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Pythonで正規直交行列をランダムに作成する方法はありますか？おそらくnumpyを使用していますか？または、複数のnumpyメソッドを使用して正規直交行列を作成する方法はありますか？ありがとう。

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私は最近、scipy.special.legendre()（scipy documentation）に関する興味深い問題に遭遇しました。 legendre多項式はpairwise直交する必要があります。しかし、私がそれらを範囲x=[-1,1]で計算し、異なる次数の2つの多項式のスカラー積を構築すると、常にゼロに近い値やゼロに近い値が得られるわけではありません。関数の振る舞いを誤解していますか？単一

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scipy.linalg.orth（）の "自動カットオフ"とは何ですか？

http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.linalg.orth.html どうすれば調整できますか？私は予想より少ない基盤を取得しています。 Googleは最初の数ページで明らかに有用な結果を得られません。

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文字列を直交5×5で出力したい場合

たとえば、文字列がある場合は、$ msj = "こんにちは皆さんはどうですか"; ががカウントスペースなしuXXXXというををareyo nehowと文字列がXを入れて25未満charectersを持っている場合、私はこのように文字列ハロー evryo 出力したいです代わりにそしてそれらをカットする25以上ありがとうございます事前に

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ベクトルのセットに垂直なベクトルを得る方法（Matlabを使用）？

N個の正規直交ベクトルのセットを作成したいとします。実際に私はN-1正規直交ベクトルを知っており、私は最後のものを学びたいだけです。 N-1個の既知のベクトルとそれを見つけるためのスカラー積をゼロに設定する線形システムを解くべきです。しかし、どうすればMatlabでそれを行うことができますか？編集：この問題は、線形方程式のシステムと見ることができます。場合Uは（N-の1xN）であり、その行の

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主成分分析 - なぜ固有ベクトルの内積がゼロでないのですか？

私は、Python sklearnを使ってbreast_canserデータセットの主成分分析をしようとしています。なぜ、固有ベクトルの両方のドット積（3つの成分）がゼロでないのか理解できませんか？アウト frst = pca.components_[0,:] scnd = pca.components_[1,:] thrd = pca.components_[2,:] orth1 = np

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ラインにベクターの2次元直交投影を

私はそれをプロットし、350のドキュメントのスコアを有していて、この形状を有している： docScores = [(0, 68.62998962), (1, 60.21374512), (2, 54.72480392), (3, 50.71389389), (4, 49.39723969), ..., (345, 28.3756237), (346, 28.371269

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Matlabの 'pca'が直交主成分を与えないのはなぜですか？

MATLABでpcaを使用する理由は、私は、直交主成分行列例えば得ることができない。ここ A=[3,1,-1;2,4,0;4,-2,-5;11,22,20]; A = 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 >> W=pca(A) W = 0.2367 0.9481 -0.2125 0.67

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直交距離回帰（ODR）の簡単な理解

これらのデータポイントのx座標とy座標の両方にエラーのあるデータポイントがあります。したがって、私はpythonのODRツールを使って、最適な傾きとこの傾きの誤差を計算したいと考えています。私は私の実際のデータのためにそれをやってみましたが、良い結果は得られません。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.od

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ジャマーを使用した処理におけるベクトルの投影

ProcessingでベクトルAとベクトルCにベクトルを投影します。私のスケッチベクトルaは赤で、cは青です。私はcがbに垂直であることを望んでいましたが、これは私が多くの問題を抱えているところです。私はJAMAライブラリを使ってこれを簡単にしようとしています。私が今一週間ほど困惑しているので、これに関する助けは大いに評価されます。 float X=200; // Origin : Note w