MQL5参考矩阵和向量方法

矩阵和向量

矩阵是一个由双精度、浮点或复数组成的二维数组。

向量是一个由双精度、浮点或复数组成的一维数组。向量没有指出它是垂直的还是水平的。它的判定应来自应用的上下文。例如，向量运算不会假设左侧向量是水平的，右侧向量是垂直的。如果需要类型指示，则可以采用一行或一列的矩阵。然而，这通常没有必要。

矩阵和向量为数据动态分配内存。事实上，矩阵和向量是具有某些属性的对象，诸如它们包含的数据类型和维度。矩阵和向量属性可以调用 vector_a.Size()、Matrix_b.Rows()、vector_c.Norm()、matrix_d.Cond() 等方法获取。任何维度都可以更改。

在创建和初始化矩阵时，采用的是所谓的静态方法（这些方法就像类的静态方法）。例如: matrix::Eye(), matrix::Identity(), matrix::Ones(), vector::Ones(), matrix: :Zeros(), vector::Zeros(), matrix::Full(), vector::Full(), matrix::Tri()。

此刻，矩阵和向量运算并不意味着运用复杂的数据类型，因为这一发展方向尚未完成。

MQL5 支持将矩阵和向量传递至 DLL。这样就能够从外部变量导入相关类型的函数。

矩阵和向量以指向缓冲区的指针形式被传递到 DLL。例如，若要传递浮点类型的矩阵，从 DLL 导出的函数，其相应参数必须采用浮点类型的缓冲区指针。

MQL5

#import "mmlib.dll"
bool sgemm(uint flags, matrix<float> &C, const matrix<float> &A, const matrix<float> &B, ulong M, ulong N, ulong K, float alpha, float beta);
#import

C++

extern "C" __declspec(dllexport) bool sgemm(UINT flags, float *C, const float *A, const float *B, UINT64 M, UINT64 N, UINT64 K, float alpha, float beta)

除了缓冲区之外，还应该传递矩阵和向量的大小，方可进行正确处理。

下面按字母顺序列出了所有矩阵和向量方法。

函数	动作	分类
Activation	计算激活函数值，并将其写入传递的向量/矩阵	机器学习
ArgMax	返回最大值的索引	统计
ArgMin	返回最小值的索引	统计
ArgSort	返回排序后的索引	操纵
Assign	复制矩阵、向量或数组，并自动转换	初始化
Average	计算矩阵/向量值的加权平均值	统计
Cholesky	计算乔列斯基（Cholesky）分解	变换
Clip	将矩阵/向量的元素限定到给定的有效值范围	操纵
Col	返回列向量。将向量写入指定的列。	操纵
Cols	返回矩阵中的列数	特征
Compare	以指定的精度比较两个矩阵/向量的元素	操纵
CompareByDigits	将两个矩阵/向量的元素按有效数字精度进行比较	操纵
Cond	计算一个矩阵的条件数	特征
Convolve	返回两个向量的离散线性卷积	乘积
Copy	返回给定矩阵/向量的副本	操纵
CopyIndicatorBuffer	将指定数量中指定指标缓冲区的数据获取到向量	初始化
CopyRates	获取指定品种、周期、数量的历史序列，格式为 MqlRates 结构，并存储到矩阵或向量	初始化
CopyTicks	从 MqlTick 结构获取跳价，存储到矩阵或向量中	初始化
CopyTicksRange	从 MqlTick 结构获取跳价，以指定数据范围存储到矩阵或向量中	初始化
CorrCoef	计算皮尔逊（Pearson）相关系数（线性相关系数）	乘积
Correlate	计算两个向量的互相关性	乘积
Cov	计算协方差矩阵	乘积
CumProd	返回矩阵/向量元素的累积乘积，包括沿给定轴的累积乘积	统计
CumSum	返回矩阵/矢量元素的累积总和，包括沿给定轴的矩阵/矢量元素	统计
Derivative	计算激活函数导数值，并将其写入所传递的向量/矩阵	机器学习
Det	计算平方可逆矩阵的行列式	特征
Diag	提取对角线或构造对角矩阵	操纵
Dot	两个向量的点积	乘积
Eig	计算方阵的本征值和右本征向量	变换
EigVals	计算一般矩阵的本征值	变换
Eye	返回一个矩阵，对角线上为 1，其它地方为 0	初始化
Fill	用指定值填充现有矩阵或向量	初始化
Flat	通过一个索引替代两个索引访问矩阵元素	操纵
Full	创建并返回新矩阵，并以给定值填充	初始化
GeMM	GeMM（通用矩阵乘法）方法实现了两个矩阵的一般乘法	乘积
HasNan	返回矩阵/向量中NaN值的数量	操纵
Hsplit	将矩阵水平拆分为多个子矩阵。与 axis=0 的拆分相同	操纵
Identity	创建指定大小的单位矩阵	初始化
Init	矩阵或向量初始化	初始化
Inner	两个矩阵的内积	乘积
Inv	用乔丹-高斯（Jordan-Gauss）方法计算平方可逆矩阵的乘法逆	解法
Kron	返回两个矩阵、矩阵和向量，向量和矩阵、或两个向量的克罗内克（Kronecker）乘积	乘积
LinearRegression	计算包含计算的线性回归值的向量/矩阵	统计
Loss	计算损失函数值，并将其写入所传递的向量/矩阵	机器学习
LstSq	返回线性代数方程的最小二乘解（对于非二乘或退化矩阵）	解法
LU	实现矩阵的 LU 分解：下三角矩阵和上三角矩阵的乘积	变换
LUP	以部分排列实现 LUP 分解，这仅指具有行排列的 LU 分解：PA=LU	变换
MatMul	两个矩阵的矩阵乘积	乘积
Max	返回矩阵/向量中的最大值	统计
Mean	计算元素值的算术平均值	统计
Median	计算矩阵/向量元素的中位数	统计
Min	返回矩阵/向量中的最小值	统计
Norm	返回矩阵或向量范数	特征
Ones	创建并返回一个新矩阵，其中以 1 填充	初始化
Outer	计算两个矩阵或两个向量的外积	乘积
Percentile	返回矩阵/向量元素，或沿指定轴的元素值的指定百分位数	统计
PInv	遵照摩尔-彭罗斯（Moore-Penrose）方法计算矩阵的伪逆	解法
Power	将方阵提高整数幂	乘积
Prod	返回矩阵/向量元素的乘积，也可以针对给定轴执行	统计
Ptp	返回矩阵/向量或给定矩阵轴的数值范围	统计
QR	计算矩阵的 QR 分解	变换
Quantile	返回矩阵/向量元素，或沿指定轴的元素值的指定分位数	统计
Rank	返回利用高斯（Gaussian）方法的矩阵秩	特征
RegressionMetric	在指定数据数组上构建回归线，并计算回归量程作为偏差误差	统计
Reshape	在不更改矩阵数据的情况下更改矩阵的形状	操纵
Resize	返回形状和大小均已更改的新矩阵	操纵
Row	返回行向量。将向量写入指定行	操纵
Rows	返回矩阵中的行数	特征
Set	根据指定索引设置向量元素值	操纵
Size	返回向量的大小	特征
SLogDet	计算矩阵行列式的符号和对数	特征
Solve	求解线性矩阵方程或线性代数方程组	解法
Sort	按位置排序	操纵
Spectrum	计算矩阵的谱作为其本征值的集合，来自乘积 AT*A	特征
Split	将矩阵拆分为多个子矩阵	操纵
Std	返回矩阵/向量元素，或沿指定轴的元素值的标准偏差	统计
Sum	返回矩阵/矢量元素的总和，也可以针对给定的轴（多轴）执行	统计
SVD	奇异值分解	变换
SwapCols	交换矩阵中的列	操纵
SwapRows	交换矩阵中的行	操纵
Trace	返回矩阵对角线的总和	特征
Transpose	转置（轴交换）并返回修改后的矩阵	操纵
Tri	构造一个矩阵，在指定的对角线上及以下为 1，在其它地方为零	初始化
TriL	返回矩阵的副本，其中第 k 个对角线以上的元素归零。下三角矩阵	操纵
TriU	返回矩阵的副本，其中第 k 个对角线下方的元素归零。上三角矩阵	操纵
Var	计算矩阵/向量元素值的方差	统计
Vsplit	将矩阵垂直拆分为多个子矩阵。 axis=1 的拆分相同	操纵
Zeros	创建并返回一个新矩阵，填充零	初始化

ArrayFromFP8

矩阵和向量类型