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回答
具有
相同
维度
的
两个
矩阵
的
pandas
矩阵
点
积
失败
、
这
两个
数据帧都是4x4。我不明白为什么它们不能得到点
积
。np.dot将在这里工作。谢谢。<ipython-input-329-95627ce5e4d3> in <module>() packages\
pandas
浏览 1
提问于2018-02-14
得票数 2
1
回答
Keras与Py手电
的
不同
矩阵
增殖行为
、
、
、
、
我试图了解在DL框架中
矩阵
乘法是如何在二维上工作
的
,我偶然发现了一篇文章。他用Keras来解释同样
的
事情,这对他来说很管用。但是,当我试图在Pytorch中复制
相同
的
代码时,它会
失败
,与下面代码
的
输出中
的
错误一样。2,3,4))c = torch.matmul(a,b) 输出: RuntimeError:在非单例维数为0时,张量a (2)
的
大小必须与张量
浏览 7
提问于2021-01-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
添加
具有
不同
维度
和标签
的
矩阵
、
、
、
、
我使用python
的
包有可能
具有
不同
维度
的
2D标记
矩阵
,我需要将它们添加到标签对齐
的
位置。larry包处理了这一
点
,但
两个
矩阵
的
相加需要
相同
的
尺寸。但对于我
的
任务来说,每个
维度
都有不同顺序
的
不同标签。larry一边处理它,一边添加la.add(lar1, lar2, join='inner') 但是
浏览 1
提问于2013-09-23
得票数 0
1
回答
RuntimeError:期望三维张量,但得到了二维张量作为论证
、
、
我有
两个
张量名称:'wy‘和'x',它们都是8码
的
:8*8是可能
的
。
浏览 3
提问于2022-05-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用来自
两个
不同dict和return键
的
值进行计算
、
我试图计算dict1
的
所有值和dict2
的
所有值之间
的
余弦相似度。完成后,我希望返回相似度较高
的
字典
的
关键字。为此,我希望将余弦相似度
的
结果保存在相似度字典中。这是我
的
尝试:for x in dict1: for x_key, x_val in dict12.把我引向正确
的
方向?提前谢谢你!
浏览 0
提问于2020-05-17
得票数 0
3
回答
特征C++中
的
列式
点
积
、
、
有没有一种简单
的
方法来计算
两个
维度
为mxn
的
矩阵
(让我们称它们为Eigen::MatrixXd类型
的
A和B )
的
列
点
积
,而无需计算A*B或求助于for循环?生成
的
向量需要
具有
1xn或nx1
的
维度
。
浏览 0
提问于2014-11-20
得票数 7
2
回答
在python中,如果向量和
矩阵
都是用户输入
的
函数,那么如何将
矩阵
乘以python中
的
向量?
我
的
家庭作业问题是“写一个函数,它以向量和
矩阵
作为输入,并将它们相乘,这意味着它构造了一个新
的
向量,其中位置i处
的
元素是输入向量
的
点
乘积,从
矩阵
中得到列i”。我已经尝试过写一些代码,但是它只在某些情况下起作用,在另一些情况下,它会说我
的
j超出了'b=vj‘行
的
范围。
浏览 0
提问于2019-03-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
内积是如何推广到高维数组
的
?
、
、
接受
两个
函数参数和
两个
数组
的
APL风格
的
内部乘积操作符(高阶函数)是如何推广到多个
维度
的
?我看到结果数组
的
若干维数等于数组
的
维数之和减去2,并且第一数组m
的
最后维
的
大小必须等于第二数组n
的
第一维
的
大小。 我假设函数是加法和乘法,而不失去一般性。然后,在一维中,将向量
的
对应元素相乘,并将这些
积
相加以产生矢量
点
积
(
浏览 2
提问于2021-02-14
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy中
矩阵
与一维数组之间
的
点
积
、
、
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。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
回答已采纳
3
回答
在matlab中,
两个
3x11
矩阵
的
点
积
得到一个1x11
矩阵
。
、
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:答案是1x11
矩阵
的
形式
浏览 2
提问于2014-01-29
得票数 1
3
回答
具有
相同
批次
维度
的
两个
矩阵
的
行间
的
点
积
、
假设我有
两个
2维张量,
具有
相同
的
批处理
维度
(即,
相同
的
行数)。如何计算
两个
张量
的
行间
的
点
积
?具体地说,我希望得到所需
的
(2,1)张量结果: desired_result = np.array([np.dot(t1[0], t2[0]), np.dot(t1[1], t2[1])]) # array谢谢你
的
帮助。
浏览 15
提问于2021-04-20
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何使用hidden_markov修复广播状态和发射概率
的
错误?
、
当我在hidden_markov包
的
文档中应用一个简单
的
示例时,我遇到了一些问题。在下面的代码中,我尝试了2种状态和3种可能
的
观察结果(在文档
的
示例中,有2种可能
的
观察结果,代码运行良好):possible_observation = ('Aquantities_observations)ValueError: operands could not be broadcast toge
浏览 6
提问于2019-02-18
得票数 0
1
回答
我如何在不调整神经元数量
的
情况下修复这种
点
积
方法?(Java)
、
、
、
我正在测试我
的
神经网络进行XOR比较,我遇到了一个错误,我希望在不改变第一个隐藏层中
的
神经元数量
的
情况下修复该错误。
点
积
计算本身用于从我
的
神经网络提供
的
输入集生成
点
积
。据我所知,问题是dotProduct函数接受了一个较大
的
多维数组,然后试图将其与较小
的
数组(调用该层
的
权重数组
的
layer1.getWeights getter )交叉。层
的
权重定
浏览 32
提问于2018-01-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ndarray
矩阵
点
积
上
的
故障分割
、
、
、
我正在执行一个
矩阵
的
点
积
50000行和100列与它
的
转置。
矩阵
的
值以浮点数表示。A(50000,100) B(100,50000)
点
积在30000行
矩阵
浏览 4
提问于2014-06-30
得票数 2
2
回答
为什么Numpy
矩阵
乘法运算称为“
点
”?
、
我对Numpy函数点:
的
命名有点困惑有人能解决“
点
”这个词
的
这两种用法吗?
浏览 5
提问于2018-01-16
得票数 6
回答已采纳
2
回答
Numpy - Array
点
乘积取决于输入顺序
、
、
我试图做一个
点
积
,如果我把一个转置数组作为第一个参数,我得到正确
的
答案(一个值),因为它本质上是一个乘积sum(a*b)
的
和。但是如果我把转置数组作为第二个参数,它就给了我一个2x2数组。为什么?
浏览 4
提问于2017-07-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R中
的
矩阵
插值
、
、
、
我有
两个
维度
分别为96x97和180x360
的
矩阵
。我需要找到它们之间
的
相关性,但为此,它们必须
具有
相同
的
维度
。因此,我想插值一个96x97
的
矩阵
,得到一个180x360
的
矩阵
。使用什么函数可以做到这一
点
?请帮帮我。
浏览 13
提问于2020-06-19
得票数 0
2
回答
使用列表和数组
的
numpy .dot有什么区别?
、
当
两个
相似
矩阵
1*2类[1,2]相乘时,[3,5]用numpy.dot进行,给出了一个结果,当它在相乘
两个
相似的阵列时,实际上应该给出一个形状和尺寸误差。引擎盖下面是怎么回事?
浏览 0
提问于2019-08-10
得票数 1
1
回答
big_cprodMat输出问题:
矩阵
太大
、
我正在尝试得到R中
两个
“大
矩阵
”
的
叉
积
。不幸
的
是,数据不能在这里公开,但
维度
是177304*23和23*177304,因此结果应该是
维度
177304*177304。因为我
的
RAM是8 GB,所以我一直使用FBM-class将
矩阵
存储在磁盘存储空间中。但是当我使用函数big_cprodMat来寻找叉
积
时,它似乎首先使用
矩阵
类对象作为输出来求解乘积,而R却崩溃了。我是这个网站
的
新手,非
浏览 11
提问于2019-07-24
得票数 0
2
回答
如何用numpy乘法
矩阵
的
每一行
、
、
我是机器learning.Using python,numpy
的
新手。我需要得到一个大小为(3,2)
的
矩阵
上
的
一个
点
积
,以及大小为(100,2)
的
矩阵
的
每一行,即b = [[5, 5], [6, 6], [7,7], ...] # it has 100 rownp.dot(a, b[0])我目前有: z =
浏览 3
提问于2021-10-29
得票数 0
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