求問(wèn)C 的Eigen矩陣運(yùn)算庫(kù)有沒(méi)有提供兩個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘的方法？我使用了兩個(gè)數(shù)學(xué)庫(kù)，Eigen和GLM。本征是一個(gè)線性代數(shù)運(yùn)算庫(kù)，使用非常方便。GLM這個(gè)庫(kù)一般應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的相關(guān)編程，因?yàn)?/p>

求問(wèn)C 的Eigen矩陣運(yùn)算庫(kù)有沒(méi)有提供兩個(gè)矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘的方法？

我使用了兩個(gè)數(shù)學(xué)庫(kù)，Eigen和GLM。本征是一個(gè)線性代數(shù)運(yùn)算庫(kù)，使用非常方便。GLM這個(gè)庫(kù)一般應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的相關(guān)編程，因?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)涉及到很多與線性代數(shù)相關(guān)的運(yùn)算，所以它一定能滿足您的要求。

此外，Eigen和GLM都是跨平臺(tái)的，可以使用windows和Linux。

至于Atlas和openblas，我還沒(méi)有使用它們，但是在Wikipedia中，Atlas肯定可以處理矩陣乘法，因?yàn)樗€可以執(zhí)行LU分解和Cholesky分解。

如果您想了解有關(guān)線性代數(shù)相關(guān)數(shù)學(xué)庫(kù)的更多信息，這里是Wikipedia中各種線性代數(shù)庫(kù)的摘要。

線性代數(shù)庫(kù)比較

方法1:1。如圖所示，我們創(chuàng)建了一個(gè)矩陣。一般來(lái)說(shuō)，如果在我們的操作中有一個(gè)矩陣，它就會(huì)出現(xiàn)在工作區(qū)中。如圖所示，我們可以在工作區(qū)中雙擊要更改的矩陣。2然后在彈出的表格中選擇要更改的單個(gè)矩陣元素并進(jìn)行更改。方法二：1。我們也可以通過(guò)語(yǔ)句為矩陣的單個(gè)元素賦值。我們可以用下面的語(yǔ)句：a（1，2）=100，如圖所示，我們可以看到我們矩陣的position元素的值發(fā)生了變化。2如果我們輸入的行數(shù)和列數(shù)大于原始矩陣，會(huì)發(fā)生什么情況？讓我們?cè)囋嚒Ｗ屛覀冚斎隺（5,6）=100來(lái)查看結(jié)果。三。我們可以看到，矩陣將自動(dòng)展開(kāi)為一個(gè)新的矩陣，有5行6列，其余的指定區(qū)域?qū)⒆詣?dòng)為0。我們也可以通過(guò)這種方法展開(kāi)矩陣。

python怎么給矩陣?yán)锏拿恳粋€(gè)元素賦值？

隨機(jī)數(shù)軟件包可以做到這一點(diǎn)。Numpy包是Python的開(kāi)源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這個(gè)工具可以用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣，這比Python本身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效得多。同時(shí)，這種結(jié)構(gòu)也可以用來(lái)表示矩陣。

從numpyimportrandom

隨機(jī)數(shù)組=隨機(jī)。隨機(jī)（size=（2,4））

隨機(jī)函數(shù)將需要生成隨機(jī)矩陣的形狀的元組作為唯一參數(shù)。上面的代碼將返回兩行四列的隨機(jī)矩陣。隨機(jī)數(shù)的值介于0和1之間。矩陣是numpy.數(shù)組類型。除了隨機(jī)函數(shù)外，還有生成整數(shù)隨機(jī)矩陣的函數(shù)randInt。