Numpy如何使用np.cumprod为范围函数中的i向量化python
Numpy是一个开源的Python科学计算库，用于高性能的多维数组计算。np.cumprod是Numpy中的一个函数，用于计算数组元素的累积乘积。
在范围函数中，我们可以使用np.cumprod来向量化i的计算。下面是使用np.cumprod向量化i的示例代码：
import numpy as np
# 定义范围
n = 10
# 创建数组i
i = np.arange(1, n+1)
# 使用np.cumprod计算i的累积乘积
result = np.cumprod(i)
print(result)输出结果为：
[ 1 2 6 24 120 720 5040 40320 362880 3628800]在上述代码中，我们首先使用np.arange创建了一个从1到n的数组i。然后，通过np.cumprod函数计算i的累积乘积，将结果保存在result数组中。最后，打印result数组的值。
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1回答
我使用以下方程模拟马尔可夫生死过程：(对不起，MathJax不可用)。
$ b_i = \textbf{P}(X_{n+1} = i +1 | X_n = i)$
$ d_i = \textbf{P}(X_{n+1} = i -1 | X_n = i)$
$\pi_i b_i = \pi_{i+1} d_{i+1}$
$\pi_i = \pi_0 \frac{b_0 b_1 b_2 \dots b_{i-1}}{d_1 d_2 \dots d_i},$ $i = 1, \dots , m$
$\sum \pi_i = 1$
我使用这段代码来计算pi_i：
import numpy as
浏览 1提问于2019-11-21得票数 0
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我正在尝试创建一个numpy数组，其中的元素包含一些其他numpy数组元素的一些递增的乘积，如下所示： import numpy as np
def foo(n):
return(365-n)/365
#lim is some integer greater than 0 and less than 365
lim = 50
x = np.arange(0, lim, 1)
#foo(n) is some function
y = foo(x)
z = np.zeros(np.shape(x))
#z is the variable I'm trying to create
浏览 18提问于2020-05-03得票数 0
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我有两个python函数。第一个： import numpy as np
import math
mt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
age, interest = 3, 0.5
def getnpx(mt, age, interest):
val = 1
initval = 1
for i in range(age, 7):
val = val * mt[i]
intval = val / (1 + interest) ** (i + 1 - age)
initval = ini
浏览 14提问于2021-10-05得票数 0
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我有一个小df的股票价格与他们的行动。我想计算拆分后股票的调整所有权金额(即，如果您拥有1000股，股票有2-1拆分，则您的所有权成为2000股)。我想迭代“股票拆分”列，如果值!= 0，则将“所有权”与“股票拆分”相乘，否则保持拆分前的最后一个数量。我尝试了许多方法，但我不确定我错在哪里-我确实认为逻辑是错误的，但不知道如何修复它。 import yfinance as yf
aapl = yf.Ticker("AAPL")
hist = aapl.history(start="2014-06-01")
hist["ownership"] =
浏览 13提问于2021-10-02得票数 1
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1回答
假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
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1回答
我在numpy中有一个我认为很简单的任务，但我遇到了麻烦。
我有一个函数，它接受数组中的一个索引，并返回属于该索引的值。我想高效地将这些值写入一个numpy数组。
我已经找到了numpy.fromfunction，但它的行为并不像建议的那样。它似乎“向量化”了函数，这意味着它传递的不是实际的索引，而是一个索引的numpy数组：
def vsin(i):
return float(round(A * math.sin((2 * pi * wf) * i)))
numpy.fromfunction(vsin, (len,), dtype=numpy.int16)
# TypeError:
浏览 0提问于2015-05-30得票数 0
我正在使用Python3.6。
我想做的是：
import numpy as np
def run_11(x):
return x+1
kk = np.arange(1, 17)
for i in range (kk):
ind = run_11(i)
print (i)
print (ind)
我知道这个错误：
TypeError:只有整数标量数组才能转换为标量索引
我不知道为什么和如何解决它。如有任何建议，将不胜感激。
浏览 4提问于2017-12-15得票数 4
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2回答
这是我正在使用的代码：
import pandas as pd
z = pd.Series(data = [1,2,3,4,5,6,7], index = xrange(1,8))
array = []
for i in range(1,8):
array.append(z[i]*2)
print array
它完全按照我说的做，因为我不知道如何进行简单的迭代。这是打印输出
[2]
[2, 4]
[2, 4, 6]
[2, 4, 6, 8]
[2, 4, 6, 8, 10]
[2, 4, 6, 8, 10, 12]
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
我希望pyt
浏览 4提问于2016-02-16得票数 0
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我想定义一个NxN矩阵A，它的元素A(i,j)是sin(i^2 + j)。
在MATLAB中，我可以用矢量化方法快速地定义这个矩阵。
N = 2000;
ii = 1:N;
A = sin(ii.^2 + ii');
如何在Python中实现这一点？现在，我正在使用循环，这是缓慢的。
import numpy
N = 2000;
A = numpy.empty((N, N));
for i in range(1,N+1):
for j in range(1,N+1):
A[i-1][j-1] = numpy.sin(j + numpy.power(i, 2.
浏览 2提问于2022-11-29得票数 -2
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我有两个python函数。第一个： mt = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
age, interest = 3, 0.5
def getnpx(mt, age, interest):
val = 1
initval = 1
for i in range(age, 6):
val = val * mt[i]
intval = val / (1 + interest) ** (i + 1 - age)
initval = initval + intval
return initva
浏览 26提问于2021-10-05得票数 1
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1回答
我正在尝试寻找一种快速的方法(最好不要使用for循环)来模仿以下代码：
# a and b are arrays of the same length
# f is function of 3 scalar variables
res = np.zeros(len(a))
temp = 1
for i in range(len(a)):
temp = f(temp, a[i], b[i])
res[i] = temp
请注意，temp变量在每次迭代时都会更新。这段代码与可以使用NumPy的累积机制实现的功能非常相似。但是，在我的例子中，函数f中使用了几个数组。
函数f可以类
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
1回答
假设我有一个更新方案，如下所示：
import numpy as np
N = 1000
dt = 0.01
x = np.zeros(N)
x[0] = 0.5
for i in xrange(1, N):
rand = np.random.normal(loc=0.,scale=1.)
x[i] = x[i-1]*(1 + dt + np.sqrt(dt)*rand)
在当前数组元素需要前一个数组元素进行计算的情况下，加速这种形式的代码的最佳策略是什么？
我试图将其转换为矢量化的形式，但我有点卡住了，不知道如何使用尾随数组元素来更新当前数组元素。
如果有不涉及矢量
浏览 0提问于2015-09-30得票数 1
1回答
我正在使用numpy运行python，并且我有一个循环，简化后，如下所示：
result = np.zeros(bins)
for i in xrange(bins):
result[f(i)] += source[i]
在这里，结果和源都是numpy数组，f是一组稍微复杂的算术操作。例如，f的一个简化示例可能如下所示
f = lambda x: min(int(width*pow(x, 3)), bins-1)
虽然f的论点一般不是单调的。
这个循环目前是我程序中的瓶颈。我成功地把其他的东西都矢量化了，但是我现在很困惑如何在这里实现它。如何将此循环向量化？
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
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2回答
我有一个2D成本矩阵M，可能是400x400，我试图通过它计算出最优路径。因此，我的职能如下：
M[i,j] = M[i,j] + min(M[i-1,j-1],M[i-1,j]+P1,M[i,j-1]+P1)
这显然是递归的。P1是一个加性常数。我的代码(多少起作用)是：
def optimalcost(cost, P1=10):
width1,width2 = cost.shape
M = array(cost)
for i in range(0,width1):
for j in range(0,width2):
try:
浏览 7提问于2013-12-06得票数 6
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1回答
具有Numpy元素的矩阵的阶乘
、、、、
我想知道如何从元素的角度计算矩阵的阶乘。例如,
import numpy as np
mat = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
np.the_function_i_want(mat)
会给出一个矩阵mat2，使得mat2[i,j] = mat[i,j]!。我试过
np.fromfunction(lambda i,j: np.math.factorial(mat[i,j]))
但是它将整个矩阵作为np.math.factorial的参数传递。我也尝试过使用scipy.vectorize，但是对于大于10x10的矩阵，我会得到一个错误。这就是我写的代码：
import
浏览 1提问于2015-06-16得票数 8
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1回答
我希望提取图像中最不重要的RGB值，并将这些比特转换为ascii等效值。问题是，我所采用的在python中遍历numpy矩阵的方法非常慢。在使用Java时，采用同样的策略比使用Java快100倍。图像大小不超过1024 * 1024，因此生成的矩阵的大小为最大1024 * 1024 *3。
根据python文档，追加函数的时间复杂度为O(1)，我的循环为O(n^2)，其中n为<= 1024。我理解python使用解释器，而Java使用JIT编译器进行编译，因此速度要快得多。然而，这里的时差太大了。
这个手术能以更有效的方式进行吗？
def extract_info_from_lsb(se
浏览 1提问于2017-02-10得票数 0
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1回答
在numpy (1.8)中，为了获得更好的性能，我希望将这个计算从Python循环转移到更多的numpy-ish：
(width, height) = base.shape
(toolw, toolh) = tool.shape
for i in range(0, width-toolw):
for j in range(0, height-toolh):
zdiff[i,j] = (tool - base[i:i+toolw, j:j+toolh]).min()
base是一个2000x2000数组，tool是一个25x25数组。(背景背景:基本和工具是高度图，我正在
浏览 1提问于2013-11-14得票数 5
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我正在尝试计算卡方函数，例如，将任意(黑盒)函数与数据的数值向量数组进行比较。目前我正在python中循环数组，但是像这样的东西非常慢：
n=len(array)
sigma=1.0
chisq=0.0
for i in range(n):
data = array[i]
model = f(i,a,b,c)
chisq += 0.5*((data-model)/sigma)**2.0
return chisq
array是一维numpy数组，a，b，c是标量。有没有办法通过使用numpy.sum()或某种lambda函数等来加速这一过程？我可以看到如何删除一个循环(通
浏览 3提问于2013-04-26得票数 1
我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情，评估一个非平凡的函数，它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求，但是由于使用了double for循环，所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
4回答
A是点，P是点的列表。我想找出哪一点Pi最接近A，也就是说，我想找到P[i_0]和：
i_0 = argmin_i || A - P[i]||^2
我是这样做的：
import numpy as np
# P is a list of 4 points
P = [np.array([-1, 0, 7, 3]), np.array([5, -2, 8, 1]), np.array([0, 2, -3, 4]), np.array([-9, 11, 3, 4])]
A = np.array([1, 2, 3, 4])
distance = 1000000000 # better woul
浏览 9提问于2015-12-06得票数 3
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1回答
我想为所有的i和j计算以下值
M_ki = Sum[A_ij - A_ik - A_kj + A_kk, 1 <= j <= n]
我如何使用Numpy (Python)在没有显式循环的情况下做到这一点？
谢谢!
浏览 1提问于2010-09-07得票数 3
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3回答
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import integrate
def f(x,y):
return x*y + x**2
def integral(x,y):
I = integrate.quad(f, 0, x, args=(y,))[0]
return I
def gau(x,y):
return (1+x)*integral(x,y)
xlist = numpy.linspace(-3.0, 3.0, 100)
ylist = numpy.linspace(
浏览 13提问于2017-01-02得票数 0
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新的NumPy，可能没有正确的搜索，所以如果这是一个常见的问题，我将采取块.
我正在处理一个需要计算日志(n！)的问题。对于相对较大的数字来说-即。要先计算阶乘，所以我编写了以下函数：
def log_fact(n):
x = 0
for i in range(1,n+1):
x += log(i)
return x
现在的问题是，我希望将它用作传递给curve_fit的函数的一部分：
def logfactfunc(x, a, b, c):
return a*log_fact(x) + b*x + c
from scipy.optimize
浏览 6提问于2014-01-08得票数 4
回答已采纳
我想要计算输入序列和序列中的一个短片段之间的相似性。结果是一个相似矩阵，每个位置都是对齐的得分。它起作用了，但不幸的是速度慢。如何在python和numpy中更有效地实现循环？我也在考虑使用MPI，但是多线程或者更好的内部numpy解决方案将是有益的。下面是密码。
from Bio import pairwise2
import numpy
....
similarityMatrix = numpy.zeros(shape=(sequenceLength-fragmentLength,sequenceLength-fragmentLength))
for i in xrange(sequ
浏览 3提问于2014-09-30得票数 0
3回答
以下是一个例子：
4位数
第一，第二位数的范围是:0~5(总共六个数字)
第三、第四位数的范围为:0~4(共五个数字)
所以，0000,0040,0111,4455是可以的，但是5555,4555,4466是不行的。
我想要的是找到，什么是2345的序号？(从开始零索引开始)`
例如，0001的序号是"1“。同样，0010是"5“。
它可以通过，
(5*6*6*1)*2 + (6*6*1)*3 + (6*1)*4 + (1)*5 = 497
我用Python做了一个函数
import numpy as np
def find_real_index_
浏览 4提问于2017-02-25得票数 1
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3回答
我和Python2.7，numpy和熊猫一起工作。
我有：
函数y=f(x)，其中x和y都是标量。
长度为n的一维标量数组: x0，x1，.，x(n-1)
我需要构造一个二维数组Di，j=f(xi)*f(xj)，其中i，j是0，…，n-1中的索引。
我可以使用循环和/或理解列表，但这将是缓慢的。我想用矢量化的方法代替。
我认为"numpy.indices“会帮助我(参见)，但我承认我对如何使用该命令来实现我的目的感到困惑。
提前感谢！
浏览 0提问于2014-06-16得票数 0
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3回答
我有一个dataframe df，它的索引是[x[0], ..., x[N]]，列是[y[0], ..., y[M]]，它的数据是z[i,j]的2D数组。
我有一个由3个浮动变量组成的python函数def f(x, y, z)，我想用numpy和/或熊猫最快的方式计算f(x[i], y[j], z[i,j])的2d数组，但我不知道该怎么做。
我看到了df.transform方法，但它似乎不允许依赖于df的索引和列的lambdas -或者至少我不知道如何提供这样的lambda。
关于df和f的详细信息：
我的df是怎么得到的？在45分钟的计算过程中，我在N= 5000和M= 5000的网格
浏览 7提问于2022-11-28得票数 1
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我正在尝试创建一个简单的python脚本，当给定一张照片时，首先将其转换为灰度，然后将其带入许多颜色。例如，如果传入的颜色数为2，则灰度图像将被更改，以使每个像素要么为全黑(0)，要么为亮白(255)。
然而，当调用我的函数'getGreyscaleValue‘来确定每个像素的灰度值时，我得到了一个错误。似乎在将数组'bandWidthArray‘和'colorsArray’传递给函数时，它们会从数组变为标量变量'0.0‘。运行以下脚本并观察打印值，应该会重现该问题：
import numpy as np
from PIL import Image
numbe
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
1回答
通常，函数的求和在python中是这样的。
fsum = 0
for k in range(1, N+1):
fsum += f(k)
其中f是一些函数。
使用numpy的全部意义在于。在这种情况下，对于非常大的N，循环将是缓慢的。如何使用numpy来使用函数f (可能需要多个参数)来填充numpy array？
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
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为了加速我的代码，我将一个多维的sumproduct函数从Python转换为Theano。我的Theano代码可以得到相同的结果，但是一次只计算一个维度的结果，所以我必须使用Python for循环来获得最终结果。我认为这会使代码变慢，因为Theano无法优化内存使用和多个函数调用之间的传输(针对gpu)。或者这是一个错误的假设？
那么，我如何更改Theano代码，以便在一次函数调用中计算sumprod？
原始的Python函数：
def sumprod(a1, a2):
"""Sum the element-wise products of the `a1`
浏览 0提问于2013-05-29得票数 1
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如何使用python数组使用shift完成列加法？
我有二维数组，需要扩展拷贝。
a = array([[0, 2, 4, 6, 8],
[1, 3, 5, 7, 9]])
我想要类似的东西(下面是伪代码，它不起作用；据我所知，numpy中没有numpy)：
shift = 3
mult_factor = 0.7
for column in a.columns - shift :
out[column] = a[column] + 0.7 * a[column + shift]
我也知道，我可以做一些类似于我需要使用索引的事情。但是，我觉得这实在是过分了，列举了三个值，
浏览 1提问于2014-02-25得票数 2
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6回答
我想用Python实现以下Matlab代码：
x=1:100;
y=20*log10(x);
我试着使用Numpy来做这件事：
y = numpy.zeros(x.shape)
for i in range(len(x)):
y[i] = 20*math.log10(x[i])
但这使用了for循环；有没有像Matlab一样的矢量化操作？我知道对于一些简单的数学，比如除法和乘法，这是可能的。但是像这里的对数这样的其他更复杂的运算呢？
浏览 2提问于2013-04-03得票数 2
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1回答
当我将GNU Octave代码翻译成Python代码时，我意识到NumPy数组代数比Octave慢得多。
有一个巨大的性能差异，特别是在cumprod方法中。(对于以下代码，NumPy比Octave慢大约80% (Octave:0.4秒，NumPy: 2.0秒))
python
import numpy as np
from timer import Timer
n=1400000
k=30
matrix = np.eye(n, 2*k)
with Timer('speed test'):
cumprodMatrix = np.cumprod(matrix, axis
浏览 14提问于2017-01-21得票数 0
1回答
我正在尝试修改下面的函数，以便它给出下面的预期输出。对于第一个计算，它类似于100+ 100*-87/100 = 13和方程NonC_Amount + Int_amount * np.cumprod(PnL / 100)。因为-87是PnL中的第一个元素，所以对于第二个计算，它将作为13 + 100*-4/100 = 9。更新NonC_Amounts值。
PnL = np.array([-87., -4., -34.1, 8.5])
Int_amount = 100
NonC_Amount = 100
PnL.prod(initial=Int_amount)
NonCompounding
浏览 1提问于2021-02-07得票数 1
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3回答
结果是大小为300000的二维numpy数组
for i in range(np.size(results,0)):
if results[i][0]>=0.7:
count+=1
在这段python代码中，我花了0.7秒，但我在C++代码中运行它，它只用了不到0.07秒。
那么如何让这段python代码尽可能快呢？
浏览 1提问于2019-04-16得票数 1
1回答
作为一些数据争论的结果，我得到了一组浮点数，其中一些是NaNs。我知道这个有效值是一些对象的整数I。因此，我想把它们作为整数。尽管如此，NaNs不能被转换为int，所以我尝试只将有限值转换为整数。另外，如果上游有一些奇怪的原因，我会得到一个有非零小数的值，我想将它视为无效，并将它转换为NaN。
基准逻辑是作为列表理解实现的，它的工作方式与预期的一样：
>>> [int(val) if float(val).is_integer() else np.nan for val in np.array([1, 2, 3, 4])]
[1, 2, 3, 4]
>>>
浏览 4提问于2022-07-06得票数 0
6回答
NumPy阵列中元素的索引
、、、、
在Python中，我们可以使用.index()获取数组中值的索引。
但是使用NumPy数组时，当我尝试这样做时：
decoding.index(i)
我得到：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
我如何才能在NumPy数组上做到这一点？
浏览 13提问于2013-08-06得票数 103
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我使用的是用“TensorFlow Lite”转换成量化模型的“FaceNet”模型。它是按照https://medium.com/analytics-vidhya/facenet-on-mobile-cb6aebe38505页面上的说明完成的。 这是有关量化模型的输入和输出缓冲区的信息。 INPUTS:
[{'index': 451, 'shape': array([ 1, 160, 160, 3], dtype=int32), 'quantization': (0.0078125, 128L), 'name':
浏览 10提问于2020-04-06得票数 1
我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
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在NumPy数组上迭代时，Numba看起来比Cython快得多。
我可能缺少哪些Cython优化？
下面是一个简单的例子：
纯Python代码：
import numpy as np
def f(arr):
res=np.zeros(len(arr))
for i in range(len(arr)):
res[i]=(arr[i])**2
return res
arr=np.random.rand(10000)
%timeit f(arr)
每环4.81ms±72.2s(平均±std )。dev.7次运行中，每一次循环100次)
Cython代码
浏览 0提问于2018-11-06得票数 17
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1回答
使用矢量化加速我的计算
、、、
我是python的新手，所以我的计算效率有一些问题。我使用这段代码填充我的H矩阵和h向量(x_tr、x_te和c是列表)：
for l in xrange(0, b):
for ls in xrange(0, b):
H[l][ls] = 1.0/n_tr * numpy.sum([numpy.exp(-((numpy.linalg.norm(x_tr[i]-c[l])**2 + numpy.linalg.norm(x_tr[i]-c[ls])**2)/(2*s**2))) for i in range(0, n_tr)])
h[l] = 1.0/n_te *
浏览 0提问于2012-09-26得票数 1
Python有一个内置的功能来检查整个片的有效性：。有什么类似的东西是内置的个别指数吗？
具体来说，我有一个索引，比如a = -2，我希望对一个4元素列表进行规范化。是否有与已内置的以下方法等效的方法？
def check_index(index, length):
if index < 0:
index += length
if index < 0 or index >= length:
raise IndexError(...)
我的最终结果是能够用一个非None元素构造一个元组。我目前正在使用list.__getitem_
浏览 5提问于2017-07-28得票数 2
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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：
f = lambda x: (x*1000) / 20 * 15 + 3
v_func = np.vectorize(f)
v_func(arr)
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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我计划制作一个通用的应用程序来分析音频样本。当我说“通用”时，我的意思是任何技术(Javascript、C、Java等)都可以使用它。基本上，我在iOS上做了一个应用程序，它使用苹果的AVFoundation，实时接收长度为512的麦克风样本(bufferSize = 512)。在Python上，我使用PyAudio做了同样的事情，但不幸的是，我收到了非常不同的值.
看看这些样品：
Samples of bufferSize = 512 on iOS:
[0.0166742969, 0.0181432627, 0.0184620395, 0.0182254426, 0.0181945376,
浏览 1提问于2017-06-01得票数 1
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检查我的以下代码；它是在python中实现的sigma_2函数(使用粗略筛选)的一部分，python是除数函数之一
from time import time
from itertools import count
import numpy
def sig2(N, nump=False):
init = time()
#initialize array with value=1 since every positive integer is divisible by 1
if nump:
print 'using numpy'
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
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通过算术函数迭代Numpy数组
、、、、
在我从上一期中得到的代码中：issue，我可以在修改乘法的a值时使用迭代。我想使用.prod函数，但是使用乘法、除法和加法的迭代。对于使用等式(Starting_val + Starting_val * Random_numb/100)的第一个计算10 + 10 *50/100 = 15，计算将如下进行。Random_numb中的第一个元素是50，Starting_val的值被更新为15。因此，对于第二次计算，它将是15 + 15 *74/100 = 26.1，在第二次计算中，Starting_val的值从15更新为26.1。我不知道如何用numpy迭代这个函数。我不希望对此函数使用for
浏览 9提问于2021-02-08得票数 1
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学习python时，我遇到了以下问题。我已经有了一些带有整数的列表(例如initial_list)。然后，我尝试使用以下数字模式创建列表(例如result)：
result[len(result) - 1] = 1
result[i] = result[i + 1] * initial_list[i]
示例：
initial_list = [2, 2, 2, 2, 3, 2, 2]
result = [192, 96, 48, 24, 12, 4, 2, 1]
以下是我的第一个实现：
import numpy as np
initial_list = [2, 2, 2, 2, 3, 2, 2]
浏览 4提问于2015-06-28得票数 2
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我想在一个范围内生成8个随机数(0到pi/8)，把它们加在一起，取这个和的正弦，在做这个N次后，取平均值。放大后，我得到了正确的答案，但对于N > 10^6来说太慢了，特别是当我在N个试验中平均n_t = 25更多次的时候！我目前正在让N = 10^5在大约12秒内运行这段代码，这意味着N = 10^7需要20分钟的时间，这似乎不太理想(我不知道！)
我的代码如下：
import random
import datetime
from numpy import pi
from numpy import sin
import numpy
t1 = datetime.datetime.now
浏览 4提问于2016-08-01得票数 2
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我正在使用pythran将我的python+numpy代码转换成C++，到目前为止，使用非常高效的结果代码，一切都运行得很好。但是，我的代码需要使用numpy.ffr.rfft和irfft (快速傅立叶变换)，而pythran显然不支持：
import numpy as np
# pythran export testFunc(float[])
def testFunc(signal):
X = np.fft.rfft(signal,n=1024)
>pythran Foo.py
CRITICAL I am in trouble. Your input file does n
浏览 3提问于2018-03-22得票数 1
我试图通过人工神经网络建立一个数据预测模型。下面的代码是通过许多书籍创建的基于Python的ANN代码的一部分。此外，预测值与实际值之间的误差率不低于19%。我试图增加隐藏层的数量，但它并没有对错误率产生很大的影响。我认为这可能是Sigmoid函数的一个限制，而不是考虑偏见。我环顾了一个月，找出了如何构建ReLU和偏差，但是我找不到偏见和ReLU的范围。
Q1 =如何将Sigmoid转换为ReLU，以及如何向代码中添加偏差？
Q3 =，如果我将Sigmoid更改为ReLU，是否必须将数据集设置为0.0~1.0范围？这是因为Sigmoid函数接受0.0~1.0范围的数据，但我不知道ReLU允许什
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
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