我的职能如下:
def logistic(y):
print((1-y).shape)
print((y).shape)
return y*(1-y)
y的维数为20 X 10。此函数打印
20 X 10 20 X 10
该函数返回维数20 X 10的另一个矩阵。在向量乘法中,第一个参数的列数必须等于第二个参数的行数。即使不是这样,我如何才能成功地执行这个函数呢?
我可以很容易地计算出这样的情况:
R = numpy.column_stack([A,np.ones(len(A))])
M = numpy.dot(R,[k,m0])
其中A是一个简单的数组,k,m0是已知值。
我想要不同的东西。有固定的R,M和k,我需要得到m0。有办法通过函数numpy.dot()的逆来计算这个值吗?还是只有通过重新排列矩阵才有可能?
如何以更直接的方式做标记为# <----的行?
在程序中,x的每一行都是一个点的坐标,rot_mat[0]和rot_mat[1]是两个旋转矩阵。该程序按每个旋转矩阵旋转x。
改变每个旋转矩阵和坐标之间的乘法顺序是很好的,如果这会让事情变得更简单的话。我想让x的每一行或结果表示一个点的坐标。
结果应该与检查结果匹配。
程序:
# Rotation of coordinates of 4 points by
# each of the 2 rotation matrices.
import numpy as np
from scipy.stats import special_ortho_
我得到两个3d矩阵A ( 32x3x3 )和B(32x3x3),我想得到尺寸为32x3x3的矩阵C。计算可以使用如下循环来完成:
a = numpy.random.rand(32, 3, 3)
b = numpy.random.rand(32, 3, 3)
c = numpy.random.rand(32, 3, 3)
for i in range(32):
c[i] = numpy.dot(a[i], b[i])
我相信一定有一个更有效的单行解决方案来解决这个问题。有人能帮上忙吗,谢谢。
我有一个三维点的数组,就像每24个三维点在同一个平面上,它们大致形成一个圆。我试图将滚动、俯仰和偏航的数据添加到数据集中,以便在围绕轴应用旋转角度后,每24组点以这样一种方式形成圆,即它看起来像是弯曲的管状形状。我使用的代码使用OpenGL将其公式化到一个表面中。收集的数据来自管道内的IMU。 我面临的问题是,当我应用这些数据来创建这个管状图,直到沿着Z轴旋转(这是滚动),一切看起来都很好,但当我沿着x和y轴乘以旋转矩阵时,输出是倾斜的,完全错误。有人能指出我在代码中做错了什么吗? 这是我为旋转所做的代码 import numpy as np
roll = np.load("tub
w = scipy.linalg.inv(X.transpose() * X)* X.transpose() * y;
当我在我的一个函数中执行以下操作时..我得到以下错误。我对Python有点陌生,希望得到任何帮助。谢谢。
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (64,242) (242,64)
var a=1;
b=++a*a;
console.log(b);
console.log(a);
结果是4,2。程序是如何得到这个结果的?在我看来,结果将是2,2
谁能告诉我javascript编译器是如何编译这段代码并得到结果4,2的。
那么深层次的问题是,为什么这两段代码的结果是相同的。
var a=2;
var b=3;
c=(a++)*a;
console.log(c);
var a=2;
var b=3;
c=(a++)*b;
console.log(c);
有人能一步一步地解释这一点吗?
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
我正在写一个程序来找出两个向量之间的余弦相似度。对于小的文本文件,它工作得很好,但对于大数据,它会给出错误。我已经经历了许多广播的例子,但不能得到实际的问题。(在p=x*y行出现错误)
x = numpy.dot(u, u.T)
y = numpy.dot(v, v.T)
p = x * y
value = numpy.dot(u, v.T) / p
p=(x*y)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (224,224) (180,180)
假设我们有两个矩阵a= [1,2],b= 。使用numpy.dot(a,b),我们可以得到res = [19,22,43,50]的结果。如果在结果中,我们只需要元素的一部分,即[19,NA,NA,50],而我们不关心22或43。在知道我想要结果矩阵的哪一部分(在我的示例中是mask = [1,0])的情况下,我如何实现这样的数字点积?
实际的结果掩码是一个随机csr_matrix。
通常,我们有两个大矩阵A(大小:M x N)和B(大小:N x P)。在numpy.dot()结果中,我们只关心掩码M中为1的元素(大小:M x P)。因此,我们希望通过跳过掩码中为0的元素来提高性能。
我正在解一个线性方程组Ax=b。众所周知,A是平方的并且是满秩的,但它是一些矩阵乘法的结果,例如A = numpy.dot(C,numpy.dot(D,E)),其中结果可以是1x1,这取决于输入C,D,E。在这种情况下,A是一个float。
即使当b是1x1时,也会确保它是向量。
我目前正在做
A = numpy.dot(C,numpy.dot(D,E))
try:
x = numpy.linalg.solve(A,b)
except:
x = b[0] / A
我搜索了numpy的文档,没有找到其他可以接受第一个标量或第二个输出数组的solve和dot替代方案。实际上,num
我想将矩阵与大值相乘。
here is my code
import time
import numpy
def mm( mtx_a, mtx_b):
tpos_b = zip( *mtx_b)
rtn = [[ sum( ea*eb for ea,eb in zip(a,b)) for b in tpos_b] for a in mtx_a]
return rtn
print ("first part of project of OS")
N=input("select the size of N*N matrix by entering the power
我正在尝试将两个numpy数组相乘作为矩阵。我期望如果A是n x m矩阵,B是m x p矩阵,那么A*B将生成n x p矩阵。
此代码创建一个5x3矩阵和一个3x1矩阵,正如shape属性所验证的那样。我小心翼翼地在二维中创建这两个数组。最后一行执行乘法,我期望得到一个5x1矩阵。
A = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5]])
print(A)
print(A.shape)
B = np.array([[2],[3],[4]])
print(B)
print(B.shape)
print(A*B)
结果
[[1 1 1]
[2
我有一个有784个输入,30个隐藏神经元和10个输出神经元的神经网络。主要的性能问题是反向传播。目前,一次反向传播需要大约0.1秒的时间。由于我的训练集是6万个例子,这将需要很长的时间,我甚至确认我的算法是有效的。
我试图并行化hidden_to_output和input_to_hidden函数,但没有效果。我为混乱的代码道歉,但我附加了用于计算错误/反向传播的两个函数。
只是想知道如何在不涉及tensorflow的情况下加速/并行它。
def hidden_to_output(weights2):
for i in range(len(weights2)):
sub_list = [