我想知道是否有更有效的方法来添加多个numpy数组(2D),而不是: def sum_multiple_arrays(list_of_arrays):
a = np.zeros(shape=list_of_arrays[0].shape) #initialize array of 0s
for array in list_of_arrays:
a += array
return a Ps:我知道np.add(),但它只适用于2个数组。
作为背景,请阅读这篇简短的帖子并明确回答:
因此,对于较小的数组,使用add.reduce会更快。让我们看下面的代码,这是我为了学习而尝试的代码,它对一个二维数组求和:
a = np.array([[1,4,6],[3,1,2]])
print('Sum function result =', np.sum(a))
# faster for small array -
# print(np.add.reduce(a))
# but the only reduces dimension by 1. So do this repeatedly. I create a copy
我正在从一个包含可变数量对象的列表中读取图像文件。
如何将每个文件中的数组添加到彼此之间?
下面是一个只添加两个数组的示例:
imageArray= [sum(x,y) for x,y in zip(io.imread(list[1]),io.imread(list[2]))]
我希望将其扩展到能够添加可变数量的数组。
我尝试了以下几点,但没有结果:
for x in filelist:
imageArray = [sum(y) for y in itertools.izip(io.imread(x))]
,从而产生错误:TypeError: Invalid dimension
我要应用多个向量/矩阵的外部加法。比方说四次:
import numpy as np
x = np.arange(100)
B = np.add.outer(x,x)
B = np.add.outer(B,x)
B = np.add.outer(B,x)
我最希望添加的数量可以是一个变量,比如a=4 -超过4倍。这个是可能的吗?
如何使用numpy 和函数来明智地添加数组列以生成基本累加器?
import numpy as np
a = np.array([1,1,1])
b = np.array([2,2,2])
c = np.array([3,3,3])
two_dim = np.array([a,b,c])
y = np.array([0,0,0])
for x in two_dim:
y = np.add.accumulate(x,axis=0,out=y)
return y
实际输出:[
因此,为了解释这个问题,我有一个具有coco格式的数据集,我希望从存储在注释json文件中的分段信息中重建二进制掩码。
这是
在这里是
正如你所看到的,里面的洞正在破坏重建的面具。
使用以下代码重新构造了掩码
from pycocotools import mask as maskUtils
def annToRLE( ann, height, width):
"""
Convert annotation which can be polygons, uncompressed RLE to RLE.
:return: bi
我的代码返回了一些我不明白的东西。这个算法非常简单,它把素数加到X到一个列表中,然后把所有的数字加起来。
如果X是小的,一个累积循环和和(列表)函数给我同样的答案,但是当X很大的时候.结果是不同的,我真的不明白为什么!
编辑:我在3.3版的WinPython上遇到了问题,我无法在股票发行版中复制这个问题
下面是我的代码,它没有is_prime函数,但是有我尝试过的测试的输出:
num_max=2*10**6
accu=[2]
total=2
#EDIT : here is the prime function
def is_prime(num):
if num%2 == 0 and
我在python中得到了最奇怪的属性错误,而且我似乎在网上找不到任何关于它的信息。我试图求和矩阵y的所有列的元素,并将它们保存在一个新的矩阵中。Y是1.s和0‘s的1063 x 1063恒等矩阵,mat是一个70000 x 1063稀疏矩阵。
mat = scipy.sparse.rand(70000, 1063, density=0.01, format='coo', dtype=None, random_state=None)
mat.shape
给我:
(70000, 1063)
现在我创建y,一个1063 x 1063恒等矩阵:
y = np.matlib.ident
我有一个这样的DataFrame:
A B
----------
c d
e f
我想介绍第三列,它由A、B和索引连接而成,这样DataFrame就变成了:
A B C
---------------
c d cd0
e f ef1
我想这样做:
df['C'] = df['A'] + df['B'] + # and here I don't know how to reference the row index.
我该怎么做?
我试图绘制一个方波的傅立叶序列,但是由于有很多项,程序需要花费太多的时间来计算所有的点。我试着使用多处理模块,但没有work.Please帮助我如何使用多处理。我在fedora linux上运行,并且有一个AMD FX Octa内核。谢谢
#!/usr/bin/env python
import pylab,math
#Square Wave approximation by Fourier Series:
#y=4/pi*(sin(x) + sin(3x)/3 + sin(5x)/5 + ... n) terms
n=input("how many terms do you w
引言
我有一个函数func,它是可向量化的,并且我使用np.frompyfunc将它向量化。与其使用嵌套的for循环,我只想调用它一次,因此我需要使用np.newaxis的输入。
我的目标是摆脱两个嵌套的for循环,转而使用numpy.array广播功能。
下面是MWE for循环(我想去掉for循环,而是在调用myfunc时填充变量c_0、c_1、rn_1、rn_2和factor。
关心的问题
for i, b_0 in enumerate(b_00):
for j, b_1 in enumerate(b_11):
factor = b_0 + b_1
我想知道我能否在潘达斯建造这样一个模块:
def concatenate(df,columnlist,newcolumn):
# df is the dataframe and
# columnlist is the list contains the column names of all the columns I want to concatnate
# newcolumn is the name of the resulted new column
for c in columnlist:
为什么以下L2范数计算之间存在如此大的速度差异:
a = np.arange(1200.0).reshape((-1,3))
%timeit [np.sqrt((a*a).sum(axis=1))]
100000 loops, best of 3: 12 µs per loop
%timeit [np.sqrt(np.dot(x,x)) for x in a]
1000 loops, best of 3: 814 µs per loop
%timeit [np.linalg.norm(x) for x in a]
100 loops, best of 3: 2 ms per loop
据
在计算时间方面,是否有可能使JAX仅减少CPU的性能与Numba相比?
编译器直接来自conda
$ conda install -c conda-forge numba jax
下面是一个一维NumPy数组示例
import numpy as np
import numba as nb
import jax as jx
@nb.njit
def reduce_1d_njit_serial(x):
s = 0
for xi in x:
s += xi
return s
@jx.jit
def reduce_1d_jax_serial(x):
为了将矩阵X的行归一化为单位长度,我通常使用: X /= np.linalg.norm(X, axis=1, keepdims=True) 尝试为算法优化此操作时,我非常惊讶地发现,在我的机器上写出归一化的速度大约快了40%: X /= np.sqrt(X[:,0]**2+X[:,1]**2+X[:,2]**2)[:,np.newaxis]
X /= np.sqrt(sum(X[:,i]**2 for i in range(X.shape[1])))[:,np.newaxis] 怎么回事?np.linalg.norm()中的性能损失在哪里 import numpy as np
X = np.
我有一个名为data of array (300, 300, 300, 300)的Numpy数组
我有一个名为bool NumPy数组的mask of shape (300, 300)
在运行时,mask数组中的值将被更新,并且根据mask中True条目的索引,我必须从data相加相应的子矩阵。以下代码实现了预期的目标:
result = np.zeros((300, 300))
for i in range(300):
for j in range(300):
if mask[i, j]:
result = result + d