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在下面的示例中，是否可以避免使用for循环？我曾经尝试过使用purrr::pmap，但它似乎比这个解决方案更复杂。类似的问题也存在，但更多的是关于列表或数据框列。
浏览 19提问于2021-02-18得票数 1
我想要矩阵中所有行的所有成对比较，显然double for循环可以工作，但对于大型数据集来说代价非常高。怎样才能实现呢？
浏览 1提问于2011-06-08得票数 8
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我想使用scipy.stats.multivariate_normal来计算A中每行的联合logpdf，使用B中的每一行作为协方差矩阵。有没有什么方法可以在不显式循环行的情况下做到这一点？将scipy.stats.multivariate_normal直接应用于A和B确实会计算A中每一行的logpdf (这是我想要的)，但使用整个2D数组A作为协方差矩阵，这不是我想要的(我需要B的每一行创建一个不同的协方差矩阵我正在寻找一种使用numpy向量化并<em
浏览 13提问于2018-02-08得票数 3
我有一个3D点矩阵(positions)，其中每一列都表示在特定时间实例的局部帧中表示的3D点。transforms (行)向量在每个时间实例中都包含移动局部帧的变换矩阵，即第i变换矩阵对应于positions的ith列。，避免for循环。ColwiseReturnType (又名VectorwiseOp<Eigen::ArrayWrapper<Eigen::Matrix<double, 3, -1, 0, 3, -1> >, Vertical>))
浏览 4提问于2017-06-26得票数 1
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我有一个包装类CudaMatrix，它实现了几个cuBLAS操作，允许我调用在内部数据指针上运行sgemm操作的m1.multiply(m2)。我想通过子矩阵上的运算来扩展这个类，比如CudaMatrix b(100,100);CudaSubMatrix); // sb := b[50:60, 60:70]
res.copy(sa);
res.mu
浏览 2提问于2016-04-29得票数 0
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我目前正在实现一组协方差矩阵的在线估计算法，由于数字错误，我的协方差矩阵碰巧不是始终对称的。我目前通过将上三角矩阵镜像到下三角矩阵来解决这个问题： tempSigma(:, :, i) = eye(D)/sigmaT(:,:,i); tempSigma(:, :, i) = tempSigma(:, :, i) + temp';当*T*s很大时，在每个<em
浏览 1提问于2013-03-20得票数 2
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distances = [] distances.append(np.linalg.norm(X[i]-c[y[i][0]]))
不幸的是，实际数据有更多的行。
浏览 2提问于2021-03-12得票数 0
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考虑矩阵A和B，其中A是5x5矩阵，B是1x5矩阵(或行向量)。如果我尝试在Numpy中做A + B，它的广播功能将隐式地创建一个5x5矩阵，其中每一行都有B值，然后在这两个矩阵之间进行正常的矩阵相加。所以我想知道做类似上面的操作的最好(最快)方法。 当然，我可以手动将较小的矩阵调整为较大矩阵的大小，并使用for循环将第一行的值复制到其他行，并使
浏览 40提问于2020-10-04得票数 0
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我正在处理Numpy的图像处理问题，我试图避免循环，并执行以下操作：
我有一个dims NxNxKxK的矩阵M(它是矩阵KxK的矩阵NxN )，对于每一行，我希望将行中的所有N矩阵( KxK)乘以(点积因此，如果我在完全M(所有行)上这样做，我得到矩阵的向量V (Nx1) (KxK)，其中Vi持有Mi,0xMi,1x...xMi，N-1的点积。我用循环实现了这个问题的解决方案，我想
浏览 2提问于2017-12-13得票数 7
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我试图用Python创建K MxN matrices，它存储在一个(M,N,K) numpy数组C中，由两个矩阵( A和B )组成，形状分别为(K, M)和(K,N)。第一个矩阵被计算为C0 = a0.T x b0，其中a0是A的第一行，b1是第一行B，第二个矩阵是C1 = a1.T x b0等等。C = np.zeros((800,500,10)) C[:,:,k]
浏览 1提问于2019-04-21得票数 2
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给定一个矩阵，我想逐行遍历，并找到任何低于阈值的值称为T。在第一个实例之后，行中的值降到T以下，行中所有后续的田鼠都应该将其值更改为0。这很容易在几个循环上迭代，但是我想通过矩阵操作来完成，因为我有50k行和100 cols。具体来说，我想在T=.5中使用以下输入矩阵：1 1 1得到以下信息：1 1 1任何帮助都是非常感谢的(再次提醒我，如果可能的话，我想
浏览 3提问于2013-10-15得票数 1
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我在看的谈话，这部分是在移动，操作员和他们的好处。他提到了，一个显式的移动构造函数，如：{ a.rep = {};是“c型”和“神秘型”。他接着说，在很多情况下，可以避免编写复制/移动操作符；他提供了以下示例{ // ... matrix access...他说这个矩阵类
浏览 4提问于2017-06-24得票数 1
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如果我有一个大小为5乘4的矩阵A，也有长度为5的向量b，其元素指示对应的矩阵A行中需要多少个值。这意味着b中的每个值都被A的第二维空间大小所限制。我的问题是如何将给定向量的矩阵切片，这是通过编写vector[:n]获取向量的整数值元素的复杂版本。例如，这可以通过A行上的循环来实现：A=numpy.arange(20).reshape((5,4))outputA[i, :b[i]]
浏览 1提问于2016-09-25得票数 1
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我有一个矩阵M=[1;10;6]假设我没有看到M的大小，也没有看到它的内容。从这个意义上说，如何根据M的未知大小和内容自动拆分j矩阵？我想避免使用嵌套的for循环。
浏览 0提问于2015-11-18得票数 0
我可以轻松地将这些值与它们的索引一起赋值，以获得数据矩阵如下：现在我有了一个价值矩阵，比如：并需要逐行分配值和索引(即val中的一行和ind中的一行)来获取数据矩阵。我可以使用for循环执行此操作，如下所示：for(j in 1:J){x[j,]<-val[j,ind[j,]]}
但是我想知道是否有更有效的方法来做到
浏览 0提问于2019-10-08得票数 3
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我正在用Matlab编写一个代码，其中我有一个200x3矩阵。这个数据对应于10个不同的点的记录，每个点我取了20帧。
这只是为了解释测量系统中的误差。所以现在我想从这个矩阵中计算每个点的三维坐标，通过计算测量到的独立坐标的平均值。
浏览 0提问于2015-08-04得票数 4
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添加不同维数的矩阵
、、、
在numpy和tensorflow中，如果较小矩阵的形状是较大矩阵的后缀，则可以添加不同维数的矩阵(或张量)。[a,b,c] = x[a,b,c] + y[b,c]for a in range(10):有没有什么方法可以让我高效地执行这个操作(而不用自己编写python循环)？到目前为止，我已经想过可以像这样使用einsum引入一个形状为(10,7,5)的临时<e
浏览 4提问于2017-02-14得票数 5
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如何计算稀疏矩阵积？我知道“经典”/数学方法，但它似乎相当低效。还能改进吗？我考虑将第一个矩阵存储在CSR表单中，第二个矩阵存储在CSC表单中，所以由于行和列向量是排序的，所以我不需要搜索我需要的特定行/列，但我想这没有多大帮助。
浏览 0提问于2014-03-26得票数 5
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假设我有一个简单的2D数组A： A = [0.25 0.3; 0.1 0.5]; 我想要将第三行与以下向量的每个元素-元素组合连接起来： B = 0:0.1:1;
C = 0:0.1:1; 使121个矩阵具有唯一性例如： A_prime = [0.25 0.3; 0.1 0.5; 0 0]; 就是一个这样的矩阵。如果可能的话，我希望避免使用显式的for循环，而使用arrayfun或cellfun来完成此操作。那么，有没有类似的实现来生成所有唯一的矩阵来
浏览 42提问于2020-04-03得票数 1
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我正在寻找在numpy矩阵中执行操作的最佳方法，这些操作依赖于索引上的条件。目前，我有三个嵌套循环，这在计算上是昂贵的。下面的代码记录了我是如何执行操作的，以及循环执行过程中的条件。有没有办法在避免循环的同时执行这些操作？
浏览 2提问于2022-11-01得票数 0
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