每个项目i的结构如下:t_i是一个可变大小的元组,可以包含列表(1,...,n)的任何有序子序列。我想知道使用n x n g 来构造矩阵(使用numpy数组)最有效的方法是什么,比如
矩阵的每一行i都对应于t_i:(e_i, b_i):1.在t_i中出现的行元素(在矩阵中)应该使用e_i来设置;2.其他行元素默认为0。例如,假设8 x 8矩阵的<em
像C = X[numpy.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :]这样的代码行让我非常困惑。 有人能解释一下这段代码到底在做什么吗?matrix out of the data # Get k random points from the data # Remove the last col
C = [C[j][:-1] for j
我希望通过numpy从Matlab过渡到Python。我在理解使用numpy的数组索引时遇到了一些困难。 作为示例,我希望使用'for‘循环将行向量的内部元素赋值为特定值。numpy中的索引似乎是独一无二的,当涉及到索引排名1的列数组与行数组时。;dx=L/N;k=500.0;
aE(i)=k*S/dx;
en
我试图使两个向量的外积更有效,方法是移除零元素,做外积,然后用零号行放大得到的矩阵,或者插入零矩阵。(使用scipy对矩阵进行解析并不真正有效,因为转换的成本很高,而且我一遍又一遍地这样做。)vec_sp # This is faster than dot product由于它是两个向量的外积,我知道原始矩阵中的零行</
如何在2d numpy矩阵中隔离与特定条件匹配的行?例如,如果我有一些数据,并且我只想查看0索引的值为5或更小的行,我如何检索这些值?我尝试过这种方法: [10, 8, 2], [6, 5, 7],
#My attempt to retrieve all rows where index 0 is les