采用K-means聚类，实现多维矩阵的聚类，并进行可视化展示（matlab）.rar

基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测算法.pdf

概率论与数理统计-多维随机变量及其分布练习题

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Superkron 是 Matlab 的 kron 函数的推广。 它允许一次计算两个以上矩阵的克罗内克积，也适用于具有两个以上维度的多维数组。

多维数组与多级指针是初学者经常感觉迷糊的一个地方。超过二维的数组和超过二级的指针其实并不多用。但只要掌握一定的方法，理解多级指针和“多维”数组完全可以像理解一级指针和一维数组那样简单。

目的 生成空间多点的顺风向风速时程，比较不同阶AR模型的模拟效果，评价由BIC准则判定的AR模型最优阶数的合理性．方法 根据工程中普遍采用的顺风向脉动风速谱，利用MATLAB软件编制空间多点风速时程的自回归线性模型程序，并嵌入BIC准则以判定多维AR模型的最优阶数，使用不同阶模型对风场进行模拟并比较各阶模型的模拟效果．结果 通过对西堠门大桥风场的模拟发现，BIC准则判定得到的AR模型最优阶数为2阶，同时2阶模型取得了不错的模拟效果；不同阶模型的模拟效果有较大差异，1阶模型离散性较大，6阶、8阶模型模拟精度

如下所示： import numpy new_list = [i for i in range(9)] numpy.array(new_list).reshape(3,3) 借助numpy库； 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python二维列表一维列表的互相转换实例Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法python的dataframe转换为多维矩阵的方法Python嵌套列表转一维的方法(压

基于多维高协方差检验的智能电网状态评估中的大规模流PMU数据建模和分析

在连续变量量子密钥分发(CVQKD)多维数据协调过程中, 低密度奇偶校验码(LDPC)的纠错性能直接影响协调效率和传输距离。构造了一种双边类型的低密度奇偶校验码(TET-LDPC), 引入了类似于重复累积码中的累积结构以提高其纠错性能, 在多维数据协调算法中得到了更小的收敛信噪比、更高的协调效率以及更远的传输距离。仿真结果表明：当TET-LDPC的码率为0.5, 分组码长为2×105时, 收敛信噪比降至1.02 dB, 协调效率达到了98.58%, 安全密钥率达到17.61 kb/s, CVQKD系统的传输距离提高为44.9 km。