广播numpy数组值
广播（Broadcasting）是指在NumPy中对不同形状的数组进行算术运算的一种机制。当进行算术运算时，如果两个数组的形状不相同，NumPy会自动调整数组的形状，使其能够进行元素级别的运算。
广播的优势在于可以简化代码，避免使用循环来处理数组的每个元素。通过广播，可以对不同形状的数组进行逐元素的运算，而无需显式地扩展数组的维度。
广播的应用场景包括但不限于：
- 数组的形状不同时的元素级别运算，如矩阵相加、相乘等。
- 数组与标量之间的运算，如数组的每个元素加上一个常数。
- 数组与向量之间的运算，如数组的每一行加上一个向量。
- 数组与矩阵之间的运算，如数组的每一列与矩阵相乘。
在腾讯云的产品中，与广播相关的产品包括：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务，可以在云端快速处理大规模数据。它支持广播变量，可以将一个大的只读变量广播到所有的计算节点上，提高计算效率。详细信息请参考：腾讯云弹性MapReduce产品介绍
- 腾讯云容器服务（TKE）：腾讯云容器服务是一种高度可扩展的容器管理服务，支持广播网络（Overlay Network），可以在容器之间进行高性能的通信。详细信息请参考：腾讯云容器服务产品介绍
通过使用广播，可以简化代码并提高运算效率，使得在处理不同形状的数组时更加便捷和高效。
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2回答
NumPy矩阵加列向量
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我正在使用numpy.matrix。如果我添加一个带有1x3或3x1向量的3x3矩阵，我会得到一个3x3矩阵。
这不应该是undefined吗？如果没有，对此的解释是什么？
示例：
a = np.matrix('1 1 1; 1 1 1; 1 1 1')
b = np.matrix('1 1 1')
a + b #or a + np.transpose(b)
输出：
matrix([[2, 2, 2],
[2, 2, 2],
[2, 2, 2]])
浏览 1提问于2013-04-01得票数 6
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2回答
假设我有一个2D Numpy数组：
>>> a = np.random.random((4,6))
我想在每一行中添加一个一维数组：
>>> c = np.random.random((6,))
>>> a + c
这是可行的。现在，如果我尝试向每一列添加一个一维数组，我会得到一个错误：
>>> b = np.random.random((4,))
>>> a + b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", li
浏览 0提问于2010-01-21得票数 12
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我试图通过对每一行执行(X - means) / variance来规范化一个矩阵。
因为我是用MapReduce实现的，所以我首先计算每一列的平均值和标准方差，然后用以下命令map每一行：
matrix.map(lambda X: (X - means) / variance)
但是我想忽略每一行X中的第一个元素，它是我的目标列，只包含1和0。
我该怎么做呢？
浏览 1提问于2012-12-24得票数 1
2回答
Numpy转置乘法问题
、、、
我试着找一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能使用numpy。
testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
prod = testmatrix * testmatrix.T
print eig(prod)
我希望该产品能得到以下结果：
5 11 17 23
11 25 39 53
17 39 61 83
23 53 83 113
和特征值：
0.0000
0.0000
0.3929
203.6071
相反，当我将testmatrix与其转置相乘时，我得到了Value
浏览 1提问于2010-07-09得票数 23
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腾讯云特价的服务器购买后可以升级配置吗
标题：2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
地址：https://cloud.tencent.com/act/double11
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36
浏览 2618提问于2017-11-01
我正在学习NumPy，我不太确定操作符*到底在做什么。这看起来像是某种形式的乘法，但我不确定它是如何确定的。来自ipython：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a=np.array([[1,2,3]])
In [3]: b=np.array([[4],[5],[6]])
In [4]: a*b
Out[4]:
array([[ 4, 8, 12],
[ 5, 10, 15],
[ 6, 12, 18]])
In [5]: b*a
Out[5]:
array([[ 4, 8, 12],
[ 5, 1
浏览 0提问于2013-08-18得票数 31
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4回答
对于numpy，我可以这样做一个简单的矩阵乘法：
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是，这不适用于PyTorch：
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误：
RuntimeError:一维张量，但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法？
浏览 9提问于2017-06-13得票数 84
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2回答
假设我有一个叫ahat的2x2x100ndarray和一个叫A的2x2矩阵。从尺寸为100的尺寸中减去2x2矩阵的最重要的节能型方法是什么，而不进行循环或整形？
for k in range(ahat.shape[2]):
ahat[:,:,k] = ahat[:,:, k] - A
我试过使用np.apply_over_axes，但没能让它工作。更一般的情况下，如果我有两个兼容的形状，如上面的例子，什么是首选的方式，沿一个特定的维度操作。例如，我可能希望将ahat中的每一个2x2矩阵与A相乘，或者我可能希望在尺寸为100的维度上应用np.linalg.inv。
浏览 1提问于2018-10-06得票数 1
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1回答
在矩阵乘法中，假设A是3x2矩阵(3行，2列)，B是2x4矩阵(2行，4列)，那么如果矩阵C = A * B，则C应该具有3行4列。为什么numpy不做这个乘法呢？当我尝试下面的代码时，我得到一个错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (2,4)
a = np.ones((3,2))
b = np.ones((2,4))
print a*b
我试着调换A和B，总是得到相同的答案。为什么？在这种情况下，如何进行矩阵乘法？
浏览 4提问于2013-08-15得票数 5
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填充矩阵的Python循环
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我正在尝试更高效地在python中填充数组。我有一个5x3矩阵A，我正在通过独立计算z11，z12，...，z33将其转换为3x3矩阵(Z)。下面的代码可以工作，但它很笨拙，我希望将其自动化到一个循环中，以便它可以接受任意大小的A矩阵(n X m)，并将其转换为大小为(m X m)的Z矩阵。如果有人能帮助我，我将不胜感激！ import numpy as np
A = np.array([[1,0,0],
[0,1,0],
[0,1,1],
[0,0,-1],
[0,0,1]])
A1=A[:,0]
A2=A[:,1]
A3=A[:,2]
C = np.array([-
浏览 10提问于2021-04-17得票数 0
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在R中，函数outer在结构上允许您获取两个向量x和y的外部乘积，同时为应用于每个组合的实际函数提供许多选项。例如，outer(x,y,'-')为x和y之间的元素差异创建了一个“外部积”矩阵。朱莉娅有类似的东西吗？
浏览 3提问于2017-06-16得票数 13
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1回答
Numpy矩阵乘法行为
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我有一个问题，要理解numpy中的矩阵乘法。例如，我有以下矩阵(2d numpy数组)：
a = [ [ 1. 1. ]
[ 1. 2. ]
[ 1. 3. ] ]
和下面的行向量θ：
theta = [ 1. 1. ]
将a与θ相乘的唯一方法是首先在列向量中转换θ，然后得到结果：
result = [ [ 2. ]
[ 3. ]
[ 4. ] ]
当我将矩阵和行向量相乘时(不进行转换)
result = np.dot(a,theta)
我明白了：
result = [ 2. 3. 4. ]
这怎么可能？我是说，我没有变换矩阵
浏览 3提问于2016-10-22得票数 0
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3回答
我试图把一个矮小矩阵的列相乘。我遵循了这个中给出的代码。
下面是列的样子：
下面是当我试图将矩阵的两列相乘时所发生的事情。
也许问题是列的存储方式不同？其他问题中的一些打印文件没有将数字存储在单独的列表中。
浏览 4提问于2015-02-10得票数 1
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我从本文中引用来使用DataFrame.mul。
我的问题代码是
df.mul(weight)
其中权重为形状为(17L，1L)的“numpy.ndarray”数据类型，打印结果为
[[ 2.37005330e-07]
[ 2.80515078e-07]
[ 2.80267682e-07]
[ 2.79124521e-07]
[ 2.01799847e-07]
[ 2.71495529e-07]
[ 2.81640566e-07]
[ 2.30099310e-07]
[ 1.95221059e-07]
[ 2.10244387e-07]
[ 2.824
浏览 0提问于2016-04-13得票数 1
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8回答
数据加密服务提供弹性，高可用，高性能的数据加解密、密钥管理等云上数据安全服务，那么腾讯云服务器可以采取哪些算法来加密数据保障业务数据隐私安全？
浏览 5321提问于2018-06-12
我想要创建一个包含1列和n行的矩阵，用于PageRank算法的计算。如果我这样做，然后在计算中使用矩阵，它就会给出这样的结果：
A = [[0.0375,0.4625,0.0375,0.32083333],
[0.0375, 0.0375,0.0375,0.32083333],
[0.8875, 0.0375, 0.0375, 0.32083333],
[0.0375, 0.4625, 0.8875, 0.0375]]
my_dp = 1/4
r = np.matrix([my_dp, my_dp, my_dp, my_dp])
r = np.transpose
浏览 10提问于2022-11-14得票数 0
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1回答
正确获取pymc3中的输入维数
、、、、
假设我有10枚硬币来自同一张薄荷糖，我把它们翻50次，现在我想估计造币机的偏差以及所有硬币的个人偏见。
我想这样做是这样的：
# Generate a list of 10 arrays with 50 flips in each
test = [bernoulli.rvs(0.5, size=50) for x in range(10)]
with pm.Model() as test_model:
k = pm.Gamma('k', 0.01, 0.01) + 2
w = pm.Beta('w', 1, 1)
thetas = pm.Be
浏览 2提问于2016-05-30得票数 0
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我尝试通过执行以下操作将向量输入到numpy矩阵中：
eigvec[:,i] = null
然而，我一直收到这个错误：
ValueError: could not broadcast input array from shape (20,1) into shape (20)
我尝试过使用flatten和reshape，但似乎都不起作用
浏览 1提问于2015-04-15得票数 0
1回答
我最近发现了遗传algothims，在做了一些研究之后，我找不到任何例子来说明如何进化比向量或字符串更复杂的结构。假设我使用协方差矩阵来进行某种计算(例如计算mahalanobis距离)，并且我想寻找一个更好的矩阵来做这个工作，并对某个标准进行线性化，是否有关于如何进化这个矩阵和使用哪种交叉算子的经典例子？
谢谢！
浏览 8提问于2015-01-14得票数 2
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2回答
压缩格式块对角矩阵的有效线性代数
、、、、
我有一个线性系统，其中所有的矩阵都是块对角的。它们的N块形状相同。
矩阵以压缩格式存储为具有形状(N, n, m)的numpy数组，而向量的形状为(N, m)。
目前，我将矩阵向量积实现为
import numpy as np
def mvdot(m, v):
return (m * np.expand_dims(v, -2)).sum(-1)
由于广播规则，如果矩阵的所有块都是相同的，我只能将其存储在一个具有(1, n, m)形状的数组中:带有向量(N, m)的乘积仍然给出正确的(N, n)向量。
我的问题是：
如何实现一个有效的矩阵乘积，从两个形状为(N, n, m)和(N,
浏览 4提问于2016-12-20得票数 2
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