我正在尝试使用MXNet来做一些约束优化,这不是前馈网络中的反向传播,而是涉及类似的计算,大型数组的乘积,一些梯度下降,等等。
例如,当M在正交矩阵集上变化时,为了最小化M-2*Id的踪迹,我可以使用numpy和scipy通过向量化矩阵来实现这一点,如下所示:
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# make matrix to vector and vector to matrix functions
def toVector(m):
return np.hstack(m.flatten())
def toM
我有一个相当大的数据集,我正在计算它的奇异值分解,然后我想要得到矩阵。我的矩阵形状是:(33388,104),它有很多列和行。我想要80%的能量,也就是k=51。
当我在return中返回我的矩阵时,我得到了以下错误:
operands could not be broadcast together with shapes (33388,51) (51,51)
img is a numpy array of an image file k is the number of singular vectors to use
我如何纠正我的函数来修复这个错误?
def rank_k_approx(i
我有一个带有2d点的numpy数组,我通过下面的等式将其从3d转换为2d: https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/198f15da062c7ce00598d7a2f9bd8169d7042ed3 如何将点转换回3D? 我使用了上图中的自上而下视图矩阵。可在维基百科找到:https://en.wikipedia.org/wiki/Orthographic_projection #To 2D from 3d:
points2D = np.array([np.matmul(camera_pos, point) for poi
我有一个2d的numpy矩阵,想要计算下面的测试统计量。
我有蛮力代码来做这件事,但似乎应该有一个更通用的numpy解决方案,适用于任何2D矩阵,使用像np.diag()这样的东西。但我还是搞不懂。
def bruteforce(m):
s = 0.0
for (i,j) in itertools.product(range(0,m.shape[0]),range(0,m.shape[0])):
if i<j:
n = (m[i,j]-m[j,i])**2
d = m[i,j]+m[j,i]
我需要从权重矩阵的值开始创建一个矩阵。在创建和迭代矩阵时,哪种结构在速度上是保持矩阵的最佳结构?我在考虑一个列表或一个numpy 2D数组,但它们在我看来都很慢。我需要的是:
numpy array
A = np.zeros((dim, dim))
for r in range(A.shape[0]):
for c in range(A.shape[0]):
if(r==c):
A.itemset(node_degree[r])
else:
A.itemset(arc_weight[r,c])
或
list
如何用numpy中的n个矩阵(或2d数组)迭代所有2^(n^2)二进制n?我会说:
for M in ....:
您必须使用itertools.product([0,1], repeat = n**2)然后转换为2d numpy数组吗?
这段代码将给我一个随机的2d二进制矩阵,但这不是我所需要的。
np.random.randint(2, size=(n,n))
我没有足够的内存将整个稀疏矩阵列表转换为numpy 2d数组,然后再将其转换为稀疏矩阵。 回归器将接受以下内容: X = sparse.csr_matrix( my_2D_Numpy_Matrix ) 它不接受(这只是一个例子): X = []
for i in range(my_2D_Numpy_Matrix.shape[0]):
X.append(sparse.csr_matrix(my_2D_Numpy_Matrix[i,:]))
我有一个矩阵,必须使用python numpy将其转换为对称矩阵。
显然,使用下面的代码可以将矩阵转换为对称矩阵。此方法适用于小矩阵,但适用于150 * 151的大矩阵
I get the following error...operands could not be broadcast together
with shapes (151,150) (150,151)
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('C:\\Users\\vish_\\firstest\\demo\\
我有两张大的灰度图像。PIL.Image或numpy数据结构。
如何沿一个轴对两个图像进行一维卷积?
我能想到的最好的是
def conv2(im1, im2, *args):
res = 0
for l1, l2 in zip(im1, im2):
res += np.convolve(l1, l2, *args)
return res
这是可行的,但速度不是很快。有没有更快的方法?
请注意,所有2D卷积函数可能都不相关,因为我对2D卷积不感兴趣。我以前在上面看到过这个问题,但我没有看到比我的代码更好的答案。所以我又把它撞上了。
我正在处理一个2D矩阵并找到元素之和,下面是我的逻辑:
def calculateSum(a, x, y):
s = 0;
for i in range(0,x+1):
for j in range(0,y+1):
s = s + a[i][j];
print(s)
return s
def check(a):
arr = []
x = 0
y = 0
for i in range(len(a)):
row = []
y = 0
for j i