c# - 矩阵乘法:向量到矩阵的转换
问题描述
我刚开始学习 Math.NET Numerics,发现它对矩阵乘法有用且功能强大。现在对我来说非常具有挑战性,因为我刚刚开始学习 C#,我希望我能在这里找到一些解决方案来帮助我完成整个旅程。先感谢您!
目标:
从 Excel 文件中提取填充在第一列和第二列中的数据并将它们放入 nx2 矩阵中(其中 n 可以是任意数量的行,这里我设置为 3000,所以它是 3000x2 矩阵)
从矩阵的第一列中提取数据乘以 5 并存储在向量 1 (VColumn) 中。同样,从矩阵的第二列中提取数据乘以 2 并存储在向量 2 (VRow) 中。使用这种方法,我可以将每一列与不同的值相乘。(有没有其他更直接的方法可以使用 .Multiply 关键字以矩阵形式单独乘以每个列值?)从我从输出中看到的,它显示在一行而不是一列中。
- 将向量 1 和向量 2 放入矩阵形式(3000x2 矩阵格式)。但我得到的输出是 0。虽然不确定这是正确的方法......我如何为这部分或任何其他替代方案编码?
我不确定这是否是编码矩阵乘法的正确方法。如果有其他方法,请分享,因为我还在学习。非常感谢!
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
using MathNet.Numerics.Data.Text;
namespace WindowsFormsApp1
{
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Matrix<Double> fileMatrix = DelimitedReader.Read<Double>
(@"C:\Users\Student\Downloads\MatricesData.xls", false, "\t", true); //Objective 1
textBox1.AppendText(fileMatrix.ToString());
Vector<Double> x = Vector<Double>.Build.Dense(3000, 1); //Objective 2
Vector<Double> y = Vector<Double>.Build.Dense(3000, 1);
Vector<Double> VColumn = fileMatrix.Column(0);
Vector<Double> VRow = fileMatrix.Column(1);
VColumn.Multiply(5.0, x);
VRow.Multiply(1.0, y);
textBox1.AppendText(x.ToString());
textBox1.AppendText(y.ToString());
Matrix<Double> z = Matrix<Double>.Build.Dense(3000, 2); //Objective 3: Need help
z.InsertColumn(0, VColumn);
z.InsertColumn(1, VRow);
textBox1.AppendText(z.ToString());
}
}
}
解决方案
使用线性代数,您可以使用矩阵*矩阵乘法获得相同的结果
使用MathNet
上面是
static void Main(string[] args)
{
var fileMatrix = DelimitedReader.Read<double>("data.csv",
sparse: false,
delimiter: "\t",
hasHeaders: true
);
// 5.2 1.8
// 3.2 0.2
// 1.8 2.8
// 4.4 3.4
// 5.2 0.6
// ...
var coefMatrix = CreateMatrix.DiagonalOfDiagonalArray(new double[] { 5, 2 });
var resultMatrix = fileMatrix * coefMatrix;
// 26 3.6
// 16 0.4
// 9 5.6
// 22 6.8
// 26 1.2
// 16 2.8
// ...
}
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