Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

вставить метки строк и столбцов в матрицу

например у вас есть:

A = [1.1 2.2 3.3 4.4];

B = [5.5 6.6]

C = [7 8 9 10;
    11 12 13 14]

как бы вы вставили A в качестве метки столбца и B в качестве метки строки, чтобы это выглядело так:

D =     
           1.1  2.2  3.3  4.4

     5.5    7    8    9    10

     6.6    11   12   13    14

Я пробовал этот код:

printmat(C,'sols',B(1,:),A(1,:))

однако он говорит, что столбца/строки недостаточно :(

кстати, размер C меняется в зависимости от размера A и B, так что никаких фиксированных меток

пожалуйста помоги

Спасибо!

matlab row label
05.08.2013

  • @Дэн, спасибо, можно поподробнее? 06.08.2013
  • @ Дэн, о да, я видел этот пост. в этом случае метки строк/столбцов фиксированы, они не меняются. в моем случае метки строк и столбцов меняются по мере увеличения и уменьшения. спасибо 06.08.2013
  • Почему вы пытаетесь это сделать? Только для того, чтобы показать это красиво? Записать в текстовый файл? Писать в эксель? Или вы действительно хотите использовать это как матрицу для манипулирования в Matlab, и если да, то почему? Ответ будет зависеть от ваших намерений. 06.08.2013

Ответы:


1

изменить Я не очень разбираюсь в маркировке. Я совершенно уверен, что невозможно действительно пропустить элемент в матрице. Что бы я сделал, что, вероятно, не отвечает на вопрос, как вы хотите, это объединить матрицы и добавить NaN в качестве первого значения A, например:

A = [Na 2.2 3.3 4.4 5.5];

B = [5.5 6.6]
C = [7 8 9 10;
11 12 13 14]
Buff=[ B' C]
D=[A; Buff];

для конкатенации взгляните на это:

создание-и-объединение-матриц

05.08.2013
  • спасибо за это, но часть D из вашего кода не работает, как я написал в выводе 05.08.2013
  • ну тогда чем отличается? другими словами: что именно вы хотите получить на выходе? разве D не должно быть матрицей? Вы хотите оставить последний ярлык пустым? или это просто формат печати-› взгляните на комментарий Дэна к вашему вопросу! 05.08.2013
  • Спасибо за ваш ответ. Это работает, но это не то же самое, что я хотел (проверьте вопрос). это выглядит так: 06.08.2013
  • например, вы видите, как заголовок столбца имеет отступ после метки строки? это результат, который я хотел. но в вашем коде после попытки он не делает отступ для заголовка, который начинается с первой ячейки. я хочу оставить первую ячейку пустой.. 06.08.2013
  • хорошо, у меня что-то не так :( Хорошо, я отредактирую свой ответ, не уверен, что у меня есть что-то, что вам поможет.... 06.08.2013
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..