有没有办法初始化一个形状的numpy数组并将其相加?我将通过一个列表示例来解释我需要什么。如果我想创建一个在循环中生成的对象列表,我可以这样做:
a = []
for i in range(5):
a.append(i)
我想用numpy数组做一些类似的事情。我知道vstack,concatenate等。然而,这些似乎需要两个numpy数组作为输入。我需要的是:
big_array # Initially empty. This is where I don't know what to specify
for i in range(5):
array i of sha
在Git中,我可以使用一个交互式的重基来重写历史,这是很棒的,因为在我的特性分支中,当我探索了不同的重构因子和完成它的方法时,我用了大量的部分工作代码进行了提交。
在将分支重定位或合并到master之前,我想将大量的提交合并在一起。
一些组合提交的顺序从第一(顶部)到底部(最后)
1. Initial commit on feature branch "Automatic coffee maker UI"
2. Add hot chocolate as product
3. Add tea as product. Products are now generic
4. Crea
请告诉我为什么这个C# for循环执行后sum的值是20而不是30:
for (int i = 2; i < 10; i += 2)
{
sum += i;
}
在我看来,在第一次迭代结束时,我会是2和2,在第二次迭代结束时,我会是4和和6,然后是6和12,然后是8和20,然后,当循环开始到第五次迭代时,我仍然会在8处小于10,所以我会递增到10,并且sum将是20 + 10 = 30。然后当下一次i= 10时,执行就停止了。但是答案是20,为什么循环不进入第五次迭代呢?请对我温柔点。
非常感谢您的启发。
我有一个很大的矩阵A,形状是(n, n, 3, 3),n是关于5000的。现在我想求矩阵A的逆矩阵和转置矩阵
import numpy as np
A = np.random.rand(1000, 1000, 3, 3)
identity = np.identity(3, dtype=A.dtype)
Ainv = np.zeros_like(A)
Atrans = np.zeros_like(A)
for i in range(1000):
for j in range(1000):
Ainv[i, j] = np.linalg.solve(A[i, j], iden