由乙個矩陣得到乙個掩模矩陣

1.假設有乙個不完整的資料，如下

2030251

51830

317810

0232930112

1815

0

import pandas as pd

import numpy as np
"""read data"""
data = pd.read_csv('data.csv')
a = np.isnan(data) #get a matrix (true and false)
m = 1.*~a #m is a matrix (0 and 1), 0 reprents nan, 1 reprents complete

我們要得到乙個掩模矩陣m，1代表資料未缺失，0代表資料缺失，所以要對a取反～a

2.有時候也可以隨即生成乙個資料，根據生成的資料得到乙個矩陣，使其中大於某乙個值為1，小於某乙個值為0

import numpy as np

a = np.random.uniform(0., 1., size = [10,9])
aa = a>0.5
b = 1.*aa

演算法 獲得乙個矩陣的順序矩陣

問題描述 已知矩陣g，nxk維，獲得矩陣g每一列的元素的秩。此處秩的定義是 將乙個陣列排序後 按公升序或降序 陣列中的元素在排完序的陣列中的序號。實現平台 matlab 首先，編寫獲得乙個陣列的秩的函式。如下 輸入 vector 陣列或向量 輸出 ordervector 由每個元素的秩所組成的陣列 ...

流式輸出乙個矩陣所有子矩陣

行列數 var m 5,n 6 子矩陣行列數 var r 3,d 3 矩陣內數值最大值 var maxnumber 16 流式序列，從0 m這m 1個數中不重複取出有序的n個數 param m param n returns function subarrayindex m,n while true...

乙個簡單的矩陣類

原 核心部分來自 的 我在其基礎上做了一點改動，加上了一些運算，同時也發現了 的一點小問題。類是基於stl裡的valarray的，因為主要是用來演示演算法用的，所以沒有對效率做過多的考慮。valarray 本身給我們提供了很多方便的運算，因為，我基本都是用的valarray的演算法，沒有重寫。不過，...