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沙龙
1
回答
python
函数
和
np.vectorize
的
问题
、
、
、
在我开始提问之前,很抱歉我不能熟练地用英语表达我
的
问题
并使用
python
…… 为了练习
np.vectorize
,我写了一些代码。def H(x): return 0.5 return 1 return 0 然后,我将vH定义为向量化
函数
。vH =
np.vectorize
(H) 它
的
工作方式和我预期
的
一样。 vH(0) array(0.5) 然而,当一个输入数
浏览 39
提问于2021-02-01
得票数 0
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2
回答
Python
中
np.vectorize
函数
的
问题
、
我创建了如下代码: if x <= y: else: return z vfunc =
np.vectorize
(scalar_function)但是,当我尝试放置:vector_function([1, 2, 3, 4], 2)时,输出是<numpy.vectorize at 0x226a1d9a
浏览 6
提问于2020-02-10
得票数 0
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1
回答
np.vectorize
()
和
正则表示法有什么区别?
、
、
我是刚在
python
和
numpy工作
的
。假设我有一个叫做addTwo
的
函数
,它只返回给定
的
值+ 2。我
的
问题
是,
np.vectorize
(addTwo )(矩阵)
和
addTwo (矩阵)之间有什么区别。两者都给了我相同
的
输出。基本上,我
的
问题
是:如果我有以下代码:def addTwo(a): return a + 2
浏览 3
提问于2017-10-22
得票数 0
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2
回答
numpy从类实例中查找平均值(迭代实例
的
元素)
、
假设我有一个充满了许多类实例
的
数组如何使用numpy仅计算前几个A指数
的
平均值。因此,2,3,4
的
平均值?in np.ndenumerate(a):但是我正在寻找一个使用numpy
的
更好
的
解决方案
浏览 5
提问于2017-02-03
得票数 0
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1
回答
缓存动态生成
函数
、
、
、
、
我有两个随机变量
的
概率密度
函数
func1
和
func2 (包括每个变量
的
support )。现在我需要这两个随机变量之和
的
概率密度
函数
,我通过:import scipy.integratedef density_add(func1, func2), support)) 这方面的
问题
是巨大
的
冗余。所以我尝试缓存,但是由于动态生成
的
函数
没有唯一
的
名称,
浏览 5
提问于2016-05-17
得票数 0
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2
回答
如何在不调用`
np.vectorize
`
的
情况下强制广播
函数
、
、
我想寻找一种强制广播
函数
的
方法。 在某些情况下,
函数
/方法可能会在以后
的
实例中被重写为常量
函数
。., 5] 我知道像
np.vectorize
这样
的
方法会强制
函数
广播,但
问题
是这是低效
的
,因为它本质上是在幕后循环。(参见documentation) 我们还可以使用像np.frompyfunc这样
的
工厂方法,它允许我们将
python
函数
转换为numpy通用<
浏览 16
提问于2019-05-16
得票数 3
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1
回答
与numpy相关联
的
Legendre多角体
、
我想要输入一个向量到我相关
的
legendre多边形。我能做什么来输入一个向量到相关
的
legendre多边形(如拟合
和
绘图)?使用numpy对
函数
进行矢量化不起作用: >>>> File "C:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\special\basic.py
浏览 2
提问于2016-04-18
得票数 1
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3
回答
这是
Python
/Numpy错误还是微妙
的
问题
?
、
、
、
请考虑同一段代码
的
以下两个实现。我原以为他们是一样
的
,但事实并非如此。 vfuncd[0] =
np.vectorize</em
浏览 3
提问于2020-07-01
得票数 2
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1
回答
绘图波形
函数
: TypeError:只有Size-1数组可以转换为
Python
标量
我想计算电子
的
波
函数
。,t):plt.plot(x, Wahrscheinlichkeit(x,t))在启动程序时,下面的错误显示为TypeError:只有Size-1数组可以转换为
Python
我已经看到
np.vectorize
()应该
浏览 1
提问于2020-04-21
得票数 1
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2
回答
如何编写向量
函数
来应用f(x,y)运算?
、
、
、
、
scalar_function只能处理标量输入,我们可以使用
函数
np.vectorize
()将其转换为向量化
函数
。注意,
np.vectorize
()
的
输入参数应该是标量
函数
,而
np.vectorize
()
的
输出是一个可以处理向量输入
的
新
函数
。请编写一个向量
函数
vector_function,它将应用上述元素定义
的
操作(,)-明智地使用相同维数x
和
y
的</e
浏览 6
提问于2020-02-17
得票数 1
1
回答
Pandas应用vs
np.vectorize
从现有列创建新列
的
性能
、
、
、
、
我正在使用,并希望创建一个新列作为现有列
的
函数
。对于df.apply()
和
np.vectorize
()之间
的
速度差异,我还没有看到很好
的
讨论,所以我想在这里问一问。Pandas apply()
函数
的
速度很慢。据我所测量(在下面的一些实验中显示),使用
np.vectorize
()比使用DataFrame
函数
apply()快25倍(或更多),至少在我
的
2016年MacBook Pro上是这样。两列<em
浏览 2
提问于2018-10-05
得票数 136
回答已采纳
1
回答
np矢量化不利用核
、
、
、
、
我在numpy中使用
python
3,看起来numpy操作很好地使用了我
的
所有内核,但是当我在
np.vectorize
中使用像这样
的
函数
时:v_func =
np.vectorize
(f) 它在很长一段时间内只使用一个核心(根据cpu利用率图表)。我如何与numpy
的
多核功能一起使用它?
浏览 2
提问于2019-02-07
得票数 0
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1
回答
在numpy数组上同时应用向量化
和
非向量化
函数
、
我有这样一个
函数
:它接受给定
的
numpy数组A
和
给定
的
函数
func,并将该
函数
应用于数组
的
每个元素。def transform(A, func):A
和
func是从外部提供
的
,我对它们没有控制权。如果
函数
是向量化
函数
(如transform(A, np.sin) ),我希望它们能够工作,但我也希望能够接受正常
的
numpy
函数
,例
浏览 1
提问于2016-01-07
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何防止我捕捉到
的
np.vectorize
打印错误
、
、
我最近从
Python
2转到
Python
3,遇到了一个我不认为在
Python
2中发生
的
问题
(但我不完全确定)。以下代码输出一个警告(但没有停止运行):def reciprocal(num): return 1return 0 #prints: RuntimeWarning: divide by zero encountered in long_sca
浏览 20
提问于2017-05-13
得票数 1
回答已采纳
2
回答
将
函数
矢量化为矢量化
函数
Python
、
、
、
我想解决下一个
问题
:我有一个值矩阵,每个值代表一部电影
的
评分,我有下一个
函数
,它返回一个值(距离):这个
函数
运行得很好,所以我想要获得一个列表,其中包含从一个指定电影到其他电影
的
所有距离,我这样做了,它是有效
的
print("Movi
浏览 22
提问于2017-12-19
得票数 1
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1
回答
我应该如何代替在CuPy中使用CuPy呢?
、
如何将定义
的
函数
应用于cupy.array而不是
np.vectorize
?类似的功能在cupy中已经实现了吗?在原始代码中,
函数
numpy.vectorize用于将定义
的
函数
应用于np.array。但是,相同
的
函数
还没有在CuPy中实现。) and accumulat
浏览 4
提问于2019-11-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么numpy向量化不能提高代码
的
速度?
、
、
(tf.image.ssim(X_pca_zero, X_pca_expanded, 255, filter_size=4))import tensorflow as tffrom sklearn.preprocessingtf.image.ssim(X_pca_ze
浏览 16
提问于2020-12-30
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将
函数
数组应用于矩阵列
的
Numpy最快方法
、
我有一个
函数
数组shape (n,)
和
一个shape (m, n)
的
numpy矩阵。现在,我想将每个
函数
应用于矩阵中相应
的
列,即我可以使用for循环(参见下面的示例)来实现这一点,但在numpy中通常不鼓励使用我
的
问题
是,做这件事最快(最好是最优雅)
的
方法是什么?一个有效
的
例子 # Example of functio
浏览 5
提问于2018-09-04
得票数 1
1
回答
cv2接受二进制图像吗?
、
、
我正面临着一个
问题
,当输入一个二进制图像时,像cv2.detectAndCompute,cv2.HoughlinesP这样
的
cv2方法要么会因为深度错误而失败,要么会导致NoneType失败。zlRhmn_query) zl_Rahmen_bin =
np.vectorize
zlRhmn_query,None) kp_train, des_train = sift.detectAndCompute(
浏览 3
提问于2017-07-27
得票数 0
回答已采纳
3
回答
我可以使用
np.vectorize
()向量化列表理解吗?
、
、
、
我是
Python
的
新手,从NumPy开始。我试着做了以下事情:f =
np.vectorize
([x/(x+1) for x in a]) TypeError: 'list' object为了将来
的
参考,提前感谢
浏览 2
提问于2020-02-13
得票数 1
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