从具有给定步幅/步长的 numpy 数组中获取子数组
假设我有一个 Python Numpy 数组 a. a = numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) 我想从这个长度为 5、步幅为 3 的数组中创建一个子序列矩阵.因此，结果矩阵将如下所示: numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]]) 实现这一点的一种可能方法是使用 for 循环. resu
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什么是矢量化?
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为什么 R 的 ifelse 语句不能返回向量?
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ifelse 真的每次都计算它的两个向量吗?慢吗?
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熊猫中的 for 循环真的很糟糕吗?我什么时候应该关心?
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向量化赋值函数并在全局环境中创建对象
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为什么 gcc 不将 _mm256_loadu_pd 解析为单个 vmovupd?
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numpy中frompyfunc和vectorize的区别
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Numpy 二进制矩阵 - 获取 True 元素的行和列
我有一个二进制 numpy 2D 数组，比如说， 将 numpy 导入为 nparr = np.array([# 列 0 列 1 列 2[假，假，真]，#第0行[对，错，错]，#第 1 行[True, True, False], # 第 2 行]) 我想要矩阵中每个 True 元素的行和列: [(0, 2), (1, 0), (2, 0), (2, 1)] 我知道我可以通过迭代做到这一点:
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MATLAB:如何向量乘以两个矩阵数组?
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在没有 Python 循环的情况下使 numpy 数组单调
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有效地减去不同形状的 numpy 数组
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求矩阵中一点到矩阵中所有其他点的距离
我有一个矩阵a，我想计算从一个点到所有其他点的距离.所以实际上结果矩阵应该有一个零(在我选择的点上)并且应该显示为围绕该特定点的某种数字圆圈. 这是我已经拥有的，但我似乎无法得到正确的结果. a = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]对于 i = 2:20a(i,:) = a(i-1,:) + 1;结尾N = 10对于 I = 1:N对于 J = 1:Ndx = a(I,1)-a
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