在多维ndarray的最后一个维上计算点积的最快方法是什么?
现在我正在做这件事:
import numpy as np
a=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
b=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
# for the sake of simplicity, a and b are the same for this example
ab=(a*b).sum(axis=-1)
我认为einsum在这里是有用的,但我很难将它应用到我的案例中。
谢谢!
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
a = np.reshape(a,(1,6))
b = np.array([[1,2.1],[3.5,4],[5,6.8]])
b = np.reshape(b,(1,6))
c = np.concatenate((a,b))
当我用np.concatenate.连接数组a和b时我得到了一个类型浮动的数组。是否有可能在连接后保留结果数组的数据类型?
嗨,我在我的自定义网格中使用视图模型(使用knockout自定义模板).There是网格下面所有字母表的列表,用于过滤。过滤意味着当我点击'A‘时,以字母'A’开头的数据应该只是可见的。当我点击'B‘时,以'B’开头的数据应该只在自定义网格中可见。该代码可以很好地处理网格中的当前可见数据,但它不能过滤整个视图模型数据。我知道在我的jquery选择器-$(".row")中有一些问题,但我不知道如何解决它。下面是我的代码:
abcFilter: function (filterChar) {
if (filterCha
我试图生成一个三维高度图,我有一个规则的网格,传感器收集的高度数据和一个名为"data.txt“的文件中的数据存储。数据每一行存储一个数据。the
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.stats import multivariate_normal
from matplotlib import cm
x = np.linspace(0,350,18)
y = np.linspace(0,350,15)
z = np
我有dataset,它包含大小为8x8的50幅图像,平坦为64大小的数组。使用函数imshow of matplotlib.pyplot (plt)来可视化数据集的前16幅图像(在4x4网格中)。
我尝试了以下代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.rand(50,64) #this will simulate my data
fig=plt.figure(figsize=(8, 8))
for i in range(16):
img = np.res
我试图在我的数据中拟合一条多项式曲线。x是输入,y是预期输出。为此目的,我使用了以下代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c
psnr_bitrate = np.vstack([
np.loadtxt(path, dtype='float')
for path in glob.iglob(r'E:/pythoncode/classification/*.tx