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有谁知道一种巧妙/高效的方法来替换数组中的对角元素,类似于对矩阵使用diag(x) <- value
?换句话说,是这样的:
> m<-array(1:27,c(3,3,3))
> for(k in 1:3){
+ diag(m[,,k])<-5
+ }
> m
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 5 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 5
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 5 13 16
[2,] 11 5 17
[3,] 12 15 5
, , 3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 5 22 25
[2,] 20 5 26
[3,] 21 24 5
最佳答案
尝试这个:
with(expand.grid(a = 1:3, b = 1:3), replace(m, cbind(a, a, b), 5))
关于r - 替换数组中的对角元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7979193/
我真的不知道这个问题以前是否有人问过(我真的找不到) 所以,我正在学习如何创建基本的颜色切换游戏(随机颜色球下降,你需要旋转轮子与相同颜色的球碰撞) 通过这种轮换,我遇到了一个非常大的问题。我需要以某
我必须找到具有 M 对角线和 M << N 的对称方 NxN 矩阵的行列式.有没有比LU分解矩阵更快的方法? 最佳答案 是的,带(ed)矩阵有特殊的方法可以解决复杂度为 O(N*M^2) 的消元问题。
我有一个列数和行数相等的二维 numpy 数组。我想将它们排列成一个更大的阵列,对角线上有较小的阵列。应该可以指定起始矩阵在对角线上的频率。例如: a = numpy.array([[5, 7],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!