我试图对我的代码进行矢量化/广播(不确定它的正式名称是什么),以便让它更快,但我不能完全理解它。我认为我应该使用的是numpy.cumsum (带有axis=0),但我不知道如何(快速)在正确的数组中使用它。
对于这段代码,我想要的基本上是l1的绝对和,用于将l2中的每个元素与l1中的所有数字相加。所以这给出的不是一个答案,而是len(l2)数量的答案。下面的(非矢量化)代码给出了正确的输出。
# l1 and l2 are numpy arrays
for i in l2:
l1 += i
answer = numpy.sum(numpy.ab
我有两个numpy数组,x of shape (m, 2)和y of shape (n, 2)。我想要计算(m, n, 2)数组,在位置(i, j)处,可以在out[i, j]处找到x[i]和y[j]的和。列表理解作品
import numpy
x = numpy.random.rand(13, 2)
y = numpy.random.rand(5, 2)
xy = numpy.array([
[xx + yy for yy in y]
for xx in x
])
但我想知道是否有一个更有效的解决方案通过numpy.add.outer或类似的东西。
嘿,我对numpy数组很陌生,我有一段简短的代码想要理解,我尝试将numpy列表数组转换为numpy数组,
a=np.array([[1,2,3],[3,2,3,4]])
for i in range(len(a)):
if len(a[i])>3:
a[i]=a[i][:3]
a[i]=np.array(a[i])
现在,我检查了a、a和a1的类型,它们都是numpy数组。然后,我打印了a的形状,它是(2,3),而不是(2,3),虽然a和a1的长度是相同的,但它是,所以我想知道为什么会发生,以及如何将变量a从一个numpy列表数组转换成一个numpy数组
我很难理解如何在numpy切片后确定结果数组的形状。例如,我使用以下简单代码:
import numpy as np
array=np.arange(27).reshape(3,3,3)
slice1 = array[:,1:2,1]
slice2= array[:,1,1]
print "Content in slice1 is ", slice1
print "Shape of slice1 is ", slice1.shape
print "Content in slice2 is ",slice2
print "Shap
我想把两个向量相乘,一列(即(N+1)x1),一行(即1x(N+1)),得到一个(N+1)x(N+1)矩阵。我对Numpy比较陌生,但对MATLAB有一些经验,这是我在Numpy中想要的在MATLAB中等效的代码:
n = 0:N;
xx = cos(pi*n/N)';
T = cos(acos(xx)*n');
在Numpy中,我尝试过:
import numpy as np
n = range(0,N+1)
pi = np.pi
xx = np.cos(np.multiply(pi / float(N), n))
xxa = np.asarray(xx)
na = n
以下是问题所在:
给定包含n个元素的numpy数组'a‘,用b表示其唯一值集
按升序表示数组b的大小。您需要创建一个n×m维的numpy数组,其中每一行的值必须为1,如果它等于数组b的给定索引的值,则在其他地方必须为0。
import numpy as np
def convert(a):
b = np.unique(sorted(a))
result = []
for i in a:
result.append((b == i) * 1)
return np.array(result)
a = np.array([1, 1, 2
我有一个numpy数组的列表,其形状如下:(10,4,4,20), (10,4,6,20)。我想将列表转换为numpy数组。因为,它们是不同的形状,我不能只是堆叠它们。因此,我考虑创建numpy数组,将每个数组作为一个对象,就像在中一样。我尝试了以下几点:
b = numpy.array(a)
b = numpy.array(a, dtype=object)
其中a是numpy数组的列表。两者都给了我以下错误:
ValueError: could not broadcast input array from shape (10,4,4,20) into shape (10,4)
如何将该列表转
目前,我的代码完全是使用numpy数组np.array编写的。
将m定义为100个值的np.array,m.shape = (100,)。还有一个多维数组,C.shape = (100,100).
我想计算的运算是
m^T * C * m
其中m^T应为形状(1,100),m为形状(100,1),C应为形状(100,100)。
我不知道该怎么继续下去。如果我坚持数据类型必须保持为np.arrays,那么我可能需要您numpy.dot()或numpy.tensordot()并指定轴。那就像是
import numpy as np
result = np.dot(C, m)
final = np
我有一个将值转换为列表(或数组)的函数。如何使用它将N-D数组转换为另一个(N+1)-D数组?下面的代码需要生成一个列表,然后转换为。我想知道是否有更有效的方法(也许是的构造函数?)。 # # assume we have a function foo
# def foo(val):
# return [val*10, val*20 - 7]
# # how can we use this function to convert a N-D array to another (N+1)-D array?
# # here is my tried
import numpy as n
我有一个一维上的csr_matrix之和,它返回一个一维向量。默认情况下,形状为(1,N)的类型为numpy.matrix。但是,我想用形状(N,)的numpy.array来表示这一点。以下工作:
>>> import numpy as np; import scipy.sparse as sparse
>>> a = sparse.csr_matrix([[0,1,0,0],[1,0,0,0],[0,1,2,0]])
>>> a
Out[15]:
<3x4 sparse matrix of type '<class