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将此函数应用于numpy矩阵或数组中的每个元素的最快/最简单的方法是什么？我需要的是一个不使用循环的代码版本：
big_mat
浏览 4提问于2016-07-27得票数 6
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我有两个矩阵A (Nx100)和B (Mx100)。我想对矩阵A中的每个元素和矩阵B中的每个元素执行一个运算(比如计算欧氏距离)。在正常的numpy中，使用两个for循环来完成。现在，我使用map函数tf.map_fn将矩阵A中的每个<em
浏览 1提问于2016-10-19得票数 1
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如何对矩阵中的每一行执行操作并将其复制到另一个矩阵中？data1和data2是具有大小的矩阵，假设n*4，我需要在每个元素中添加1。import numpy as npdata1=np.matrix('1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3;4 4 4 4')
row1=np.
浏览 0提问于2018-11-09得票数 2
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当传递给numpy.square矩阵时，scipy.sparse似乎提供了不正确的输出：import scipy.sparse as Sc = np.square(b)# <5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64
浏览 3提问于2015-10-05得票数 2
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我正在尝试将一些Matlab代码转换成Python (使用numpy)。我有以下Matlab代码：X仅仅是1000000。据我所知，*在Matlab中表示矩阵乘法，而在numpy中等价的是.dot。所以在Python中，我有：当我试图运行numpy代码时，我得到错误"shapes (1，)和(2,2)不对齐
浏览 1提问于2015-06-01得票数 1
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如何对执行按元素划分的操作(例如模块化)
我必须从它创建一个NumPy密集数组吗？如果是这样的话，我会不会失去从创建稀疏矩阵中获得的所有好处？
浏览 2提问于2019-10-11得票数 0
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我需要一个大的99.9%稀疏2D矩阵上的M = np.log(1+M)。 如何有效地执行此操作？x, y = M.nonzero()将检索非零元素的coord对，但我可以对这些对执行log操作吗？ numpy似乎没有sparse支持。
浏览 5提问于2021-04-21得票数 1
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我有一个10000 x 1大小的矩阵。通过使用num2cell (reshape (E, 100, 100), 1)，我将其拆分成带有100元素的100单元格。现在，我想对每个单元格的元素执行操作以生成新元素，然后将所有新元素收集到一个10000*1矩阵中。
我可以使用"for“循环对每个单元格<em
浏览 3提问于2017-04-20得票数 1
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我有一组用布尔值填充的稀疏矩阵，我需要对它们执行逻辑操作(主要是按元素执行OR)。与numpy一样，对dtype='bool‘的矩阵求和会产生元素级的OR，但这有一个令人讨厌的副作用：>>> [a,b] = [sparse.randin Compressed
浏览 1提问于2013-01-25得票数 11
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我有n numpy一维数组ì_0 = [i00, i01, i02, ...].]，.并希望将这些值放入m新的一维数组o_0 = [i00, i10, 120, ...]，o_1 = [i01, i11, i21, ...]，.其中m是等长数组i_0，i_1，.的元素计数。如何尽可能地实现这一性能(在o_0、o_1、.数组)？考虑一下这个示例输入数据i_0 (upcasted)，i_1i_1
浏览 1提问于2019-08-14得票数 0
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假设我有一个带有字符的表，希望对数字进行操作：pru=numpy.matrix([['a', 'a','w','a'],[1, 2,4,5],[3, 4,1,2]])
b=a - a[0]
-的不支持操作数类型：“矩
浏览 7提问于2015-02-17得票数 0
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在numpy中，如果您想要计算矩阵的每个条目的正弦(元素)，那么numpy.sin(a)a**2但是如果你有一个稀疏矩阵，事情就会变得更加困难。至少，除了迭代lil_matrix格式的
浏览 0提问于2012-01-18得票数 6
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在R中，当我执行以下代码时： > X=matrix(1,2,3)> X*c R给出以下输出： [,1] [,2] [,3]>>> X=np.array([[1,1,1],[1,1,1]]) >>
浏览 22提问于2020-06-24得票数 2
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在我读到的一些代码中，我有一个python ndarray temp，它遇到了这个问题：这是点的平方(即，等价于m.*m)还是矩阵的正方形(即m必须是方阵)？特别是，我想知道我是否可以去掉这段代码中的转置：num.sum(temp**2,axis=1))num.sum(whatever**2,axis=0)
这将节省我至少0.1ms，显然是值得我的</
浏览 0提问于2009-08-29得票数 13
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我知道如何通过索引访问向量中的元素：indices = list([1,3,5])给出正确的答案:2 4 6currentGrid = numpy.array( [[0, 0.1],
[0.9line 43, in
浏览 1提问于2019-02-28得票数 5
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给定以下数值矩阵：mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4')
matrix([[-1, 0, 1],数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果。map(myfunc, mymatrix)失败是因为它尝试将myfunc应用于行，而不是应用于每个元素</
浏览 2提问于2017-03-04得票数 60
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我必须解释这段代码做什么，知道它执行矢量化的计算F，使用广播和元素的操作概念. D = x_pos.reshape(1,-1) - x_pos.reshape/alpha) * (alpha.reshape(1,-1) * R(D)).sum(axis=1)函数F的第一行接收x_pos和α作为参数(都是numpy数组)，在第二行中，矩阵D是通
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
在R中:如何在不使用循环的情况下对矩阵的每个元素执行日志操作？然后手动设置所有元素。params1，3 3 2，3 3 日志中的错误(
浏览 12提问于2010-12-11得票数 4
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如何通过行上的一些条件来过滤scipy/numpy中的NxM矩阵的元素？
例如，您可以执行where(my_matrix != 3)，它“按元素”处理矩阵，我想按行执行此操作，这样您就可以询问类似where (my_matrix != some_other_row)的内容，以过滤出不等于some_other_row的所
浏览 1提问于2011-03-30得票数 1
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