为了学习python,我使用了@运算符。@ infix运算符,指定用于python 3中的矩阵乘法。但我使用的是python 2。 def spaceship_cockpit_coordinates(self):
"""Calculates and returns the position of the 'cockpit' when
the spaceship rotates"""
rot_mat = np.array([[np.cos(self.angle), -1*np.sin(self.angle)],
[np.sin(s
我正在尝试访问图形卷积网络中间层的输出,model.predict抛出了输入值的InvalidArgument错误,因为model.fit在相同的输入下工作得很好。 这是我的代码,它使用了由spektral库提供的来自OGB的'CORA‘引用数据集,该库为图卷积网络提供了算法和示例。我的代码基于同一个库here中的一个示例 from spektral.datasets import citation
from spektral.layers import GraphConv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models im
我使用的是CVXPY代码here。我想在Python 2.7而不是Python 3上运行它。运算符@似乎在Python 3上有效。为了使它在python 2.7上有效,我将代码修改为 import cvxpy as cp
import numpy as np
n = 3
p = 3
np.random.seed(1)
C = np.random.randn(n, n)
A = []
b = []
for i in range(p):
A.append(np.random.randn(n, n))
b.append(np.random.randn())
X = cp.Variable
我正在尝试将一些代码从MATLAB迁移到python,我很难理解为什么下面的代码不能工作。
import numpy as np
ngrid = 56
A = np.random.randint(10, size =(ngrid*ngrid,2))
A_tmp = A
B = np.random.randint(10,size =(ngrid*ngrid,2,2) )
for jj in range(ngrid*ngrid):
A[jj,:] = A_tmp[jj,:]*B[jj,:,:].conj()
当我执行这段代码时,我得到了错误。
ValueError: could no
我正试图在Julia中做一些矩阵乘法,将其与numpy的矩阵相乘。
我的朱莉娅代码如下:
function myFunc()
A = randn(10000, 10000)
B = randn(10000, 10000)
return A*B
end
myFunc()
python版本是:
A = np.random.rand(10000,10000)
B = np.random.rand(10000,10000)
A*B
Python版本需要100 to以下的时间才能执行。朱莉娅版本超过13s!!考虑到他们在引擎盖下使用几乎相同的BLAS技术,朱莉娅版本的问题是什么?!
如果在导入numpy的python代码中看到以下行:
c = a * b
确定此操作是作为Hadamard (元素级)还是点积(pointwise)操作执行的最简单和最实用的方法是什么?
对于Hadamard积,A和B的列和行大小必须相同,这是对的吗?对于点积,只有A的列大小必须与B的行大小相同,对吗?这样我就可以查找两种操作的形状,并找出使用了哪种操作?
关于类,我是一个Python新手。我已经看到一些脚本包含似乎将类的实例“乘以”在一起的行。例如:
Z = X * Y
其中X和Y是两个不同类的实例。
*符号是什么意思,以及它如何应用于Python中的类(或类的实例)?
在大多数情况下*与乘法有关,但我不明白“乘法”类是什么意思。
任何信息都将不胜感激。