elementwise-operations相关内容
假设我有一个一维数组: a = [1, 2, 3]; 是否有一个内置的 Matlab 函数,它接受一个数组和一个整数 n 并复制每个数组元素n次? 例如调用 replicate(a, 3) 应该返回 [1,1,1,2,2,2,3,3,3].p> 请注意,这与 repmat 完全不同.我当然可以通过对每个元素执行 repmat 并连接结果来实现 replicate,但我想知道是否有更有效
..
我想在 MATLAB 中实现逐个矩阵乘法,这可以使用 numpy.einsum 在 Python 中如下: 将 numpy 导入为 npM = 2N = 4我 = 2000J = 300A = np.random.randn(M, M, I)B = np.random.randn(M, M, N, J, I)C = np.random.randn(M, J, I)# 使用 einsumD = n
..
我有两个数组: @arr1 = ( 1, 0, 0, 0, 1 );@arr2 = ( 1, 1, 0, 1, 1 ); 我想将两个数组的项目相加得到一个新的像 ( 2, 1, 0, 1, 2 ); 我可以不循环遍历数组吗? 解决方案 对于 Perl 5: 使用 List::MoreUtils 'pairwise';@sum = 成对 { $a + $b } @arr1, @ar
..
我有两个矩阵 a = np.matrix([[1,2], [3,4]])b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 我想得到元素乘积,[[1*5,2*6], [3*7,4*8]],等于 [[5,12], [21,32]] 我试过了 print(np.dot(a,b)) 和 print(a*b) 但两者都给出结果 [[19 22], [43 50]]
..
我想执行元素乘法,在 Python 中将两个列表按值相乘,就像我们在 Matlab 中可以做到的那样. 这就是我在 Matlab 中的做法. a = [1,2,3,4]b = [2,3,4,5]a .* b = [2, 6, 12, 20] 列表推导式将给出 16 个列表条目,对于 a 和 y 的 x 的每个组合 x * y来自 b 的代码>.不确定如何映射. 如果有人感兴趣为什么
..
我现在有: list1 = [1, 2, 3]列表 2 = [4, 5, 6] 我希望: [1, 2, 3]+ + +[4, 5, 6]||||||[5, 7, 9] 简单地将两个列表按元素相加. 我当然可以迭代这两个列表,但我不想这样做. 最 Pythonic 的方法是什么? 解决方案 使用 map 与 operator.添加: >>>从操作符导入添加>>>列表(地
..
我有两个数组: @arr1 = ( 1, 0, 0, 0, 1 );@arr2 = ( 1, 1, 0, 1, 1 ); 我想对两个数组的项求和以获得新的项 ( 2, 1, 0, 1, 2 ); 我可以不循环遍历数组吗? 解决方案 for Perl 5: use List::MoreUtils 'pairwise';@sum = pairwise { $a + $b } @arr
..
这是一个错误吗? 将 numpy 导入为 npa1=np.array(['a','b'])a2=np.array(['E','F'])在 [20] 中:添加(a1,a2)出[20]:未实施 我正在尝试按元素进行字符串连接.我认为 Add() 是在 numpy 中做到这一点的方法,但显然它没有按预期工作. 解决方案 这可以使用 numpy.core.defchararray.add.下面
..
我的问题类似于这个一个,但我想根据在相同大小的第二个数组中指定的计数复制每个元素. 一个例子,假设我有一个数组 v = [3 1 9 4],我想用 rep = [2 3 1 5] 来复制第一个元素2次,第二个3次,依此类推得到[3 3 1 1 1 9 4 4 4 4 4]. 到目前为止,我正在使用一个简单的循环来完成工作.这就是我的开始: vv = [];对于 i=1:numel(v
..
假设我有一个一维数组:a = [1, 2, 3]; 是否有一个内置的 Matlab 函数,它接受一个数组和一个整数 n 并复制每个数组的元素 n 次? 例如调用replicate(a, 3)应该返回[1,1,1,2,2,2,3,3,3].> 请注意,这与 repmat 完全不同.我当然可以通过对每个元素执行 repmat 并连接结果来实现 replicate,但我想知道是否有更高效的
..
比较两个 NumPy 数组是否相等的最简单方法是什么(其中相等性定义为:A = B iff 对于所有索引 i:A[i] = B[i])? 简单地使用 == 给我一个布尔数组: >>>numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1])数组([真,真,真],dtype=bool) 我是否必须和这个数组的元素来确定数组是否相等,或者有更简单的比较方法吗?
..
我需要一个快速的逐元素最大值,将 n×m scipy 稀疏矩阵元素的每一行与稀疏 1×m 矩阵进行比较.这在 Numpy 中使用 np.maximum(mat, vec) 通过 Numpy 的广播完美地工作. 然而,Scipy 的 .maximum() 没有广播.我的矩阵很大,所以我不能把它转换成一个 numpy 数组. 我目前的解决方法是使用 mat[row,:].maximum(v
..
我有一个看起来像这样的 CSV(当带入一个带有read_csv(),看起来一样). 我想根据以下逻辑更新 ad_requests 列中的值: 对于给定的行,如果 ad_requests 有值,请不要管它.否则,将前一行的 ad_requests 值减去前一行的 impressions 值.所以在第一个例子中,我们希望得到: 我部分到达那里: df["ad_requests"]
..
假设我有一个长度为 n 的列向量 y,我有一个大小为 n*m 的矩阵 X.我想检查 y 中的每个元素 i,该元素是否在 X 中的相应行中.这样做的最有效方法是什么? 例如: y = [1,2,3,4].T和 X =[[1, 2, 3],[3, 4, 5],[4, 3, 2],[2, 2, 2]] 那么输出应该是 [1, 0, 1, 0] 或 [True, False, True,
..
我想在两个包含数字或多个嵌套列表的Python列表上执行逐元素的数学运算(例如,求和,乘..). 执行操作时,两个列表的形状相同.此外,结果的形状应与两个输入列表相同. 形状可能有所不同: 长度, 宽度(即嵌套数) 顺序(例如,列表以数字开头,后跟嵌套列表,但也可能是它以嵌套列表开头,后跟数字). 每次我要执行数学运算时,形状都会任意改变. 如何在任意形状
..
想要在1D和2D数组之间执行元素明智的比较.需要将1D数组的每个元素与2D的相应行进行比较(例如,更大),然后创建一个遮罩.这是一个示例: A = np.random.choice(np.arange(0,10),(4,100)).astype(np.float)B = np.array([5.,4.,8.,2.]) 我想做 A
..
Swift中是否存在通过在其他两个数组的元素上应用二进制运算来创建数组的简洁方法? 例如: let a = [1, 2, 3] let b = [4, 5, 6] let c = (0..
..
我已经编写了一些Scala代码以对集合执行按元素操作.在这里,我定义了两种执行相同任务的方法.一种方法使用zip,另一种方法使用zipped. def ES (arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = arr.zip(arr1).map(x => x._1 + x._2) def ES1(arr :Array[Dou
..
例如,如果您有n个相同长度的布尔变量列表,则逐元素布尔AND应该返回该长度的另一个列表,该列表在所有输入列表都为True的位置上具有True,而在其他所有位置都为False. 这很容易编写,如果存在(出于标准化/可读性的考虑),我只想使用一个内置函数. 这是元素AND的实现: def eAnd(*args): return [all(tuple) for tuple in z
..
使用集成时,我会收到一个ValueError,但是我不明白为什么.这是我的简化代码: import numpy as np import scipy.integrate as integrate pbar = 1 p = np.arange(0,pbar,pbar/1000) h = lambda p: p**2/2+p*(1-p) Kl = lambda p: h(p) +0.02 K =
..