疏矩阵的N个最小特征值 我尝试过使用scipy sparse linalg eigen arpack包 但计算最小特征值的速度非常慢 我在某处读到有一个移位反转模式 但是当我尝试使用它时 我收到一条错误消息 告诉我
python
scipy
sparsematrix
eigenvalue
多维缩放后如何获取特征值?
我有兴趣查看执行多维缩放后的特征值 什么函数可以做到这一点 我看了看文档 http scikit learn org stable modules generated sklearn manifold MDS html sklearn ma
使用 Python 计算 3D 图像的 Hessian 高斯特征值
我有一个 3D 图像 我想计算该图像的 Hessian 或 Gaussian 特征值 我想要每个体素的 Hessian 近似的三个特征值 这个功能在图像处理中似乎很常见 是否有此功能的现有实现 例如用于拉普拉斯计算的 scipy ndima
python
imageprocessing
numpyndarray
eigenvalue
hessianmatrix
特征分解让我对 numpy 感到好奇
我测试了 A Q Lambda Q inverse 定理 其中 Q 是具有特征向量的矩阵 Lambda 是对角线上具有特征值的对角矩阵 我的代码如下 import numpy as np from numpy import linalg a
NumPy
eigenvalue
eigenvector
matrixdecomposition
抑制可忽略不计的复杂 numpy 特征值?
我正在计算协方差矩阵的特征值 该矩阵是实数且对称正半定的 因此 特征值和特征向量应该都是实数 但是numpy linalg eig https docs scipy org doc numpy reference generated num
python
NumPy
linearalgebra
eigenvalue
计算 R 中前两个主成分的最快方法是什么?
我在用princomp在 R 中执行 PCA 我的数据矩阵很大 10K x 10K 每个值最多 4 位小数 在 Xeon 2 27 GHz 处理器上大约需要 3 5 小时和大约 6 5 GB 物理内存 由于我只想要前两个组件 是否有更快的方
r
PCA
eigenvector
eigenvalue
低 RAM 消耗 C++ 特征求解器
我是新手C 编程 但我有一个任务来计算特征值和特征向量 标准特征问题Ax lx 对于对称矩阵 和厄米矩阵 对于尺寸非常大的矩阵 二项式 L L 2 where L大约是18 22 现在我正在具有大约 7 7 GB 可用内存的机器上进行测试
c
armadillo
eigenvector
eigenvalue
Lapack
带有固定种子的 scipy.sparse.linalg.eigsh
我正在尝试使用scipy sparse linalg eigsh https docs scipy org doc scipy reference generated scipy sparse linalg eigsh html具有固定种子
python
scipy
sparsematrix
eigenvalue
如何找出与矩阵的特定特征值相对应的特征向量?
如何找出与特定特征值对应的特征向量 我有一个随机矩阵 P 其特征值之一是1 我需要找到与特征值1对应的特征向量 scipy 函数scipy linalg eig http docs scipy org doc scipy reference
python
NumPy
scipy
eigenvector
eigenvalue
使用 eigen3/sparse 的稀疏特征值
是否有一种独特且有效的方法来查找实数 对称 非常大 比如说 10000x10000 的稀疏矩阵的特征值和特征向量Eigen3 有一个用于稠密矩阵的特征值求解器 但它没有利用矩阵的属性 例如这是对称性 此外 我不想将矩阵存储为密集的 或者 替
c
eigenvalue
eigen3
MATLAB 中的特征值
在 MATLAB 中 当我运行命令时 V D eig a 对于对称矩阵 最大特征值 及其相关向量 位于最后一列 但是 当我使用非对称矩阵运行它时 最大特征值位于第一列 我正在尝试计算特征向量中心性 这要求我计算与最大特征值相关的特征向量 因
MATLAB
linearalgebra
eigenvector
eigenvalue
计算大型矩阵特征值的最快方法
到目前为止 我使用 numpy linalg eigvals 来计算至少有 1000 行 列的二次矩阵的特征值 并且在大多数情况下 大约五分之一的条目非零 我不知道这是否应该被视为稀疏矩阵 我找到了另一个topic表明 scipy 可能可以
python
performance
sparsematrix
eigenvalue
adjacencymatrix
Numpy 的特征值/向量不正确
我试图找到以下矩阵的特征值 向量 A np array 1 0 0 0 1 0 1 1 0 使用代码 from numpy import linalg as LA e vals e vecs LA eig A 我得到这个作为答案 print
python
matrix
scipy
eigenvalue
eigenvector