from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances as ED
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
optimizer.zero_grad()
prediction = model(x)
loss = ED(prediction.detach.cpu().numpy(),labels.cpu().numpy()) # ED function requires numpy arrays
loss.backward()
opti
我是新使用科学学习和我试图聚集的人,因为他们对电影感兴趣。我创建了一个稀疏矩阵,它有不同的列(每部电影一列)和行。对于给定的单元格,如果用户是否喜欢电影,则为0或1。
sparse_matrix = numpy.zeros(shape=(len(list_user), len(list_movie)))
for id in list_user:
index_id = list_user.index(id)
for movie in list_movie[index_id]:
if movie.isdigit():
index_movie
我有一个简单的问题,为什么这样做没有效率:
import numpy as np
cimport numpy as c_np
import cython
def function():
cdef c_np.ndarray[double, ndim=2] A = np.random.random((10,10))
cdef c_np.ndarray[double, ndim=1] slice
slice = A[1,:] #this line is marked as slow by the profiler cython -a
return
我应该如何在没有开销的pyth
我有一个用例,其中我有一组几千个坐标,我想将它们矢量化,并将它们转换为距离。我想这样做的方式,我结束了一个2D数组,实际上是一个矩阵,即n,n,给我之间的输入点之间的范数。我知道在对角线上会有一堆零,这很好。我想尽可能快地处理它。
目前,我的方法是接受坐标x,y,z是一行的numpy数组,但是列表是从一个文件中加载的,例如5000行。
我目前正在循环遍历坐标列表,如:
for i in range(n):
for j in range(n):
dist[i,j] = round(numpy.linalg.norm(coords[i] - coords[j]), 3)
d
假设我有两个点数组,我想知道每个点之间的距离是多少。
例如:
array_1 = [p1,p2,p3,p4]
array_2 = [p5,p6]
p1 to p6是点,类似于
我想要的输出是
output = [[distance of p1 to p5, distance of p2 to p5, ... distance of p4 to p5],
[distance of p1 to p6, distance of p2 to p6, ... distance of p4 to p6]]
如果我想使用numpy,最好的方法是什么?
我得到了两个numpy数组:一个维度i x m,另一个维度j x m。我想要做的是,循环遍历FirstArray,并将其每个元素与SecondArray的每个元素进行比较。当我说“比较”时,我的意思是:我想要计算FirstArray和SecondArray元素之间的欧几里德距离。然后,我希望存储SecondArray元素的索引,该索引与FirstArray的对应元素最接近,我还希望存储SecondArray元素的索引,该元素仅次于FirstArray元素。
在代码中,这看起来有点类似于以下内容:
smallest = None
idx = 0
f