我想将2D数组的元素“移动”到新的坐标中,这些坐标存储在另外两个数组中。我希望将其自动化,因为实际上我的数组很大(400x200x100)。有些值不会找到他的坐标,也不会被使用,其中一些坐标被蒙住了,我在下面的示例中使用了值0来说明这一点。如果坐标被屏蔽,我想要重新洗牌的数组中的元素将不会被使用。
import numpy as np
#My new coordinates in X and Y directions
mx = np.array([[ 1., 2., 3., 4., 0.],
[ 1., 2., 3., 4., 0.],
[
我需要一个Torch命令,它检查两个张量是否有相同的内容,如果它们有相同的内容,则返回TRUE。
例如:
local tens_a = torch.Tensor({9,8,7,6});
local tens_b = torch.Tensor({9,8,7,6});
if (tens_a EQUIVALENCE_COMMAND tens_b) then ... end
我应该在这个脚本中使用什么而不是EQUIVALENCE_COMMAND呢?
我简单地尝试了==,但它不起作用。
我正在尝试使用numpy的fromfunction创建一个numpy矩阵,每个矩阵元素都作为函数的输出元素。下面是我的代码,它失败了,并显示错误消息IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type。我在Stackoverflow上读了一些资源,他们说文档是误导性的(),有时它不能像预期的那样工作。在阅读完这些线程之后,我怀疑问题出在我访问了输入函数中的两个数组q_x和rs。有关于如何摆脱这个错误的想法吗?
import numpy as np
q_x = np.array([1,2,3,4,5,6,7
作为一个激励的例子,假设我们在一个由异构节点组成的网络中有一个边权重预测问题,例如图像和文本,并希望连接每一对可能的输入。下面是数据外观的一个简单示例: # two inputs of different shape
x = np.array([[1, 1],
[2, 2],
[3, 3]])
y = np.array([[4, 4, 4],
[5, 5, 5]])
# a predicted feature we'd like to model
z= np.array([0, 1, 1, 0, 0