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沙龙
1
回答
使用
vectorize
遍历
输入
矩阵
的
行
python
、
numpy
、
vectorization
我有一个4x2和一个2x2
矩阵
。我想
使用
vectorize
通过函数foo循环每个
行
(维度为2
的
向量)
的
组合。下面是
矩阵
: X = np.array([[1, 0], [2, 0], [3, 0], [4,0]]) print("inputs:", x, y) b
浏览 17
提问于2021-04-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Numpy
Vectorize
签名
python
、
numpy
、
vectorization
问题陈述因此,如果
输入
矩阵
是: [2,2,2,2]] [4,4,4,4]][[4,6],[2,4]]在这个阶段,我得到
的
唯一解决方案是
使用
np.
vectorize
函数将函数矢量化,并将不同
的
行
浏览 7
提问于2020-03-24
得票数 1
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1
回答
计算两个一维数组
的
成对元素
arrays
、
python-3.x
、
numpy
、
vectorization
、
pairwise
(["hlo", "halo", "alle"]) 现在我想得到两个数组中每个元素之间
的
距离
矩阵
例如,我
的
距离函数是: def diff_len(string1, string2):halo result4 result5 result6 alle result7 result8 result9 所以我所做
的
就是
使用
Numpy
的
向量化函数
浏览 15
提问于2020-10-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对双参数函数进行操作
的
矢量化函数
r
、
vectorization
我有一个双参数函数(具有两个滞后
的
自协方差函数)需要向量化,但我无法将其输出为
矩阵
。我尽量避免
使用
for循环和所有类型
的
应用函数。covmatrix(h1 = 1:5, h2 = 1:5) 我只得到了对角线,而不是完整
的
矩阵
。(1/n)*su
浏览 4
提问于2019-05-19
得票数 1
1
回答
Numpy矢量化函数对行进行操作
python
、
python-3.x
、
numpy
、
vectorization
、
array-broadcasting
假设我想按如下方式向向量化一个函数f,以便将它按
行
向
矩阵
应用: f,) f_vec应该将f应用于
输入
矩阵
的
每一
行
,并返回结果向量。
浏览 1
提问于2017-08-08
得票数 1
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2
回答
当函数以数组作为参数时,如何
使用
Numba向量化函数?
python
、
numpy
、
scipy
、
numba
我想
使用
Numba来向量化一个函数,该函数将计算
矩阵
的
每一
行
。这实际上将Numpy ufunc应用于
矩阵
,而不是
遍历
行
。根据 考虑到这一点,我连一个玩具例子都找不到。下面的简单示例试图计算每一
行
中
的
元素之和。@guvectorize装饰符,因为我希望修饰函数
浏览 0
提问于2018-07-16
得票数 7
回答已采纳
1
回答
Python中基于索引函数
的
元素
矩阵
乘积
的
高效计算
python
、
numpy
我有一个有趣
的
问题,我想要计算三个
矩阵
的
元素乘积
的
和。虽然可以预先计算\mathbf{p}_ {ijk}和c_{ijk},但我对f_{ijk}(x,y,z)有问题。该
矩阵
的
元素是依赖于
矩阵
索引
的
多元多项式,因此numpy.
vectorize
不能平凡地应用。我解决这个问题
的
最好办法是将(i,j,k)视为附加变量,以便随后将numpy.
vectorize
应用于6维
输入
而不是
浏览 1
提问于2020-05-27
得票数 1
1
回答
Numpy中每一
行
的
“向量”
python
、
performance
、
numpy
、
scipy
、
vectorization
假设我有一个n
矩阵
,并想对它
的
每个元素调用一个函数fct。我可以这样做:vec_func = numpy.
vectorize
(fct)这将严格适用于每个
矩阵
元素,fct将是一个函数: # do something with matrix element a(i, j)def fct(row_
浏览 3
提问于2016-05-06
得票数 6
2
回答
向量化函数
的
数值广播
python
、
arrays
、
numpy
我有一个计算2个向量
的
类似内积值
的
函数f (这个函数是对称
的
,所以是f(x, y) = f(y, x))。它采用相同大小2个1维数组,并输出单个值。现在我有了一个形状为(n, d)
的
数据
矩阵
X (每一
行
代表一个
输入
向量),我想计算一个具有形状(n, n)
的
矩阵
K,使得K[i][j] = f(X[i], X[j])。实现这一点
的
一种方法是
使用
以下代码。另一种方法是
使用
numpy中<e
浏览 8
提问于2020-12-02
得票数 0
1
回答
在Drake中,如何将NumPy数组转换为不同
的
标量类型?(例如,从float到AutoDiffXd或表达式?)
python
、
numpy
、
drake
在Drake中,我有dtype=float
的
NumPy ndarray(一些多维),我想把它们转换成AutoDiffXd,Expression等。<< 3.0, 4.0;然而,在Python中,我发现自己编写了这样
的
循环object) for j in X.shape[1]: X_ad[i, j] = AutoDiffXd(X[
浏览 1
提问于2021-06-09
得票数 3
1
回答
外部函数
的
问题
performance
、
r
我是
使用
R
的
新手,我正在尝试通过outer函数对
矩阵
的
行
对
使用
dcor (距离相关)。我
的
代码适用于小
的
测试
矩阵
(100x100),但我尝试将其应用于真实
的
测试
矩阵
(5000x700),这花费了一周多
的
时间,但没有给出结果。正常吗?有什么建议可以更快地得到结果吗?代码是:outer (1:n, 1:n, FUN=
Vectorize
浏览 2
提问于2012-12-20
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何将一维数组上
的
运算矢量化以生成numpy中
的
二维
矩阵
numpy
、
vectorization
我有一个一维数组
的
值和一个函数def fn(i): 然后写给我一个错误 File "c_
vectorize
_call(func=func, args=vargs) Fil
浏览 6
提问于2013-01-08
得票数 4
回答已采纳
1
回答
两个位置向量列表之间
的
距离
r
、
matrix
、
distance
我试图得到一个
矩阵
,其中包含两个列表中各点之间
的
距离。1 -77.67886 45.482143 -77.67886 45.48214我想得到一个
矩阵
,它看起来像:d_21 d_22 d_23d_41 d_42 d_43
浏览 5
提问于2013-08-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
应用()而不是mapply()
的
Vectorize
()版本?
r
、
vectorization
有没有
使用
apply而不是mapply
的
Vectorize
版本?我想向量化一个接受向量
输入
的
函数,这种方式允许我将一个数组传递给那个函数,并返回一个向量。当然,我可以编写自己
的
包装器,这已经足够好用了。但是我想知道这个功能是不是内置
的
?THETA
浏览 1
提问于2011-06-06
得票数 1
1
回答
sklearn (sparse=False)具有不同
的
默认值,可将常量计算在内
python
、
pandas
、
dataframe
、
machine-learning
、
scikit-learn
我正在构建一个以DictVectorizer开始
的
管道,该管道生成稀疏
矩阵
。指定sparse=True将输出从枕稀疏
矩阵
更改为良好
的
numpy稠密
矩阵
,但是管道
的
下一个阶段会抱怨NaN值,在我
的
例子中
使用
DictVectorizer
的
结果是显而易见
的
。下面是我一直
使用
的
代码:
vectorize
= skl.feature_extraction.DictVecto
浏览 3
提问于2016-09-11
得票数 2
回答已采纳
3
回答
使用
矢量化将函数应用于Numpy 2d数组中
的
每一
行
numpy
、
vectorization
我有一个名为X_valid
的
1000x784数据
矩阵
(10000个示例和784个特征),我想将以下函数应用于此
矩阵
中
的
每一
行
,并获得数值结果: np.linalg.inv(cov)).dot(mean) + np.linalg.slogdet(cov)[1]) + np.log((x_valid仅仅是一
行
数据我
使用
numpy
的
vec
浏览 0
提问于2016-03-07
得票数 4
1
回答
具有非标量输出
的
Numpy矢量化函数
python
、
numpy
我试图将输出列表
的
函数矢量化。我希望将numpy列表中
的
所有值都提供给它,并让它返回一个
矩阵
,这样每一
行
都是
输入
向量中一个元素
的
输出。def func(x, n): for i in range(n): return o vec_func = np.
vectorize
浏览 2
提问于2017-11-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
numpy python:向量化距离函数,计算维数为(m,3)
的
2
矩阵
的
成对距离
python
、
python-3.x
、
numpy
、
distance
A
的
形状是(m,3),B
的
形状是(n,3)。19.538, -91.572, -45.361], [ 19.271, -92.726, -45.79 ]]) 所以它包含了每一
行
,我试试这个: v = np.
vectorize
(compute_dist) #output [37.44237.442, 42.693, 72.705], [37.442,
浏览 41
提问于2020-02-03
得票数 2
回答已采纳
3
回答
优化python/numpy中
的
矩阵
写入
python
、
performance
、
optimization
、
numpy
、
matrix
我目前正试图优化一段代码,其要点是,我们
遍历
并计算一组值,并将它们写入
矩阵
。doACalculation(i,j, data, cache)我分析了这段代码,发现大约90%
的
时间花在将值写回
矩阵
(最后一
行
)上。我想知道做这种计算来优化写
的
最佳方法是什么。我应该写到中间缓冲区并在整行复制等等。我对性能调优或numpy内嵌有点无知。我试着按照推荐
的
方式<em
浏览 1
提问于2013-12-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
将函数矢量化为矢量化函数Python
python
、
function
、
numpy
、
vectorization
我想解决下一个问题:我有一个值
矩阵
,每个值代表一部电影
的
评分,我有下一个函数,它返回一个值(距离):这个函数运行得很好,所以我想要获得一个列表,其中包含从一个指定电影到其他电影
的
所有距离,我这样做了,它是有效
的
print("Movie: " + str(cl
浏览 22
提问于2017-12-19
得票数 1
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