我试图在python中执行以下嵌套求和:因此,我尝试了以下代码:gamma = 17H = np.array([0.1,0.2])alpha = np.array([0.1,0.2])for i in range(n): F = F +3*gamma*H[i]*(R+H[j]*np.tan(alpha[<em
我有一个向量a,需要对两个索引执行求和,如下所示 for i in (range, n): F(a[i] - a[j]) 其中F是一个函数: sum表示对数组的上三角形求和。我阅读了Fastest way in numpy to sum over upper triangular elements with the least memory上有趣的帖子并做了试验:实际上,
我有两个numpy数组,X和Y,它们的形状是X.shape == (m,d)和Y.shape == (n,d),其中m、n和d都是非平凡的大小。元素Z[i,j]是取f(X[i,k],Y[j,k]) for k in range(d),然后在所有k上求和的结果,对于某些非线性 f。最明显的方法是这样做:for i in ran
在科学计算中,三维场可以离散为F[nx, ny, nz],其中nx、ny和nz是网格点在三个方向上的个数。在每一点上,假设我们附加了n-by-n张量。任意点[i, j, k]的张量可以选择为T[:, :, i, j, k]。如果我想计算每个点的非对角元素之和,我想使用代码。import numpy as npfor i in range(nx):
for j in ra
所以,我使用numpy库将列表转换为数组。但是,每当我试图通过对序列中之前的元素求和来为迭代中的当前项赋值时,都会得到这样的错误:在长定标器中出现运行时警告溢出错误。下面是我解决这个问题的代码: import numpyfor i in range(0,200):fi = numpy.array(f) fi[0]=0 for i in range(