pandas，行式点积
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它是基于Python语言的一个强大的数据处理库。pandas提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗、转换、分析和可视化变得更加简单和高效。
行式点积是pandas中的一个重要概念，它指的是在两个数据结构之间进行逐行的元素相乘，并将结果相加的操作。在pandas中，行式点积可以通过使用dot()函数来实现。dot()函数可以计算两个数据结构之间的点积，并返回一个标量值或一个包含多个标量值的Series。
行式点积在数据分析和机器学习中经常被使用，特别是在处理矩阵和向量运算时。它可以用于计算两个向量之间的相似度、计算矩阵的乘法、计算特征之间的相关性等。
以下是一些应用场景和优势：
应用场景：
- 数据分析和数据处理：行式点积可以用于处理大规模的数据集，进行数据清洗、转换和分析。
- 机器学习和深度学习：行式点积可以用于计算特征之间的相似度、计算矩阵的乘法等。
- 金融分析：行式点积可以用于计算投资组合的收益率、计算股票之间的相关性等。
优势：
- 高效性：pandas使用了底层的C语言实现，因此在处理大规模数据时具有较高的计算效率。
- 灵活性：pandas提供了丰富的数据结构和数据处理函数，可以满足不同的数据分析需求。
- 易用性：pandas具有简单易懂的API接口，使得数据分析和处理变得更加简单和直观。
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- 分布式文件存储（CFS）：https://cloud.tencent.com/product/cfs
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。
相关·内容
Input = df=pd.merge(Bx_Users,BX_ratings,on='user_id')
Error = Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/91943/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/MergingwithSummerclothingdataset.py", line 14, in <module>
df=pd.merge(Bx_Users,BX_ratings,on='us
浏览 87提问于2020-09-14得票数 0
当你将熊猫系列作为参数传递给np.matmul时，我注意到了不同的Numpy版本之间的不一致。
在带有Numpy版本1.16.4的Python 3.6中
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> a = np.array(range(9)).reshape((3, 3))
>>> b = np.array([2]*3)
>>> np.matmul(b, a)
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
3回答
我刚刚浏览过维基百科关于SVMs的页面，这一行吸引了我的注意：“如果使用的内核是一个高斯径向基函数，那么相应的特征空间就是无限维的Hilbert空间。”。
根据我的理解，如果我将高斯核应用到支持向量机中，那么生成的特征空间将是m-dimensional (其中m是训练样本的数量)，因为您选择了自己的地标作为训练示例，并且使用高斯核度量了特定示例与所有示例之间的“相似性”。因此，对于单个示例，您将拥有与训练示例相同的相似值。这些将是新的特征向量，它们将传递到m-dimensional向量，而不是无限维数。
有人能给我解释一下我错过了什么吗？
谢谢，丹尼尔
浏览 10提问于2014-05-10得票数 11
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理发师们，
这个问题认为线性代数的艺术是数学中的一个地方，在数学中，我不能解决这个问题。所以我希望你们能帮我:D。
我正试图创建一个单机自动变星作弊的游戏，称为坐骑和刀片。这个自动报警器的目标是总是成功地用数学的力量踢球员。由于因特网的帮助，我成功地取得了许多成就(尤指.)但是现在我被困住了，因为我不知道足够的线性代数来得到角度等等。
我的XYZ (玩家位置)
从坐标开始的旋转(0,0)弧度转换为度(-180;180)
敌人XYZ与旋转
一个球员可以成功踢另一个球员，如果距离小于1浮动，而该球员是在其他球员的前面。因此，为什么我需要计算的角度，我正在寻找的方
浏览 8提问于2016-04-14得票数 1
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1回答
我在试着做机器人的模拟。目前，我有一个他们可以四处漫游的世界，他们必须避开障碍物。我的障碍物被定义为线，我正在使用线相交来查看它前面是否有任何墙，如果有，我就避开它。实际上，在direction angle + FOV和direction angle - FOV有两行代码。如果这两条线中的任何一条发生碰撞，弹体就会转向。我设置的转向条件是，只要这两条线的点积平均值小于direction angle的cos，就继续转向。下面是代码。
for (auto& boid : boids)
{
//finding the tow vectors to +
浏览 8提问于2021-05-20得票数 0
1回答
我必须计算稀疏矩阵中向量之间的大量相似计算。当前用于此任务的最佳工具scipy-sparse或pandas是什么？
浏览 5提问于2013-10-04得票数 2
1回答
主成分分析代码的理解问题
、、、
有人能给我解释一下这行代码吗？第22行的p= vectors.T.dot(C.T)
我搜索了在线文档，但什么也没找到。
<code>A0</code>
浏览 11提问于2019-03-28得票数 0
我分析了一些matlab代码，发现我的执行时间主要是对dot的调用。在显示在分析器中的函数列表中，我注意到以下注释行：
当A和B都是列向量时，DOT(A，B)与A'*B相同。
最初，我的代码运行时间约为22秒，在140976次对dot的调用中花费了17.5秒。我更改了代码以使用'*而不是dot，的运行时间减少到14秒！这个运算符显然比函数调用短列向量的点乘积要快得多。
我的问题是：'*操作符到底是什么，它是否有文档记录(除了源代码中)，以及它可以/应该用于什么？
记录在案:我使用的是Matlab的老式R2010b。
浏览 3提问于2014-05-08得票数 1
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1回答
这是虚幻C++中的代码
float GetT( float t, float alpha, const FVector& p0, const FVector& p1 )
{
auto d = p1 - p0;
float a = d | d; // Dot product
float b = FMath::Pow( a, alpha*.5f );
return (b + t);
}
这一行是否意味着FVector d与其自身之间的“浮动a=d区d；//点积”
浏览 3提问于2022-01-15得票数 1
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2回答
输入数据如下：
import pandas as pd
df_input = pd.DataFrame([[1,0,0,0,0], [0,1,0,0,0], [0,0,1,0,0],[0,0,0,1,0],[0,0,0,0,1]], columns=["A", "B","C","D","E"])
对于所有行，只有一个列有非零项。因此，我期望的输出数据如下：
df_output=pd.DataFrame(['A','B','C','D','E&
浏览 4提问于2021-01-20得票数 1
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我试着用熊猫的mplfinance数据创建OHLC图表。原始数据存储在一个数据库中，其中包含date ( data )、time (hora)和last，因此，在尝试创建图表之前，我必须重采样到OHLC。
cur = conn.cursor()
nameddict=({"ticker": "GFGC90.0JU"})
select="""SELECT
EXTRACT(EPOCH FROM (fecha || ' ' || hora)::timestamp) as datetime, last from preci
浏览 3提问于2020-05-05得票数 0
1回答
假设我有数组a和数组掩码，
Array a:
[[1,1,2]
[2,2,3]
[3,5,2]
[2,3,4]]
Array mask:
[[0,1]
[1,1]
[1,0]
[0,0]]
如何生成形状为(2，3)的数组c，方式如下所示：
Array c:
[[5, 3],
[7, 3],
[5, 5]])
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，如下所示：
c[:0] = a[1]+a[2]
c[:1] = a[0]+a[1]
浏览 0提问于2016-06-23得票数 3
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1回答
我沿着一条有时会与其他线相交的单像素线走，我试图找到一种优雅的方式保持在同一条线上。
当前像素为0 (蓝色)。前一个像素为-1 (黑色)。
在第一个图像中，有两个可能的下一个像素(绿色和红色)，但应该选择绿色像素(1)，因为它继续这一行。
在第二张图片中，有两个绿色像素(1)，我对它们同样满意--只要不是红色的，我不介意在它们之间做出选择。
在伪cpp中：
vector<Point> points;
for (i = x - 1; i < x + 2; i++) {
for (j = y - 1; j < y + 2; j++) {
浏览 3提问于2012-09-18得票数 1
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2回答
在支持向量机中，我知道在数据集中的每个点计算一个基函数是不可能的。然而，由于所谓的内核技巧，找到这个最优解是可能的.
对于这个问题，其他答案使用高级的数学和统计术语来正确地回答这个问题(我认为)，这使得一般的数据科学用户无法访问它。有人能发布一个“大图”描述(即，不一定是彻底的或技术上完整的)来说明内核技巧是什么以及它是如何工作的吗？
浏览 0提问于2017-03-12得票数 10
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1回答
鉴于以下数据框架：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':[0,4,4,4],
'B':[0,4,4,0],
'C':[0,4,4,4],
'D':[4,0,0,4],
'E':[4,0,0,0],
'Name':['a','a','b',&
浏览 2提问于2016-08-08得票数 3
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2回答
我需要在numpy中执行两个矩阵的点积。但是，其中一个实际上在每一行中都具有相同的值。类似于：
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2, 2]])
为了优化目的，我只将一列存储为一维数组。
是否有一种方法，可以计算这个矩阵和通常的2d矩阵之间的点积，而不需要显式地创建上面的矩阵？
浏览 7提问于2014-10-16得票数 4
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总的来说，我是DataScience/Pandas的新手。我主要关注的推荐系统。
我的主要不同之处在于，我的电影数据是从一个表开始的，我希望从该列表中找到与特定电影最相似的电影。
初始数据帧如下所示：
然后我将其转换为稀疏数据帧，其中可以显示用户对每部电影的评分：
rating_with_totalRatingCount = rating_with_totalRatingCount.drop_duplicates(['userID', 'movieTitle'])
ratingPivot = rating_with_totalRatingCount.piv
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
我对Octave并不熟悉，我想知道是否有一种方法可以解析矩阵的每一行并单独使用它。最后，我想用行来检查它们是否都是垂直的(对于两个向量彼此垂直，点积必须等于0)，所以如果你对此有一些想法，我很想听听它们。另外，我想知道是否有一个函数来确定向量的长度(或振幅)。
提前谢谢你。
浏览 7提问于2021-11-03得票数 0
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1回答
我正在尝试向量化，这个方程让它更快(也就是不使用循环)这是sslow相对于sfast的想法。
mu2 = [1.0, 0.11264281499520618, 0.012799179048180226]
alpha = np.array([ 52.64173932, -1016.96156872, 4514.08903276])
def sslow(alpha):
t0 = time()
u = lambda x: np.exp(-(1+np.poly1d(list(reversed(alpha)))(x)))
k = sp.integrate.quad(lamb
浏览 14提问于2018-01-09得票数 0
2回答
我正在用c++写一个3ds文件解析器。现在我正在处理法线，我在web上的某个地方找到了这段代码：
void calculateNormals(vert a, vert b, vert c,GLfloat *nx,GLfloat *ny, GLfloat *nz){
GLfloat Qx, Qy, Qz, Px, Py, Pz;
GLfloat v1[3] = {a.x,a.y,a.z};
GLfloat v2[3] = {b.x,b.y,b.z};
GLfloat v3[3] = {c.x,c.y,c.z};
Qx = v2[0]-v1[0
浏览 4提问于2015-05-11得票数 0
在源代码对pointer 2. can的注释中，评论说“结果”参数可以是“主机或设备指针”。
public static int cublasSdot(
cublasHandle handle,
int n,
Pointer x,
int incx,
Pointer y,
int incy,
Pointer result)/** host or device pointer */
{
return checkResult(cublasSdotNative(handle, n, x, incx, y, incy, re
浏览 7提问于2016-11-07得票数 1
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稀疏矩阵的MXNet -点积
、、、、
我正在使用MXNet构建内容推荐模型。尽管是10K行，但MXNet中的CPU和GPU上下文会引发内存不足问题。当前代码如下。
```javascript
将mxnet作为mx导入
将numpy导入为np
将熊猫作为pd导入
从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfVectorizer
从sklearn.metrics.pairwise导入linear_kernel
df = pd.read_csv("df_text.csv")
tf =TfidfVectorizer(分析器= "word"，
ngram_range
浏览 0提问于2018-09-17得票数 0
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我有两个矩阵A和B，我想使用行和列的子集来计算它们的AMM (近似矩阵积)。假设我有两个概率分布pr和pc，分别用于A行和B列。A和B大小各为900 x 900。
我从A中选择一行，其中行分布为pr，概率为p，从B中选择一列，其分布为具有概率的pc (1-p)。
这意味着我从A中选择kp行，从B中选择k(1-p)列，其中k < D
下面给出一个示例代码，
import numpy as np
D = 1000
p = 1/2
k = 500
# Assume uniform distribution for this case
pr = np.full(D, 1/D)
pc = pr
i
浏览 2提问于2022-03-15得票数 1
2回答
我有这样的疑问：
SELECT w.windate, w.wintime, w.field, w.htname, w.vtname, w.plateumpire,
w.fieldumpire1, w.fieldumpire2, w.fieldumpire3, p.pteamname, p.teamcoach,
p.pteamdivision, d.originalid
FROM sportsdb_wins AS w, playerteams AS p, sportsdb_divs AS d
WHERE p.teamcoach='$co
浏览 5提问于2011-02-22得票数 1
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嗨，我是python / Pandas的新用户。请帮助我使用Pandas.DataFrame (也许还可以应用方法)。我有两个DataFrames，示例如下。我想通过查找每个产品的单价，乘以df_products‘products’，来创建一个新的df_products‘’列。我该怎么做呢？谢谢。
# Pandas DataFrame example questions
import pandas as pd
products = ({
'Product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
浏览 6提问于2022-07-04得票数 0
1回答
我正在做一些数学练习，我不明白为什么我的numpy矩阵乘法不起作用。 所以我有： t = np.array([[6,-1],[2,3]])
c = np.array([[1,1], [1,2]])
cinv = np.linalg.inv(c) 这给了我： t:
[[ 6 -1]
[ 2 3]]
c:
[[1 1]
[1 2]]
cinv:
[[ 2. -1.]
[-1. 1.]] 现在，当我运行我的方程时，我得到了以下结果： cinv*t*c
array([[12., 1.],
[-2., 6.]]) 这是不正确的。我做了几次
浏览 25提问于2020-07-24得票数 0
我有两个矩阵变量(类型为float *)，称为matrixA和matrixB。我需要计算matrixA的每一行和matrixB的每一列的点积。我正试图尽可能快地做到这一点，所以我转向Accelerate.framework in iOS。
我发现我可以循环遍历每一行matrixA，并使用Accelerate.framework方法vDSP_svesq()来计算它的输入向量的平方和(在本例中与点积相同)。在我的例子中，输入向量将是我正在遍历的矩阵的每一行。
对于matrixB，我相信我可以使用相同的vDSP_svesq()函数计算每一列的点积，并包含一个等于矩阵中列数的stride值。
，我的问
浏览 7提问于2014-03-29得票数 1
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2回答
我在GLSL中工作，需要快速有效地计算两个2D向量之间的角度。
给定两个vec2向量，例如(30，20)和(50，50)，我需要计算它们之间的角度。
我目前使用的是
acos(dot(vector1, vector2));
尽管这似乎没有给我正确的角度。是我做错了什么，还是这是要使用的正确函数？
浏览 2提问于2017-02-02得票数 6
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2回答
例如，我有两个2D数组如下：
X = array([[4, 4, 4, 2],
[3, 1, 2, 2],
[1, 3, 3, 3],
[1, 3, 1, 2]])
Y = array([[2, 1, 1, 4],
[2, 1, 1, 1],
[4, 1, 4, 4],
[4, 2, 3, 4]])
我想计算X行和Y行之间的余弦大小，例如
def cos(feats1, feats2):
"""
Computing cosine distance
For similarity
""
浏览 8提问于2022-04-28得票数 0
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1回答
我想知道gauss laguerre在大限制下是如何工作的。例如，我在两个维度上都有一个从(0，+inf)开始的2D函数。当我在python中使用gauss laguerre对函数进行加权采样和横坐标求和时，我得不到与dblquad接近的结果。下面是集成的示例代码。lgw输出权重和横坐标，然后使用两个for循环在双重积分中使用它们。我不明白像x，y= 1e8，1e8这样的样本点是如何被捕获的。增加n不会产生很高的横坐标(至少不会像所需的那样很高)。
kzas,kzws = lgw(n)
for kta,ktw, in zip(kzas,kzws):
for kza,kzw in zip(
浏览 8提问于2017-01-25得票数 3
2回答
这个问题与numpy库有关。
根据以前的经验，np.dot与矩阵乘法是相同的。然而，我的假设是两个向量相乘是不可能的，因为维数是错误的。所以我的问题是，np.dot实际上对两个向量做了什么？
此外，假设我有以下代码，并假设np.dot生成一个标量(正如文档中所述)。
x= np.dot(dc, self.c)[:self.ys]
在x也是向量的情况下，操作:self.ys如何将np.dot中的两个向量的结果更改为向量？我找不到任何关于这个的细节。
浏览 0提问于2017-11-06得票数 0
2回答
我在这里有一小部分数据：
import pandas as pd
days = [1, 2, 3]
time = [2, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4, 2]
df1 = pd.DataFrame(days)
df2 = pd.Series(time)
df2 = df2.transpose()
df3 = df1*df2
Df1是一列数据，df2是一行数据。我需要一个3x9的dataframe，其中行乘以列中的每个值，从而生成一个大型数据。最终结果应该如下所示：
df3 = [2 4 2 4 2 4 2 4 2
4 8 4 8 4
浏览 1提问于2022-06-23得票数 1
我正在尝试将牛顿方法应用于具有回溯的梯度下降算法。 梯度下降算法： ? 使用回溯算法的梯度下降： ? 牛顿方法： ? import numpy as np
from scipy import optimize as opt
def newton_gd_backtracking(w,itmax,tol):
# You may set bounds of "learnrate"
max_learnrate =0.1
min_learnrate =0.001
for i in range(itmax):
gra
浏览 33提问于2020-10-06得票数 0
2回答
.3ds模型法线的计算
、、、、
我正试图根据.3ds实现导入器，我已经接近了需要计算顶点法线的阶段，因为.3ds文件没有提供这种方法。以下是Java代码：
/* Sctructure of vertex array is {x0, y0, z0, x1, y1, z1...}
*
* Basically, MathUtils.generateNormal_f(x0,y0,z0, x1,y1,z1, x2,y2,z2) is cross
* product between (x1-x0, y1-y0, z1-z0) and (x2-x0, y2-y0, z2-z0) */
normals = new float[th
浏览 1提问于2013-07-07得票数 1
我的职能如下：
def forward_propagation(self, x):
# The total number of time steps
T = len(x)
# During forward propagation we save all hidden states in s because need them later.
# We add one additional element for the initial hidden, which we
浏览 0提问于2017-04-26得票数 2
回答已采纳
我有两个矩阵X和Y(在大多数情况下它们是相似的)，现在我想计算所有行之间的成对KL散度，并将它们输出到一个矩阵中。例如：
X = [[0.1, 0.9], [0.8, 0.2]]
然后，该函数应采用kl_divergence(X, X)并计算两个X矩阵的每一对行的成对Kl散度距离。输出将是一个2x2矩阵。
这在Python中已经有实现了吗？如果不是，这应该是非常简单的计算。我想要一些矩阵实现，因为我有大量的数据，需要保持尽可能低的运行时间。或者，Jensen-Shannon熵也很好。最终，这对我来说甚至是一个更好的解决方案。
浏览 1提问于2012-05-15得票数 3
回答已采纳
我想用Python计算数学意义上的矩阵乘法。包含m行和n列的矩阵乘以具有n行和m列的矩阵，给出了包含m行和m列的矩阵。一开始，我错误地使用了操作符*，得到了意想不到的结果。后来，我了解到运算符@是我所需要的。那么，这两个操作符对于Python中的矩阵操作有什么区别呢？
浏览 12提问于2022-03-18得票数 -2
2回答
也许这更像是一个数学题，而不是一个编程问题，但我一直试图在XNA中实现旋转卡尺算法。
我已经从我的点集中推导出一个凸包，它使用一个单调链，如维基百科所详细描述的那样。
现在，我正在尝试对我的算法建模，以便在下面找到的算法之后找到OBB：
但是，我不明白它在最后一页中提到的DOTPR和CROSSPR方法应该返回什么。
我知道如何得到两点的点积和两点的交叉积，但看来这些函数应该返回两个边/线段的点积和交叉积。诚然，我的数学知识是有限的，但这是我对算法所要寻找的最好的猜测。
public static float PolygonCross(List<Vector2> polygo
浏览 3提问于2012-06-15得票数 6
1回答
假设我有一个1802乘以2的坐标矩阵(经度/纬度)，每一行coord，因此表示空间中的一个点。
[,1] [,2]
[1,] -90.0 -5
[2,] -87.5 -5
[3,] -85.0 -5
[4,] -82.5 -5
[5,] -80.0 -5
[6,] -77.5 -5
我使用geosphere包distGeo函数来计算两点p1和p2之间的测地距离。
distGeo(coord[1,],coord[2,])
我想要建立一个对称的度量矩阵(例如1802*2,1802*2)，表示coord中每个点之间的距离。
尝试循环
for (i in 1:nr
浏览 2提问于2016-03-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要识别视频序列上的条纹图案。
我正在尝试使用OpenCV Houghlines函数来检测模式的行。有了Houghlines(GREEN_lines)后，我需要知道哪些行彼此最接近，并丢弃所有其他行。我还需要知道图像上有多少对暗(RED_line)和亮(BLUE_line)条纹。
然后我需要知道由Houghlines形成的每个“盒子”内区域的平均亮度。
图案可以出现在不同角度的视频帧中(右图)。
有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-09-04得票数 0
下面是一个简单的代码，用来检查两个向量之间的角度，这个角度应该是度的。
你能告诉我代码是正确的吗?它给出了学位的结果吗？
例如，让
v1= [-0.89169092 0.02074738 -0.45216906]
v2 = [-0.8866975 0.08203217 -0.45501457]
根据代码，度差是3.52732357。代码是否给出了正确的结果？我是说学位？
import math
def angle(v1,v2):
unit_vector_1 = v1 / np.linalg.norm(v1)
unit_vector_2 = v2 / np.linalg.n
浏览 3提问于2022-10-18得票数 0
1回答
我试图使用回归线的第5和第95个百分位数来识别数据集中的异常值，因此我在Python中对statsmodel、matplotlib和pandas使用分位数回归。基于来自blokeley的，我可以创建我的数据的散点图，并基于分位数回归显示最佳拟合线以及第5和第95百分位数的线。但我如何识别那些落在这些线上和线下的点，然后将它们保存到pandas数据帧中？
我的数据如下所示(总共有95个值)：
Month Year LST NDVI
0 June 1984 310.550975 0.344335
1 June 1985 310.49533
浏览 5提问于2018-08-11得票数 3
3回答
Pandas力矩阵乘法
、、、、
我想使用Python Pandas强制矩阵乘法“定向”，在DataFrames对抗DataFrames，Dataframes对抗系列和系列对抗系列之间。
作为示例，我尝试了以下代码：
t = pandas.Series([1, 2])
print(t.T.dot(t))
输出:5
但我希望是这样的：
[1 2
2 4]
Pandas很棒，但是不能以我想要的方式做矩阵乘法是最令人沮丧的，所以任何帮助都会非常感谢。
PS:我知道Pandas试图隐式地使用索引来找到计算矩阵乘积的正确方法，但似乎这种行为无法关闭！
浏览 0提问于2013-04-09得票数 2
回答已采纳
我在MATLAB中计算两个3x11矩阵的点积，这些矩阵是多维的，但我一次只能访问一个“页面”。根据我的数学知识，我希望返回一个3x11矩阵作为结果，但在使用以下代码时：
contact_force(:,:,k)=dot(km(:,:,k),actual_interf(:,:,k))
答案是1x11矩阵的形式
浏览 2提问于2014-01-29得票数 1
我有两个数据帧，形状分别为m*5和5*n。第一个5列数据帧的列名与第二个5行数据帧的索引相同。我想将第一个数据帧中每一行的每个元素与第二个数据帧中的前2列相乘，并在第二个数据帧中具有相应的行索引。以下数据框供参考：
DataFrame 1：
%age_paid_0.0 %age_paid_0.1 %age_paid_0.2 %age_paid_0.3 \
account_angaza_id
AC005839
浏览 13提问于2018-07-26得票数 0
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为标题中的含糊之处道歉，我花了一些时间重新措辞，但不能很好地理解它。
例如，我有一个2*3的Pytorch张量矩阵
test = torch.tensor([[1, 10, 100],
[2, 20, 200]])
我想要的最终矩阵是
torch.tensor([10101, 20202],
[20202, 40404])
我们可以看到，(0,0)位置是第一行与自身的点积，(0,1) (1,0)是第一行与第二行的点积，(1,1)是第二行与自身的点积。
谢谢!
浏览 16提问于2021-05-20得票数 0
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我是编程新手，我正在尝试计算N*3矩阵中任意两行的所有组合的点积。
例如，对于N=5，我有一个矩阵
[0.64363829, 0.21027068, 0.7358777 ],
[0.39138384, 0.49072791, 0.7784631 ],
[0.22952251, 0.90537974, 0.35722115],
[0.40108871, 0.88992243, 0.21717715],
[0.06710475, 0.84022499, 0.53806962]
我想计算所有行的组合的点积，比如: row1*row2，row1*row3，row1*row
浏览 28提问于2019-07-10得票数 2
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我有一个简单的脚本，在雅虎金融的外汇价格玩具数据集上执行Savitzky-Golay过滤器：
import scipy.signal
price_series = pandas.read_csv('AUDUSD=X.csv').set_index('Date')['Close']
splinal_fit = scipy.signal.savgol_filter(price_series, window_length=21, polyorder=2, deriv=0, mode='mirror')
splinal_fit = pa
浏览 0提问于2021-12-17得票数 1
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我不理解这段代码中的lerp示例：
if(dot(WorldNormalVector(IN, o.Normal), _SnowDirection.xyz)>=lerp(1,-1,_Snow))
o.Albedo = _SnowColor.rgb;
else
(雪在0.1范围内)
文章说：
然后，我们将点值与lerp进行比较--如果我们的雪级为0(没有雪)，则返回1，如果雪级为1，则返回-1 (覆盖整个岩石)。当我们使用这个着色器时，只改变雪的水平在0..0.5之间是很正常的，这样我们只能在面对雪方向的表面上有雪。
为什么它返回1(
浏览 0提问于2013-04-17得票数 1
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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：
X = np.array([[1,2,3]])
THETA = np.array([[1,2,3]])
print X.dot(THETA)
这给了我一个错误：
ValueError: shapes (1,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)
我认为你可以取两个行向量的点积来得到：
x1*theta1 + x2*theta2 + x3*theta3
这也会转化为两个列向量的点积。
奇怪的是，我必须转置第二个矩阵，才能真正使用点积：
print X.d
浏览 2提问于2016-02-05得票数 2
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