Question

考虑以下代码

X=np.matrix([[1,-1,1],[-1,0,1]])

print X.T
'''
[[ 1 -1]
 [-1  0]
 [ 1  1]]
'''

我想检查转置是否存在＆lt; 0解决方案的解决方案。例如，这将意味着检查以下是否有解决方案

1*y1 + -1*y2 < 0
-1*y1 + 0*y2 < 0
1*y1 + 1*y2 < 0

尝试阅读http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.solve.html#numpy.linalg.solve，但显然没有这样的运气

Answer 1

似乎你的问题等同于询问包含原点的平面以及向量U=r_[1,-1,1]和V=r_[-1, 0, 1]是否延伸到三维空间的八分圆，其中所有坐标都是负的。

交叉产品UxV（或cross(U,V)与此平面垂直。如果此交叉产品有三个非零组件都具有相同的符号，则其中没有一个法线可以在可怕的八分圆。对于你的数字，我得到所有三个成分都是负数，所以没有解决方案。

<强> [UPDATE]

通常，当法线包含零时会发生棘手的事情：

三个零：您的原始矢量是并行的，或者其中一个为零。选择一个非零，如果所有组件都有相同的符号，那么你有一个解决方案。

两个零：您的平面是X = 0，Z = 0，Y = 0之一。因此，一个维度总是非负的，没有解决方案。

一零：您的平原包括X，Y或Z轴。当且仅当正常的其余两个成分具有不同的符号时，才有解决方案。

Answer 2

这是您需要的文档：

numpy apply along axis

import numpy as np:
def func(b,y1,y2):
    a = b.T
    if a[0]*y1 + a[1]*y2 < 0:
        return True
    else:
        return False
np.apply_along_axis(func,0,X,y1,y2)

所以现在让我们说你希望y1为-1而y2为3：

>>> np.apply_along_axis(func,0,X,-1,3)
array([ True, False, False], dtype=bool)

所以这意味着转置第一行（这将是正常的第一列）适用于您的算法，第二行和第三行不会！

这是任意数量的Y的函数，就像你想要的矩阵一样大：

def func(b,*args):
    a = b.T
    total = [a[i]*args[i] for i in range(len(args)-1)]
    if sum(total) < 0:
        return True
    else:
        return False

Numpy检查是否存在解决方案，使得每行都是＆lt; 0？

2 个答案: