例如,使用显式循环:
In [198]: numpy.dstack([numpy.diag(M[i, :]) for i我的实际数组很大,我希望避免显式循环(在map中隐藏循环而不是列表理解不会提高性能;它仍然是一个循环)。尽管numpy.diag适用于构造规则的二维对角矩阵,但它不会扩展到更高的维数
我正在通过Anaconda2.1.0发行版使用scipy和numpy。我使用Spyder作为我的Python IDE。运行import scipy as sp时,无法通过sp.访问子包,如优化、linalg、集群等
但是,当我运行import numpy as np时,我可以通过np访问它的所有子包,如linalg、随机、矩阵库、多项式、测试等等。这两种进口产品的运作方式不同,原因何在</e
我有一个维度为h x w x c的3D矩阵A。我想从每个“通道”c中提取维度ph x pw的补丁。ph除h,pw除w。在此示例中,ph x pw = 2 x 2我知道如何在tensorflow中使用gather_nd来做这件事,但我希望能有更有效的方法来设置它,因为维度会很大,而且我不希望在内存中有gather_nd的索引数组。有没有可能进行一次智能重塑?numpy</