K均值聚类算法 ，可以用于多类别的数据分类，比如mnist的

在 MATLAB 中获取任何 ND 矩阵，并使用 fDim.m 将其展平为 N x 大小（ND,dim）二维矩阵。 在多维矩阵上编写复杂操作时，这通常是必要的。 还希望在展平后，保留的维度具有正确的顺序。 这对于矢量处理尤其重要。 一旦展平，并对二维​​矩阵执行了操作，通常需要将二维矩阵转换回原始多维矩阵。 这可以使用 eDim.m 执行。 有关使用各种矩阵大小和维度的测试用例，请参阅 multiDimDemo.m。 例子： 给定一个多维向量： >> vector_1 = rand(3,3,3,4,5,3); 将其展平为二维矩阵，保留对应于正确 xyz 顺序的第 3 维： >> [vector_1_f, fSeq] = fDim(vector_1,3); 将扁平矩阵转换回它的原始多维形式，仍然保留正确的 xyz 顺序： >> vector_1_e = eDim(vector_

安全技术-网络信息-社会网络与多维观点的共同演化模型研究.pdf

数学分析习题集吉米多维奇04 山东科学技术出版社！！！！

大学数学的习题集，比较有名的“吉米多维奇习题集”，了解一下~

城镇化发展2008-2020 城镇化经济高效、结构优化”指标2000-2020年 城镇化指标2000-2020年

自己做的东西 供学习一下 ···呵呵

下面小编就为大家分享一篇Python的多维空数组赋值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣 xarray：ND 标记数组和数据集 xarray（以前称为 xray）是一个开源项目和 Python 包，它使处理标记多维数组变得简单、高效且有趣！ Xarray 在原始 NumPy 类数组之上以维度、坐标和属性的形式引入标签，从而提供更直观、更简洁且不易出错的开发人员体验。 该软件包包括一个庞大且不断增长的领域无关函数库，用于使用这些数据结构进行高级分析和可视化。 Xarray 受到熊猫的启发并大量借鉴，熊猫是一种流行的数据分析包，专注于标记的表格数据。 它特别适用于处理作为 xarray 数据模型来源的 netCDF 文件，并与 dask 紧密集成以进行并行计算。 为什么是xarray？ 多维（又名 N 维，ND）数组（有时称为“张量”）是计算科学的重要组成部分。 它们在广泛的领域中遇到，包括物理学、天文学、地球科学、生物信息学、工程、金融和深度学习。 在 Python 中，NumPy 提供了用于处理原始 ND 数组的基本数据结构和 API。 然而，现实世界的数据集通常不仅仅是原始数

《吉米多维奇》系列，1-6册数学分析书籍，适合大一新生，对于考研的战友来说，也是一个十分不错的选择，里面有许多的经典题型，对应考研数学一二三的大纲，有选择性的刷题，效率会更高。