我知道numpy包含一个卷积函数。
问题是我需要写我自己的,我可以简单地写成这样的形式(类似这样):
for i in range(-1, 2):
for j in range(-1, 2):
pixel[position1] += pixel[position2]*kernel[position3]
但是我需要写一个矢量化的实现,有什么帮助吗?
谢谢。
注意:我已经在使用numpy和scipy了,但是为了练习,我需要写我自己的函数。
我有一个n-by-3-by-3 numpy数组A和一个nby3 numpy数组B.现在,我想用相应的标量乘以n 3-by-3矩阵的每一行,即,
import numpy as np
A = np.random.rand(10, 3, 3)
B = np.random.rand(10, 3)
for a, b in zip(A, B):
a = (a.T * b).T
print(a)
在没有循环的情况下,能做到这一点吗?
有没有可能在没有for循环或大量代码的情况下执行下列矩阵操作?我觉得可以用一两条线来完成,但我看不透。以下是代码:
# Return a new matrix whose entries are the negatives of self's entries.
# Do not modify first
def __neg__(first):
我能用numpy底片吗?
假设我想返回一个新的矩阵,它的值是自值和其他值的元素和:例如: resulti,j == firsti i,j+other i,j
我能用什么来完成这个^
def __add__(first, other):
在python中有两个稀疏矩阵(a和b),它们具有以下维度:
a = <240760x2177930 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 1127853 stored elements in Compressed Sparse Row format>
和
b = <240760x2177930 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 439
与的2d向量类/操作等效的numpy是什么?(如:euclid.Vector2 )
到目前为止,我已经有了这个。创建两个向量
import numpy as np
loc = np.array([100., 100.])
vel = np.array([30., 10])
loc += vel
# reseting speed to a default value, maintaining direction
vel.normalize()
vel *= 200
loc += vel
a,b=0,700
l=random.choice(complist)
h, w, c = l.shape
img[a:h+a, b:w+b] = l
if(l==complist[0]):
z=myList[0]
if(l==complist[1]):
z=myList[1]
if(l==complist[2]):
z=myList[2] if(l==complist[0]):中的错误 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any
注意:我对表单‘只需使用循环’的答案不感兴趣,我想用numpyish的方式来做。
我是Python的初学者,我想使用numpy ndarray进行以下操作:给定一个数字序列t和另一个数字序列b,对于每一个t[i],我想计算列表t[i]*b并将其存储为一个最终数组中的一个新行。示例:
t = [3,4]
b = [1,2,3,4]
那么结果应该是某种形式的列表编码。
[
[3,6,9,12], # 3 * the array of b's
[4,8,12,16] # 4 * the array of b's
]
在我最近看到的一个程序中,这是完美的,但是当我想自己做它
import numpy as np
import scipy as sc
from sklearn.preprocessing import normalize
import scipy.sparse as sp
import numpy
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
def func1(A,c,eps,maxiter):
c=0.8
eps=1e-4
maxiter=20
n=sc.shape(A)[0]
sim=sc.eye(n)
si
下面的代码允许我使用Numpy向给定矩阵的每一行添加一个向量:
import numpy as np
m = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]])
v = np.array([1, 1, 0])
print("Original vector:")
print(v)
print("Original matrix:")
print(m)
result = np.empty_like(m)
for i in range(4):
result[i, :] = m[i, :] + v
print(
当我运行以下代码时,
import numpy as np
a = np.ones(3)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
A和b都是2s。
但是,当我运行时:
import numpy as np
a = np.ones(3)
b = torch.from_numpy(a)
a = a+1
print(a)
print(b)
B保持为1s,而a已更新为2s。
这是否一种预期的行为?
from sympy.abc import *
import sympy as s
import numpy as n
z = n.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
g = n.array([11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])
x = n.array([z+g,z-g,z*g])
我想为z和g这两个值的范围获取x。z和g是数组。那么,如果这两个元素都包含10个元素,我应该得到100个结果吗?