numba和numpy.expand_dims
Numba是一个用于加速Python函数的开源库，它通过即时编译技术将Python代码转换为高效的机器码，从而提高代码的执行速度。Numba支持在CPU和GPU上加速代码，并且可以与NumPy等科学计算库无缝集成。
NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个多维数组，可以存储相同类型的数据。NumPy还提供了许多用于数组操作和数学运算的函数，使得科学计算变得更加简单和高效。
expand_dims是NumPy中的一个函数，用于在数组的指定位置插入一个新的维度。它接受两个参数，第一个参数是要插入维度的数组，第二个参数是要插入的位置。插入后，数组的维度会增加1。
使用expand_dims函数可以方便地改变数组的形状，特别是在进行矩阵运算或者与其他形状不匹配的数组进行操作时非常有用。通过插入新的维度，我们可以更灵活地处理数据。
以下是一个示例代码，演示了如何使用expand_dims函数：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 在数组的第一个维度插入一个新的维度
b = np.expand_dims(a, axis=0)
print(b.shape) # 输出 (1, 5)
print(b)在上面的代码中，我们创建了一个一维数组a，然后使用expand_dims函数在第一个维度插入了一个新的维度，得到了一个二维数组b。最后打印出b的形状和内容。
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下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
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以下是代码：
img_width, img_height = 139, 139
c
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作为我使用的一个基本示例，以下代码试图声明一个12x12 numpy零矩阵，但失败了：
import numpy as np
import numba
@numba.njit
def n
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如何加速numpy数组屏蔽？
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如何在numba制作一个输入依赖等级的np.array？
numpy、numba
我想要@numba.njit这个简单的函数，它返回一个数组，其中包含一个形状，特别是一个等级，这取决于输入i：例如，对于i = 4，形状应该是shape=(2, 2, 2, 2, 4)
import numpy as np
from numba import njit
@njit
def make_array_numba(i):
shape = np.array([2] * i + [i], dtype=np.int64)
return np.empty(shape, dtype=np.int64)
make_array_numba(4).shape
我尝试了许多不同的方法
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需要帮助重塑多维NumPy数组
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在TensorFlow中，我有一个形状为(?, 14, 14, 512)的张量，h。
我通过做tf.reshape(h, [-1, 196, 512])来重塑
这导致了形状为(?, 196, 512)的张量。太完美了。我需要对numpy数组执行相同的操作。
我在磁盘上保存了一个巨大的多维NumPy数组。它看起来是这样的：
features = numpy.ndarray([3000, 14, 14, 2048], dtype=np.float32)
并且需要它的形状：
[3000, 196, 2048]
我如何才能进行这种转换，从而不会丢失信息？
会是numpy.reshape(feature
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
2回答
使用来自另一个数组的值有效地屏蔽和减少一个大型多维数组
python、arrays、pandas、numpy、python-xarray
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import numpy as np
import xarray as xr
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b = np.random.rand(100, 3000, 3000).astype(np.float32)
# Create xarray.Dataset with two vars
ds = xr.Dataset(
data_vars={
"a"
浏览 14提问于2022-07-01得票数 1
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numpy.newaxis在tensorflow中的替代方案是什么？
python、python-3.x、numpy、tensorflow、tensor
你好，我是坦索弗洛的新手。我想在tensorflow中实现以下python代码。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,9,0])
print(a) ## [1 2 3 4 5 6 7 9 0]
print(a.shape) ## (9,)
b = a[:, np.newaxis] ### want to write this in tensorflow.
print(b.shape) ## (9,1)
浏览 5提问于2017-02-20得票数 19
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