我有两个稀疏二进制矩阵A和B,它们具有匹配的维度,例如A具有shape I x J,B具有shape J x K。我有一个自定义操作,它产生一个形状为I x J x K的矩阵C,其中每个元素(i,j,k)只有在A(i,j) = 1 and B(j,k) = 1时才是1。(2, size=(J, K))
C = np.zeros((I,J,K)) for j
我正在处理形状(N,),(N,3)和(N,3,3)的numpy数组,它们表示三维空间中的标量序列、向量和矩阵。我实现了点乘积、矩阵乘法和矩阵/向量乘法,具体如下: return np.einsum('ij, ij -> i', v, w)
return np.einsum('ijk, ik -> ij
np.einsum('ij,ji->ij', a, b)a = np.asarray([[1,2]])print np.einsum('ij,ij->ij', a, b)
返回一个1x2数组。但在我看来,这似乎相当模糊;在上述情况下,我不明白numpy是如何根据指数的顺序(这显然发生了变化)来决定输出数组的最终大小的。在形式上,我知道以下
我正在研究的一个算法需要在几个地方计算一种矩阵三重乘积。该运算采用三个维数相同的方阵,并产生一个3-指数张量.标记操作数A、B和C,结果的(i,j,k)-th元素是在numpy中,您可以使用einsum('ia,aj,ka->ijk', A, B, C)计算这个值。是否还有其他重优化的数值C/Fortr
我正在获取字符串形式的用户输入,我需要验证它是否为“操作数空间运算符空间操作数”或“2+5*7^2”格式。这是用java编写的。我研究了几个小时,尝试了正则表达式和循环。我就是想不出如何验证这个字符串。下面是我尝试过的一些代码。在本例中,我将字符串转换为字符。for(int i = 0; i < s.length(); i++){
char x = s.charAt(i);