Описание тега numpy-broadcasting
Термин широковещание описывает, как NumPy обрабатывает массивы различной формы во время арифметических операций. С учетом определенных ограничений, меньший массив "транслируется" по большому массиву, чтобы они имели совместимые формы.
1
ответ
Numpy: вещание + логическое индексирование
У меня есть следующие массивы NumPy A: shape (n1, n2) array of float B: shape (n2,) array of float M: shape (n1, n2) array of bool Как превратить следующий псевдо-код в эффективный реальный код? Массивы могут быть огромными, возможно,> 100 миллионов…
03 сен '12 в 10:43
2
ответа
Доступно ли многоуровневое вещание в NumPy?
Интересно, есть ли встроенная операция, которая освободила бы мой код от циклов Python. Проблема заключается в следующем: у меня есть две матрицы A а также B, A имеет N строки и B имеет N колонны. Я хотел бы умножить каждый i ряд из A с соответствую…
03 сен '17 в 14:08
2
ответа
Numpy "двойное" вещание - возможно ли?
Можно ли использовать "двойное" вещание для удаления цикла в следующем коде? Другими словами, для трансляции по всему массиву времени T а также массивы одинакового размера freqs а также phases, freqs = np.arange(100) phases = np.random.randn(len(fre…
11 сен '17 в 23:38
1
ответ
Вещание между матрицей и вектором?
Я изучаю NumPy линейную алгебру, и я хочу выполнить простой расчет: у меня есть: m = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]] v = np.array([10,20,30]) что я хочу рассчитать / вывести: [ [1/10, 2/10], [3/20, 4/20], [5/30, 6/30]] в основном, чтобы выполнить поэ…
26 ноя '15 в 21:43
1
ответ
Как расширить массив пустышек
У меня есть массив точек с формой (1000,3) где ось 1 принимает значения [x,y,1] Точки имеют дискретные значения в сетке, поэтому примерный массив выглядит так: array=([1,2,1],[4,5,1],[2,3,1],...,[xN,yN,1]) Я хотел бы расширить этот 2d массив, и под …
03 янв '18 в 23:26
0
ответов
Функция минимизации затрат с optimize.min_tnc
Я пытаюсь минимизировать функцию стоимости для проблемы логистической регрессии, используя optimize.min_tnc, но у меня возникают проблемы с этой ошибкой: ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (401,5000) (401,) Я убедился, …
23 фев '17 в 16:05
0
ответов
Ковариационная матрица из 2D векторов - Tensorflow, Numpy
Я пытаюсь сгенерировать функцию ядра для GP, используя только операции Matrix (без циклов). Векторы, в которых без проблем можно воспользоваться вещанием def kernel(A,B): return 1/np.exp(np.linalg.norm(A-B.T))**2 A и B оба являются [n,1] векторами, …
09 окт '18 в 18:29
0
ответов
Как мне справиться с этой проблемой вещания / индексации в numpy?
Я пытался придумать что-то в numpy, и я надеюсь, что кто-то с некоторым опытом с пакетом может помочь мне. У меня есть двумерный массив цен и сопровождающий массив, который говорит мне, следует ли мне использовать эти цены или нет: prices = np.rando…
04 дек '18 в 03:55
0
ответов
Взять конкретный 2d массив из 3d в numpy
Есть ли способ избежать использования цикла for и получить результат, просто вызвав arr с некоторой индексацией? Потенциально dim1 будет равен 50 000, dim2 - до 1000, dim3 - 3. import numpy as np dim1 = 10 dim2 = 2 dim3 = 3 arr = np.arange(60).resha…
12 июн '18 в 17:22
0
ответов
Определяемая пользователем функция: операнды не могут передаваться вместе
Я работаю над этим кодом. Я понимаю, в чем проблема, которая четко указана в ValueError. Я хочу знать, есть ли хороший способ обойти мою проблему. То есть для разработки функции, которая может принимать массив (400 400) и для каждого отдельного элем…
17 авг '17 в 00:50
1
ответ
Преобразование вложенных циклов в векторизованную форму для оценки функции при использовании numpy
У меня похожая проблема, как определено ниже, как я могу использовать здесь векторизацию вместо вложенных циклов? func ниже и arr1 а также ar1 являются ft1 а также ft2 соответственно. skimage.measure.compare_ssim(ft1, ft2, win_size=FEATURE_SSIM_WIN,…
20 сен '18 в 02:01
2
ответа
Простое вычитание вызывает проблему трансляции для различных форм массива
Я попытался решить мою проблему, используя эту ссылку, описывающую беспорядочную трансляцию, но безрезультатно. Как вычесть следующие числовые массивы: X = np.array([[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]], [[4,3,2,1],[4,3,2,1],[4,3,2,1]]]) X_mean = np.aver…
24 дек '15 в 05:27
0
ответов
Ошибка при преобразовании массива изображений во время обучения CNN с использованием numpy
Я пытаюсь обучить модель на некотором наборе изображений. Но во время обучения я получаю следующую ошибку: ValueError: could not broadcast input array from shape (64,64,3) into shape (64,64) Я изменил размеры всех изображений, чтобы сформировать (64…
13 апр '17 в 19:19
1
ответ
Функция векторизации Numpy для работы со строками
Предположим, я хочу векторизовать функцию f следующим образом, так что он применяется построчно к матрице: f_vec = np.vectorize( f, signature = '(m,n)->m' ) f_vec следует применять f в каждую строку входной матрицы и вернуть вектор результата. Од…
08 авг '17 в 04:36
3
ответа
Numpy: заменить каждое значение в массиве на среднее значение его смежных элементов
У меня есть ndarray, и я хочу заменить каждое значение в массиве на среднее значение его смежных элементов. Приведенный ниже код может выполнить эту работу, но он очень медленный, когда у меня 700 массивов с формой (7000, 7000), поэтому мне интересн…
06 июл '16 в 19:44
1
ответ
Попарно умножение Python с использованием трансляции в первом измерении
У меня есть горячий вектор формы 1 * n v= [0.0, 1.0, 0.0] for n = 3 и матрица формы n * m * r как ( m и r могут быть любым числом, но первое измерение как n) m = [[[1,2,3,],[4,5,6]], [[5,6,7],[7,8,9]], [[2,4,7],[1,8,9]]] Я хочу умножить a * b, испол…
06 апр '18 в 22:07
2
ответа
Numpy: как вставить (N,) -мерный вектор в (N, M, D) -мерный массив как новые элементы вдоль оси D? (N, M, D+1)
a это массив формы (N, M, D) == (20, 4096, 6), b это массив формы (N,) == (20,), Я хотел бы вставить значения b в a так что каждое значение в b добавляется поэлементно к D тусклый a (7-й элемент в a). Так c был бы такой массив, формы (20, 4096, 7), …
11 мар '18 в 19:35
0
ответов
Самый быстрый способ создания 2D гауссов
Я пытаюсь сгенерировать асимметричный 2D гауссиан с dim 7x7, но я хочу сделать это как можно быстрее. Я пробовал 4 разных способа: x=np.arange(7)[None].astype(np.float); y=x.T xx,yy=np.meshgrid(x,y) mx,my,sx,sy=3.0,4.0,1.0,2.0 #centre and width para…
24 апр '18 в 10:05
1
ответ
Numpy: поиск минимальных и максимальных значений из ассоциаций через биннинг
необходимое условие Это вопрос, полученный из этого поста. Таким образом, некоторые из введения проблемы будут похожи на этот пост. проблема Скажем result это 2D массив и values является одномерным массивом values содержит некоторые значения, связан…
06 авг '18 в 09:31
0
ответов
Как построить гистограмму Python, используя векторизованный условный счет
Я работаю над новым стандартным классом гистограмм для Python (в идеале, чтобы способствовать NumPy, учитывая многочисленные серьезные недостатки, которые я испытал, используя стандартную реализацию при выполнении оценки плотности во время моего Mas…
20 сен '18 в 17:50