我想将8x8 二进制矩阵乘以由无符号字符表示的8位向量表示为无符号64位整数.但是,由于一些其他问题,矩阵必须按列排序,因此不容易匹配字节以便于乘法.
知道如何加快这样的计算吗？每项操作都是重要的,我需要进行数十亿次这样的计算.
乘法是在2元素场(F-2)上进行的.
如何为'i'变量X的所有可能排列生成二进制矩阵,其中"i"可以是1和无穷大之间的任何数字.结果矩阵将具有2 ^ i个唯一行.
对于i = 2,变量x1,x2各自的可能值为1或0,因此得到的矩阵将是:
X1 X2
0 0
0 1
1 0
1 1
R中是否有任何函数可以生成？
我试过以下功能:
matrix(rbinom(160, 1, 0.5),ncol=5,nrow=(2^5))
但结果并未显示所有可能的值.
我想在R中的二进制矩阵上应用byclustering。有一个很好的包叫做“ biclust”，但它确实可以，并且不显示我想要的所有内容。
我有一个二进制矩阵，如下所示：
1 0 0 1 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 1 0 0
1 0 0 1 0 1 0
0 0 1 0 1 0 0
1 0 0 1 0 1 0
0 0 0 0 0 0 0
我的目标是将其显示为（并显示）如下（可以是彩色的）：
1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 1 1 0 …给定两个输入数组[R1,...,Rn]和[C1,...,Cn].我们想要创建二进制矩阵A(大小为nxn),使得A的列i中的元素之和为Ci,并且A的行j中的元素之和为Rj.
我尝试使用贪婪算法填充:从左到右填充1并递减Ci,并为每行执行此操作.但是,它没有用.(另外,我尝试按递减顺序对行和列进行排序,但仍然无效)
我遇到了Matrices的一个问题,但我正试图找出最佳解决方案.问题陈述是问题主题本身.进一步见下文
Example
Input matrix
0 1 1 1
0 0 1 1
1 1 1 1 // this row has maximum 1s
0 0 0 0
Output: 2
我的解决方案:现在,由于行已排序,我想在第一次出现1的每一行中执行二进制搜索,然后计数为1 total number of columns minus index of 1st 1.
这样做会O(m*logn),但我很想知道逻辑是否可以在线性时间内完成.
谢谢!
我有一个简单numpy的阵列（例如[1,4,2,3,1]），并希望将其投影成一个二进制矩阵，其中所述阵列中的每个值映射到在矩阵的该列的指示符。
例如，这个数组将映射到一个矩阵，如：
[1], => [1,0,0,0],
[4], [0,0,0,1],
[2], [0,1,0,0],
[3], [0,0,1,0],
[1] [1,0,0,0]
我可以通过迭代和列表推导来做到这一点，但是有没有优雅的 numpy 解决方案？
我正在研究二元矩阵.我的两个数组正在重叠.(我检查了地址).这种情况只发生在少数几种矩阵上.因此我得到错误的结果.我尝试使用new来分配数组,但是当我这样做时会出现分段错误.有没有办法可以避免重叠记忆？我正在使用g ++编译器.
这就是我声明数组的方式
bool A[size0][size0],B[size0][size0],C[size0][size0];
在下一步中,我将所有这些初始化.A和B是操作数,C将保存结果.
我在下一阶段使用自定义乘法算法.这是一个片段
for(I=0;I<cnm;I++){
bool Tab[m][size];
bool Ctemp[size][size];
int count=0;
for(uint i=0;i<pow(2.0,m*1.0);i++){
for(uint j=0;j<n;j++){
Tab[i][j]=0; //Initialize
if(i==0){
Tab[i][j] = 0;
}
else{
int dec;
//h is calculated here
dec=gray_map[i-1]^gray_map[i]; //gray_map returns gray code
Tab[i][j] = Tab[i-1][j] ^ B[h][j];
}
....
....
}
}
.....
.....
//Rest of the code
根据我的观察Tab和C重叠.我通过打印来检查内存地址.它们在第二级的第六次迭代中重叠以进行循环(n = 9,m = 3,大小= 9,cnm = 3).我C之间没有使用过,我只在外循环中使用它.
我有一个Python Pandas DataFrame，如下所示：
1
0 a, b
1 c
2 d
3 e
a, b 是代表用户功能列表的字符串
如何将其转换为用户功能的二进制矩阵，如下所示：
a b c d e
0 1 1 0 0 0
1 0 0 1 0 0
2 0 0 0 1 0
3 0 0 0 0 1
我看到了一个类似的问题，即用熊猫从一列创建布尔矩阵，但是该列不包含列表项。
我已经尝试过这些方法，有没有办法将两者合并：
pd.get_dummies()
pd.get_dummies(df[1])
a, b c d e
0 1 0 0 0
1 0 1 0 0
2 0 0 1 0
3 0 0 0 1
df[1].apply(lambda x: pd.Series(x.split())) …