基于元素的numpy计算
是指使用numpy库进行数组的逐元素操作和计算。numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，可以方便地进行向量化计算。
在基于元素的numpy计算中，可以对numpy数组进行各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。这些运算会逐个元素地对数组进行操作，即对应位置的元素进行计算，得到一个新的数组作为结果。
基于元素的numpy计算具有以下优势：
- 高效性：numpy使用底层C语言实现，对数组的操作效率高，能够快速处理大规模数据。
- 简洁性：numpy提供了丰富的数学函数和操作符重载，可以简洁地表达复杂的数学计算。
- 广泛应用：numpy广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域，是Python生态系统中不可或缺的工具。
基于元素的numpy计算在各种场景下都有广泛的应用，例如：
- 数组运算：可以对数组进行逐元素的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。
- 统计计算：可以对数组进行统计计算，如求和、均值、方差等。
- 数据处理：可以对数组进行数据清洗、转换、筛选等操作。
- 图像处理：可以对图像进行像素级别的操作，如调整亮度、对比度、图像滤波等。
- 机器学习：可以对数据进行向量化计算，方便进行机器学习算法的实现。
腾讯云提供了一系列与numpy相关的产品和服务，例如：
- 云服务器（CVM）：提供高性能的云服务器实例，可以在上面部署numpy相关的应用。
- 弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理服务，可以方便地进行numpy计算。
- 云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，可以存储和管理numpy数组数据。
- 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，可以支持numpy在机器学习中的应用。
更多关于腾讯云产品和服务的信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
我是初学者在Python.Trying动手学习numpy。
import numpy as np
x = np.arange(0.5, 10.4, 0.8, int)
它输出：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ]
我希望它会返回(因为最后一项是10.4)：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ]
除此之外，如果我执行这个(理解这个例子)：
x = np.arange(0.5, 10.4, 0.8)
print(x)
它打印：
[ 0.5 1.3 2.1 2.9 3.7 4.5 5.3 6.1 6.
浏览 16提问于2017-07-04得票数 3
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阅读时，我跌跌撞撞地走到了这条线上
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])
28, 28来源于width, height，1来源于频道数。但是为什么是-1呢
我猜这与小批量训练有关，但我想知道为什么是-1而不是1 (在numpy中似乎得到了相同的结果)。(可能相关:为什么numpy的重塑对-1、-2和1产生了相同的结果)？
浏览 23提问于2017-01-25得票数 12
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3回答
我有一些相同大小的MxN (支持向量机预测)的numpy数组。我需要创建一个新的，具有相同的大小，但只有更高的价值，每个职位。示例：
[[1,2,1,3], [[2,1,5,1], [[2,2,5,3],
[2,5,2,1]] and [1,3,5,5]] result [2,5,5,5]]
[4,1,3,1]] [4,2,1,2]] [4,2,3,2]]
和产品如下所示：predict = a * b * c，其中a, b and c是从其他预测中读取的具有相同大小的numpy数组。
谢谢。
浏览 2提问于2016-03-24得票数 2
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我的问题是关于Numpy的FFT函数中使用的算法。
Numpy的文档说它使用Cooley-Tukey算法。但是，正如您可能知道的那样，只有当点数N是2的幂时，此算法才有效。
numpy是否填充我的输入向量xn以计算其FFT Xk？(我不这么认为，因为我在输出中的点数也是N)。我如何才能真正“看到”numpy用于其FFT函数的代码呢？
干杯!
浏览 0提问于2012-12-12得票数 4
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我有一个python代码分配，在其中我必须填充它的一些部分。我必须创建和定义给定的函数，这就是我所写的：
import numpy as np
# define candidate functions
# you can use numpy functions
def h1(s):
return (-min(1,s))
def h2(s):
return (0.5*s + 0.5)
def h3(s):
return (min(s, 0.2*s))
def h4(s):
if s >= 0 :
return (min(s, 0.2*s))
浏览 1提问于2022-03-19得票数 -4
我正在尝试弄清楚statsmodels.sm.api是如何计算标准误差的：
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
data = pd.read_csv("Advertising.csv", index_col=0)
X = sm.add_constant(data[['TV', 'radio' ,'newspaper']])
y = data["sales"]
model = sm.OLS(y, X).fit()
y
浏览 11提问于2019-11-10得票数 0
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1回答
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
浏览 0提问于2012-08-21得票数 18
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如果使用np.linalg.solve求解线性方程组，则结果具有dtype=float。
虽然这对于“小”整数来说是可以的，但是较大的整数会导致错误的结果：
import numpy as np
A = np.array([[1000000000000,2000000],[3000000000000,4000000]])
x = np.array([1000000,2000000])
np.linalg.solve(A, A @ x)
结果：
array([1000000. , 1999999.999872])
我的问题不是，为什么会发生错误，我知道这一点。我也知道numpy整数的极
浏览 5提问于2020-01-01得票数 1
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我有一个数据的张量，它是Tensorflow中网络的输出，但是，我想将其重新格式化为由原始张量的元素组成的更大批量。这不是很清楚，所以假设我的网络的输出是一个形状为(10,1000，1) - (batch_size，length，features)的张量，我想重新格式化它，这样我现在就有了( 500，10，1)，这是来自原始数据集的长度为10的500个向量。 我对numpy很熟悉，所以我正要用它，但你只能在EagerTensors中使用numpy。我不确定这是否是一个额外的问题，但我正在尝试一个GAN网络，所以代码看起来像这样： with tf.GradientTape() as gen_t
浏览 25提问于2020-06-20得票数 0
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2回答
我在numpy中有一个不对称的2d数组，因为有些数组比其他数组长，例如：[[1, 2], [1, 2, 3], ...]
但numpy似乎不喜欢这样：
import numpy as np
foo = np.array([[1], [1, 2]])
foo.mean(axis=1)
回溯：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/tom/.virtualenvs/nlp/lib/python3.5/site-pa
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
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我想在更短的时间内(例如GPU)计算大信号的fft (大样本大小)。我尝试了以下模块：
PyFFT -不支持2D变换和2的非幂
gpyfft -变换的大小也不是任意的( 2，3，5的幂)
scikits.cuda -只返回N/2+1系数.在进行复杂输入的转换时会出现问题。
numpy.fft -任意输入，完全转换，支持2d转换
python包装的numpy.fft包的"GPU版本“是什么？(可选:可否以数据自动化系统为基础？)
浏览 1提问于2016-02-22得票数 1
我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
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我被Numpy运动困住了，上面说：
使用掩码将折叠列表中小于100的所有值乘以2：
A= np.array(230，10,284，39，76)
重复此操作，直到所有值都超过100为止。
import numpy as np
a = np.array([230, 10, 284, 39, 76])
cutoff = 100
for i in range (10):
a[a < cutoff] *= 2
print (a)
if a.all() > cutoff:
break
当数组中的所有值都高于临界值时，我不知道如何停止迭代？我认为nu
浏览 4提问于2017-05-25得票数 1
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1回答
我正在做一个图像处理项目。我想使用二维卷积来计算淤积窗口的标准差。我现在可以计算平均值，但我找不到计算标准差的方法。下面是我的代码：
import torch
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTenso
浏览 0提问于2020-05-31得票数 1
2回答
Python:快速设置和循环数据
、、、、
我有很小的折页代码，太慢了。对于我需要的1000行，大约需要2分钟。我需要它跑得更快。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,1000,size=(1000, 4)), columns=list('ABCD'))
start_algorithm = time.time()
myunique = df['D'].unique()
for i in myunique:
itemp = df[df['D'] == i]
浏览 3提问于2016-06-12得票数 3
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整形和叠加阵列
、、、、
我继承了一段代码，作为一个新手，我不理解它的复杂性。它正在形成生成的2x1数组，作为matplotlib.LineCollect的行传递。
coar[t] = na[j]
coart = coar.reshape(-1,1,2)
segments = np.hstack([coart[:-1],coart[1:]])
请更正我的术语:它正在迭代1x2数组na，并将它们放入“coar”“数组数组”中。
coar
[[51 50]
[52 50]
[52 49]
[52 4
浏览 1提问于2015-07-28得票数 0
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矩阵逆广播
、、、、
我试图通过Numpy广播计算Rij = Aij * Bij/Cij。
B1 * np.linalg.inv(C1)给出了一个奇异矩阵误差。
我也试过这样做。它给了我一些价值，但我不太确定它是否正确。D = B1 / C1[..., None]
import numpy as np
from numpy.linalg import inv
A = [[(i+j)/2000 for i in range(500)] for j in range(500)]
B = [[(i-j)/2000 for i in range(500)] for j in range(500)]
C = [[((i+
浏览 3提问于2022-11-11得票数 -1
我使用csv.writer.writerow来写多个参数：chromosome.weight_height, chromosome.weight_holes, chromosome.weight_bumpiness, chromosome.weight_line_clear对于csv文件中的每一行，问题是要写正确的值，但是要用方括号，我不希望这样。有没有办法去掉支架？
def write_generation_to_file(generation_number, population):
with open(configuration.WEIGHTS_FILES_FOLDER + &#
浏览 25提问于2021-03-11得票数 0
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我在为numpy数组中的元素建立索引时遇到了问题
import numpy as np
a=np.zeros([10,6,1,1],dtype=np.float32)
我想做些类似的事情，比如print(a[2,3,1,1])
但是它给出了错误的索引
浏览 2提问于2018-05-31得票数 0
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我想从所有处理器收集numpy数组内容到一个处理器。如果所有数组都是相同大小的，则可以工作。但是，我不认为对依赖proc的大小的数组执行相同任务的方法是自然的。请考虑以下代码：
from mpi4py import MPI
import numpy
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.rank
size = comm.size
if rank >= size/2:
nb_elts = 5
else:
nb_elts = 2
# create data
lst = []
for i in xrange(nb_elts):
lst
浏览 2提问于2016-02-12得票数 2
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1回答
有没有办法将IncrementalAvg().Avg()中的for循环转换为numpy中的矢量化形式？而不是遍历输入时间序列X中的每个条目，矢量化方法可能会更有效。理想情况下，np.mean()和IncrementalAvg().Avg()应该产生与下面提供的示例相同的结果。 import numpy as np
class IncrementalAvg:
def __init__(self, avg=None, counter=0):
self.avg = avg
self.counter = counter
pass
浏览 15提问于2021-10-08得票数 0
函数numpy.gradient() (numpy 1.9.0)在计算边界值(开始值和结束值)方面似乎存在问题(我知道它使用的是第一个差异，而中心值是使用中心差异计算的)。例如，请考虑以下示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 4])
arrgrad = np.gradient(arr)
在这里，我希望arrgrad能够获得以下值
[ 1. 1.5 2. ]
即
arrgrad[0] = (2-1)/1 = 1
arrgrad[1] = (4-1)/2 = 1.5
arrgrad[2] = (4-2)/1 = 2
但我知道结果
[ 0
浏览 1提问于2014-10-14得票数 3
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3回答
我有两个整数A和B的numpy数组，数组A和B中的值对应于事件A和B发生的时间点。我想将A转换为包含自最近事件b发生以来的时间。 我知道我需要用A的每个元素减去它最近的最小的B的元素，但是我不确定怎么做。任何帮助都将不胜感激。 >>> import numpy as np
>>> A = np.array([11, 12, 13, 17, 20, 22, 33, 34])
>>> B = np.array([5, 10, 15, 20, 25, 30]) 期望的结果： cond_a = relative_timestamp(to_tra
浏览 27提问于2019-05-07得票数 4
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我希望计算一个非常接近1的值的自然对数，但不是精确的1。
例如，np.log(1 + 1e-22)是0，而不是某个非零值.然而，np.log(1 + 1e-13)不是零，并且计算为9.992007221625909e-14。
在使用numpy函数与使用dtype作为np.longdouble定义numpy数组时，我如何理解这种精度的权衡？
在我使用的系统上浮动numpy的精度信息(v1.22.2)：
>>> np.finfo(np.longdouble)
finfo(resolution=1e-15, min=-1.7976931348623157e+308, max=1.7
浏览 41提问于2022-05-14得票数 0
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我可以从看到下面的代码试图做什么。但来自sum的y=torch.sum(x**2)让我感到困惑。对于sum操作，y变成一个只有一个值的张量。我把.backward()理解为计算导数，为什么我们要使用sum并将y降低到一个值呢？
import pytorch
import matplotlib.pyplot as plt
x = torch.linspace(-10.0,10.0,10, requires_grad=True)
Y = x**2
y = torch.sum(x**2)
y.backward()
plt.plot(x.detach().numpy(), Y.detac
浏览 0提问于2019-08-02得票数 4
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1回答
我希望在另一个一维numpy数组(arr2)中找到给定一维numpy数组(arr2)中元素的频率。数组arr1包含没有重复的元素。此外，arr1中的所有元素都是arr2唯一元素数组的一部分。
以这个为例，
arr1 = np.array([1,2,6])
arr2 = np.array([2, 3, 6, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0])
目前，我所用的方法如下：
freq = np.zeros( len(arr1) )
for i in range( len(arr1) ):
mark = np.where( arr2==arr1[i] )
freq[i] =
浏览 1提问于2019-01-10得票数 3
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1回答
我不知道为什么没有人在这里返回True。我认为这可能与numpy.any有关，而不是所建议的内置any()函数。但是，我也尝试将any调用为__builtins __.any，但它仍然返回False。
将numpy导入为np
import numpy as np
VCI=20
anom_con = [10,20,35,50]
print VCI<anom_con[3]
print VCI<any(anom_con)
返回：
True
False
有趣的是，我还在代码的其他地方使用了任何()，它在这里工作得很好：
z=-0.668
z_con = [-2,-1.5,-1,1,1.5,
浏览 0提问于2019-04-30得票数 0
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3回答
迭代小列表n次
、、、
我所拥有的：
list_1 = ["a", "b", "c"]
rounds = 5
我需要的是:每次获取一个小列表的元素，用于n时间；考虑到列表的长度小于n
for _ in range(rounds):
-> get element of list_1 sequentially
预期结果：
"a"
"b"
"c"
"a"
"b"
numpy方法是可以接受的。
谢谢
浏览 4提问于2020-09-09得票数 1
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是否有一个numpy函数来计算2D numpy数组中某个值出现的次数。例如。
np.random.random((3,3))
array([[ 0.68878371, 0.2511641 , 0.05677177],
[ 0.97784099, 0.96051717, 0.83723156],
[ 0.49460617, 0.24623311, 0.86396798]])
如何在这个数组中找到0.83723156发生的次数？
浏览 13提问于2016-07-06得票数 4
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我想要得到一个新的矩阵，它计算每一行非零元素的逆和。所需的输出被附加。
import numpy as np
A=np.array([[1,2,0],[4,0,6],[0,8,9]])
期望产出：
array([[(1/1) + (1/2),
(1/4)+(1/6),
(1/8)+(1/9)]])
浏览 13提问于2022-04-10得票数 0
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使用两种不同的方法在XGBOOST特性的重要性，给我两个不同的最重要的特性，哪一个应该相信？
什么时候应该使用哪种方法？我很困惑。
设置
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
import xgboost as xgb
df = sns.load_dataset('mpg')
df = df.drop(['name','origin'],axis=1)
X
浏览 3提问于2019-11-21得票数 6
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4回答
numpy有三个不同的函数，它们似乎可以用于相同的事情--除了numpy.maximum只能按元素使用，而numpy.max和numpy.amax可以在特定的轴上使用，或者所有的元素。为什么不仅仅是numpy.max？这在性能上有什么微妙之处吗？
( min对amin和minimum也是如此)
浏览 6提问于2015-11-06得票数 206
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我广泛地搜索了这个问题，但我找不出哪里出了问题。我一直在想： “在'numpy.ndarray‘和’int‘的实例之间不支持TypeError：'>’”。 我搜索了它，网站引导我下载了一个包，但仍然没有解决我的问题。我的代码如下所示： result=[]
FracPos = np.array(result)
for x in lines:
result.append(x.split())
TotalCells = np.array(result)[:,2]
print(type(TotalCells))
print(type(FracPos))
FracPos
浏览 47提问于2020-04-10得票数 0
2回答
我想知道是否有允许通过聚类、回归和随机回归进行估算的库。到目前为止，我已经做了平均，中位数和KNN的估算。我试图评估小型数据集的最佳估算方法(在本例中是Iris)。我不得不愉快地创建NaN值，因为Iris集没有。
我的KNN估算代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from fancyimpute import KNN
data = pd.read_csv("D:/Iris_classification/train.csv")
mat = data.iloc[:,:4].as_matrix
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
我想要一种简单的方法来得到向量r =[ r1，r2，r3 ]和数组A =[ A，A1，A2 ]之间的“点乘积”，其中Ai是矩阵，结果是矩阵
dot(r, A) = r[0]*A[0] + r[1]*A[1] + r[2]*A[2]
其中点(r，A)是矩阵。例如，r可能是numpy 1D数组，A是numpy ndarray。
浏览 0提问于2020-12-03得票数 0
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评估以下NumPy数组A的以下语句的结果： A = numpy.array([[8,3,1,0] , [2,2,4,-1] , [3,-2,1,6]])
>> z = A[[0,2],[3,0]]
"Question: What is the output?"
array([0, 3]) "Answer"
>> t = numpy.where(A[1:3,1:]>2)
"Question: What is the output?"
(array([0, 1], dtype=int64), array([1
浏览 27提问于2020-01-08得票数 1
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1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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在python和numpy上不是很好，但是在机器学习代码中处理均方错误。
希望执行python子例程来返回基于test_data的均方错误，结果如下。
答案现在很好(不要引用x和y已经是一个矩阵)。
for (x, y) in test_data:
predictedMatrix = self.feedforward(x)
actualMatrix = y
results = ((predictedMatrix - actualMatrix) ** 2).mean()
return(results)
*最初的问题是*
我的代码看
浏览 1提问于2017-04-30得票数 1
2回答
根据的说法，numpy.power应该这样做，但它在稀疏矩阵上失败了：
>>> X
<1353x32100 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 144875 stored elements in Compressed Sparse Row format>
>>> np.power(X, 2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>"
浏览 0提问于2011-06-22得票数 17
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1回答
我有一个存储信号信息的NumPy数组。在下面的代码中，为了方便起见，我刚刚用随机数创建了它。现在我需要根据标准从信号阵列中选择位置。为了简洁起见，我再次简化了以下标准。我试图通过将这些位置附加到一个名为positions的空NumPy数组中来存储这些位置。我知道我对NumPy.append()函数的使用一定是错误的。我试着调试它，但是我找不到这个bug。我做错了什么？
import numpy as np
import numpy.random as random
signal = random.randint(1,10000,1000)
positions = np.array([],d
浏览 3提问于2013-04-01得票数 1
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2回答
当我在numpy中计算蒙面数组的梯度时
import numpy as np
import numpy.ma as ma
x = np.array([100, 2, 3, 5, 5, 5, 10, 100])
mx = ma.masked_array(x, mask=[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])
结果数组的掩码与原始掩码不同：
np.gradient(mx)
masked_array(data = [-- -- 1.5 1.0 0.0 2.5 -- --],
mask = [ True True False False False False Tr
浏览 1提问于2018-04-29得票数 1
回答已采纳
当我创建一个浮点数的DataFrame并执行any(df.isna())时，无论数组的内容是什么，它总是返回True。我希望这会给出与df.isna().any().any()相同的结果。我错过了什么？ import pandas as pd
import numpy as np
import sys
print(f'Pandas version {pd.__version__}')
print(f'Numpy version {np.__version__}')
print(f'Python version: {sys.version}')
浏览 49提问于2020-12-12得票数 0
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考虑下面的numpy数组和：
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a = a+b
print a
这将打印以下内容：
array([ 11.3, 11.3])
现在，如果我使用+=
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a +=b
print a
结果是：
array([11, 11])
对这种行为的解释是什么？我使用的是python 2.7.7和numpy 1.8.2
浏览 0提问于2015-03-05得票数 1
1回答
我有一个numpy数组array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，我如何得到它的间距，即1？
浏览 1提问于2021-03-17得票数 0
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我想组合两个numpy数组，生成一个数组，每个数组的值最大。
import numpy as np
a = np.array([[ 0., 0., 0.5],
[ 0.1, 0.5, 0.5],
[ 0.1, 0., 0.]])
b = np.array([[ 0., 0., 0.0],
[ 0.5, 0.1, 0.5],
[ 0.5, 0.1, 0.]])
我想制作
array([[ 0., 0., 0.5],
[ 0.5,
浏览 1提问于2015-02-26得票数 9
在python (使用numpy)中，如何最好地在一组数组(二维数组)中找到给定数组的出现次数？这是(简化的)我需要用python代码表达的内容：
patterns = numpy.array([[1, -1, 1, -1],
[1, 1, -1, 1],
[1, -1, 1, -1],
...])
findInPatterns = numpy.array([1, -1, 1, -1])
numberOfOccurrences = findNumberOfOccurrences(n
浏览 0提问于2013-05-06得票数 2
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我试着用numpy.random.normal建模一个随机数。从这个随机数(mean=0，std=1)
I绘制多个大小相似的样本(例如m=100)I计算每个样本的std值，取所有标准差的平均值
理论统计和R也告诉我，这必须收敛到所选的std (即1)。但不知何故，使用numpy (和scipy.stats)，它没有。
此代码生成一个图形，显示这种奇怪的行为：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm, tstd
# system setup
m = 100 #
浏览 1提问于2021-06-14得票数 0
有一种将python中的数字列表转换为numpy数组的方法。
但是，我尝试过的简单函数，例如numpy.average(x)，无论x是简单的python列表还是numpy数组都能工作。在哪种情况下，需要将python中的列表(或数组)转换为numpy中的数组？
浏览 1提问于2014-04-11得票数 3
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稀疏矩阵中列元素的乘积
、、、、
我有一个稀疏的csc矩阵，它包含许多零元素，为此，我想为每一行计算所有列元素的乘积。
即：
A = [[1,2,0,0],
[2,0,3,0]]
应改为：
V = [[2,
6]]
使用numpy稠密矩阵，可以通过用一个值替换所有零值并使用A.prod(1)来实现这一点。但是，这不是一个选项，因为稠密矩阵太大了。
在不将稀疏矩阵转换成密集矩阵的情况下，有什么方法可以做到这一点吗？
浏览 4提问于2016-12-01得票数 3
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Numpy转置乘法问题
、、、
我试着找一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能使用numpy。
testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
prod = testmatrix * testmatrix.T
print eig(prod)
我希望该产品能得到以下结果：
5 11 17 23
11 25 39 53
17 39 61 83
23 53 83 113
和特征值：
0.0000
0.0000
0.3929
203.6071
相反，当我将testmatrix与其转置相乘时，我得到了Value
浏览 1提问于2010-07-09得票数 23
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