我想在不使用for循环的情况下将一个向量与其自身卷积n次(我是numpy的新手)。现在我有这样的想法: def build_gaussian_filter(filter_size): result = np.arrayfor i in range(filter_size-2):
result = np.convolve(one
我有一个大小为[c, n, m]的矩阵,其中c是多个通道;n和m是宽度和高度。在特定的例子中,我有一个矩阵,它有1000个通道。我想对每个通道分别用一个大小为a x a的内核进行卷积。在我的示例中,内核大小是3 x 3。在scipy或numpy中是否有任何函数可以执行这种操作而不使用循环遍历通道?我找到了scipy.ndimage.convolv
我想做一个3d数组的总和,但将元素n分组到n。显式地做它需要大量的执行时间。 我尝试过使用numba,但它并没有改善。对于f2py,它可能可以工作,但在这种情况下,我更愿意跳过它。fsum=np.zeros([N,M,L]) for j in range(1,M-1):
for k in range(0,L):
这是一个典型的问题,但我很好奇是否有可能在这些条件下做得更好。
问题:假设我们有一个长度为4*N的排序数组,即每个元素重复4次。请注意,N可以是任意自然数。此外,数组中的每个元素都受约束0< Ai < 190*N的约束。数组中有4个元素,使得Ai + Aj + Ak + Am = V,其中V可以是任何正整数;注意,我们必须使用精确的4个元素,它们可以重复使用。我的尝试: