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我正在尝试向量化下面一个名为p的N x N数组上的三重乘积操作： for k in range(len(p)): h[j, k, l] = p[j, k] * p[k, l] * p[l, j] - p[j, l] * p[l, k] * p[k, j]
我认为numpy.einsum在这里应该是有用的，尽管我实际上</e
浏览 0提问于2016-07-18得票数 2
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假设我有数组a和数组掩码，[[1,1,2] [3,5,2][[0,1] [1,0]Array c: [7, 3],如果第一列是由掩码表示的数组a的行之和，则0和2列是由掩码指示的行之和:1，
浏览 0提问于2016-06-23得票数 3
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来自numpy的文档：两个数组的点积。具体来说，
，如果a或b是0-D (标量)，则它等价于乘积，并使用numpy.multiply(a，b)或a*b作为首选。如果a是一个N-D数组，b是一个一维数组，则
浏览 7提问于2021-03-13得票数 4
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我有两个二维的numpy数组，它们的维数相同，A和B，并试图计算它们的逐行点积。我可以做：还有其他方法可以让numpy在一步而不是两步内完成逐行点积吗？
浏览 3提问于2014-10-02得票数 13
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我在C#中为神经网络使用NumSharp 当我前进时，我尝试接收神经元数值(一维数组)与权重的点积(二维数组)的点积。然而，当我尝试用一维数组对二维数组进行点积时，它抛出了一个错误，指出它不能传播到单一形状。 据我所知，python中的numpy可以很好地处理这一点，那么为什么NumSharp就不能呢？此外，在文档中指定了N-D数组与1-D<em
浏览 14提问于2020-11-02得票数 0
我有一个二维numpy数组，我想计算一下下面的等式。有没有一种类似numpy (矢量化)的方法来实现这种评估，而不只是迭代这些值？额外的问题，有没有一种方法(再次矢量化)将乘积的每个结果保存在一个新的一维numpy数组中？提前感谢
浏览 4提问于2021-05-12得票数 1
我有一个大小为Y (N，M)的二维数组，例如：Y = np.random.normal(0,1,(N,M))我认为更好的方法是使用einsum numpy函数()：
np.einsum('ijk,imk->ijm', Y,
浏览 3提问于2020-03-18得票数 0
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我知道这可能是一个语义问题，但我总是看到不同的文章对向前传递的解释略有不同。它们将输入数据表示为[NxD]矩阵，将权重数据表示为[DxH]，其中H是隐藏层中神经元的数量。这似乎是最自然的，因为输入数据通常是表格格式，以行为样本，以列为特征。
下面是CS231n课程笔记中的一个示例。我想我只是对在计算神经网络向前传递时应该如何整形和一致使用数据的通用命名法感到困惑。有时我会看到转置，有时我不会。有没有一种标准的，更好的方式来根据这样的</
浏览 1提问于2020-08-10得票数 0
我有一个二维NumPy数组和一组索引，其大小是NumPy数组的第一个维度。5, 3)我需要做一些类似的事情 print X[i][ind]
有一种矢量化的方法吗
浏览 0提问于2014-09-03得票数 1
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numpy.dot文档字符串说：
对于二维阵列，它等价于矩阵乘法，对于一维阵列则等价于向量的内积(没有复共轭)。对于n维，它是a的最后一个轴和b的第二个到最后一个轴上的和积。但是它没有说明numpy.dot如何用二维array.So计算一维数组，Numpy如何处理一维数组(向量)和二维数组(矩阵)？[34]: np.dot(b
浏览 4提问于2013-11-21得票数 5
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我试图用numpy计算两个二维向量的点积，这是我目前所知道的： v = np.array([[1], [3], [5]
浏览 7提问于2022-01-23得票数 0
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我有一个数据集，我已经将其转换为一个大的numpy数组
[[ 0. 0. 4. ..., 1. 0. 1.其中每一行的最后一个元素表示类。所以在计算欧几里得距离时，我显然不想把最后一个元素包括在内。正如你所看到的，两者是一样的。
浏览 1提问于2016-12-01得票数 2
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我们目前正在开发一个python项目，由于性能限制，我们必须进行大量的矢量化工作。我们最终的计算结果如下:我们有两个形状为(20,6)的numpy数组，并希望计算各行的成对点积，即我们最终应该获得一个(20,1)矩阵，其中每一行都是通过各自的向量点乘法获得的标量。
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
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我最近开始使用NumPy (到目前为止它真的很有用--为什么我不早点开始使用它呢？)，但是仍然有一些事情我肯定我做错了：
如何将函数应用于向量(ndarray)？我想把它矢量化，它是一个比乘法更复杂的函数。我尝试过使用np.where，但这似乎是一个难看的解决方案(我也不确定它是否也是矢量化的)。是否有类似于映射的函数使我的函数被矢量化？假设我有一个二维数组--一个二维位置向量
浏览 1提问于2013-06-24得票数 0
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点积B^t.D.B不返回对称数组
、、、、
我试着用一个表达式做一个点积，它应该是对称的。B是一个4D数组，我必须将它的最后两个维度转换成B^t。与numpy.transpose相关联的numpy.transpose产品以及作为第二种选择的numpy.einsum (其思想来源于本主题：)已经被使用在计算结束时
浏览 1提问于2018-04-17得票数 1
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有没有比通过目标函数的def和对scipy.optimize.minimize_scalar的调用进行for循环更快的方法？基本上是一个矢量化的版本，我可以给出一个函数foo和一个二维numpy数组，其中每一行都作为额外的数据提供给目标函数。
浏览 3提问于2018-02-17得票数 0
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我试图理解当你试图调用两个行向量的点积时，numpy是如何工作的。我有这样的代码：THETA = np.array([[1,2,3]])这给了我一个错误：我认为你可以取两个行向量的点积来得到：这也会转化为两个列向量的点积。奇怪<e
浏览 2提问于2016-02-05得票数 2
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可能重复：
我使用带有双重取消引用指针(**var)的函数来返回值。但是，最近有人问我一个问题，以找出可能需要三重取消引用(*var)的用例。我想不出任何实际情况。这里有人有经验吗？
浏览 4提问于2010-04-22得票数 3
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粗略地说，我想将这个(非numpy)转换为-循环：M = len(right)for i in range(N): matrix[i][j] = scipy.stats.binom.pmf(left[i], C, right[j])
它有点像点积，但当然数学上不是点积。我通常会如何将这类的东西矢量化或制作成类似于丙酮/非丙酮的东西？
浏览 1提问于2018-11-19得票数 1
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变量：是否有一种方法可以在两个数组中对应相同位置的向量之间执行点积，而不显式地写入元素，如列表理解：[np.dot(x[i], y[i]) for i in range(N)]？通常，在numpy中的其他函数中，为了实现这一点，我使用选项axis = 1，但我看到np.dot中不存在它。有什么方法可以将这个操作矢量化吗？
浏览 5提问于2021-05-12得票数 1
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