我希望在python中做快速矩阵乘法，最好是NumPy，通过使用第三个索引数组I来实现数组A和另一个重复矩阵数组B的快速矩阵乘法。这可以使用花式索引和矩阵乘法来实现：B = rand(40000000,5,1)
浏览 24提问于2022-12-02得票数 0
我正在尝试实现一种算法，迭代地删除矩阵中的一些行和列，并继续处理其余的子矩阵。但是，我想知道原始矩阵中的值的指数，而不是其余的子矩阵。例如，假设一个矩阵x是使用现在，我想在下面定义的子矩阵中找到等于8的元素的索引：
np.where(x[1:, 1
浏览 2提问于2018-04-04得票数 1
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我有一个numpy数组的列表。每个数组都保存我需要的列的值，在稀疏二进制矩阵中有一个1。numpy数组在列表中出现的顺序是该相应numpy数组中所有值的行值。我正在尝试使用scipy.sparse.csr_matrix来完成这个任务。因此，我需要两个numpy数组，一个用于列索引，另一
浏览 1提问于2015-02-05得票数 0
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我需要创建两个新的numpy.array矩阵，只使用另一个矩阵的奇数元素和另一个矩阵的偶数元素，并在各自的矩阵中不为偶数或奇数的位置插入零。我怎么能这么做？我尝试直接访问元素的索引，但是这个方法似乎不适用于数组。示例输入：4 5 6应该产生两个矩阵，如：
0 2 0
浏览 4提问于2022-11-07得票数 -1
下面是我想用numpy数组元素解决的问题。问题是： [False, False, False, False],假设我们有另一个数组a= np.array(0,1，2,1，3,3) [2, 1],
[3, 3]
浏览 3提问于2022-01-13得票数 0
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当我执行以下行时我得到了以下错误：
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable。u_padded是一个具有1行和3024列的行numpy数组。index是一个具有100行和2016列的numpy数组。我要做的是，u_padded矩阵中每个元素的索引存储在索引array.In
浏览 1提问于2014-12-31得票数 1
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我的问题是双重的。下面的代码与一些矩阵有关。(matrix,int)#print newMatrixnewMatrix = newMatrix[matrix]print numpy.shape(newMatrix)
该函数接受一个元组列表并构造一个平方二进制矩阵，其中每个元组位置的条目为1，每个其他元素为
浏览 4提问于2017-04-09得票数 0
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如果使用Numpy创建数组，则可以使用numpy库提供的许多功能。print(c[:,1])
将打印列1中的每个值。现在，当我以这种方式索引c矩阵时，我是否使用元组进行索引？如果是，怎么可能在里面有“：”元组呢？
浏览 0提问于2018-01-31得票数 0
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我有一维numpy数组，并希望存储它的稀疏更新。假设我有长度为500000的数组，并希望对100个元素进行100个更新。更新要么是添加，要么只是更改值(我认为这并不重要)。用numpy做这件事的最好方法是什么？我只想存储两个数组: indices，values_to_add，因此有两个对象:一个存储密集矩阵，另一个只保存要添加的索引和值，我只需要对密集矩阵这样做：
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
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我了解todense()和toarray()方法，但我非常希望避免不必要的复制，我更愿意对NumPy数组和SciPy稀疏矩阵使用相同的代码。现在，我不关心从稀疏矩阵中得到的值效率很低。是否有某种与NumPy索引分配有关的稀疏矩阵的包装器？在这种情况下，是否有与NumPy合作
浏览 9提问于2014-11-14得票数 2
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我有一个大小为my_array的numpy数组100x20。我希望创建一个函数，作为输入接收一个2d numpy数组my_arr和一个索引x，并返回两个数组，一个大小为1x20 test_arr，另一个为99x20 train_arr。向量test_arr将对应于矩阵my_arr的行和索引x，train_arr将包含rest行。我试图遵循一种使用掩蔽的解决方案：
浏览 0提问于2018-06-03得票数 1
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我想要在矩阵"A“的每一行的最大值的相同索引下提取数组"B”的值。为了找到索引，我使用numpy函数"numpy.argmax“，如下所示：array([[0, 1, 6],[3, 2, 4]])
>>> argA=numpy
浏览 1提问于2012-07-03得票数 3
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我有一个表示相同维度(551,146)的多个矩阵的netCDF4数据集，一个矩阵(M1)包含经度值，另一个矩阵(M2)包含纬度值。每个矩阵都是一个数字掩码数组。给定一个经纬度元组(A, B)，我希望获得矩阵索引(lon, lat)，其中值A与M1中的值匹配，值B与M2中的值匹配。我想我可以用以下方式来表示这些指数：
lon_idx, lat_idx = np.mgrid[:lon.
浏览 1提问于2018-03-23得票数 0
下面是Python3.5中我的numpy矩阵的图片。A是具有形状的矩阵(35,50)。包含np.max(A)的行返回最大值的正确值，在我的数据集中，最大值确实是2372。但是，当我试图复制numpy文档时，如下所示：
我没有得到与文档中的结果类似的结果。所有的索引对是不同的。我尝试了第一个索引对：A[18][29]，但它是值506<
浏览 0提问于2016-12-05得票数 0
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我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python，但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容，其中A是我的问题标题的矩阵。eig(S);
% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy如果我错了，请纠正我，在MATLAB中，第一行eig(S)返回的是特征向量，第二行返回的是特征值，
浏览 32提问于2019-08-24得票数 2
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我有一个NxN矩阵，我想为矩阵中的每个元素在半径R内找到非零元素的索引(或至少计数)。矩阵将很大，所以我计划使用Numpy进行计算，我需要索引，因为这个矩阵是用数据存储(这是一个对象的python列表[])链接到另一个矩阵的。矩阵如下所示：其中绿色是选定的细胞，黄色-周围地区。
主要的</e
浏览 0提问于2019-05-26得票数 1
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我需要解决一个问题，理想情况下，不要使用太多的循环。我想把密集矩阵(没有任何0)转换成稀疏矩阵( 0)。
第一个有数据。如下所示，有嵌套的numpy数组。数据的顺序是正确的(需要保持相同的顺序)。但是，当第二个numpy数组中没有索引时，我需要添加0。例如，如果索引3不存在于<em
浏览 1提问于2021-08-09得票数 1
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我想对称地排列一个稀疏矩阵，以同样的方式排列行和列。0 1 0至 0 1 0在Octave或MATLAB中，我们可以通过矩阵索引简洁地做到这一点：perm = [2 3 1];我有兴趣在Python中使用NumPy/SciPy来实现这一
浏览 1提问于2019-03-18得票数 1
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我正在尝试使用numpy的“使用数组索引”功能。鉴于这一守则：x = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])我想打印: 10，50index = n
浏览 1提问于2019-07-03得票数 0
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