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stocks in portfoliosW_p = vector of weights of stocks in portfolios
我有下面的numpy
浏览 0提问于2011-09-14得票数 4
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我有两个numpy数组，如下所示：b = np.ones(2)np.array([x*y for x,y in zip(b,a)])
我想知道在numpy中是否有一种方法可以做到这一点，它与list方法类似。或者，是否有一种numpy方法可以在不进行手动整形的情况下完成此操作。
浏览 2提问于2020-06-03得票数 1
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晚上好,阵列A: 50000x2000用for循环实现： temp = A[k,:].reshape(2000,1,1)我希望用2000个元素对轴进行按元素方向的乘法和求和，并使用最终乘积：
最终阵列: 50000x10x10
浏览 0提问于2018-09-06得票数 2
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我有两个数组： [a21,a22]]
[b21,b22]]xx = np.mean(a[:,0]*b[:,0])yx = np.mean(a[:,1]*b[:,0])并返回一个数组c，以便 yx,yy]]
有没有一种很好的节奏曲的方法来解决这个问题？因为现在我已经用手做了，和上面一样，所以输出数组的尺寸是手工编码的，
浏览 11提问于2014-01-27得票数 1
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numpy有效阵列乘法
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img阵列中的位置i，j对应于图像像素。我想要创建一个与img数组相同维的新数组，这样对于标签为0的像素，原始数组保持不变，但所有其他像素都被白化(255,255)。我使用的代码是： for i in range
浏览 3提问于2014-10-02得票数 0
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我构造了下面的例子来测试一维稀疏矩阵乘法和numpy数组.sp = csc_matrix((1, 36710))9.9 µs ± 230 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
而且，它们都比存储条目的普通分块慢，也比乘法的为什么稀疏矩阵乘法比numpy密集阵列乘法慢30倍？是因为矩阵太
浏览 2提问于2017-09-08得票数 0
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改进的numpy阵列乘法
、、、
考虑三个numpy数组。每个数字数组都是三维的。我们有数组X，数组Y，数组Z。所有这些数组都是相同的形状。将X、Y和Z的三个匹配元素在同一位置组合在一起，给出一个坐标。7,7,7),(8,8,8)s=[[[ 3, 6],[ 9,12]]但事实并非如此，相反，我们有一个名为sv的二维numpy可以使用什么numpy操作来完成此操作？
浏览 0提问于2015-09-05得票数 1
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我试图把一个矮小矩阵的列相乘。我遵循了这个中给出的代码。
下面是当我试图将矩阵的两列相乘时所发生的事情。也许问题是列的存储方式不同？其他问题中的一些打印文件没有将数字存储在单独的列表中。
浏览 4提问于2015-02-10得票数 1
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Numpy阵列与矩阵乘法
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我试图摆脱for循环，而是执行数组矩阵乘法，以减少weights数组非常大时的处理时间：sequence = [np.random.random(10), np.random.random
浏览 1提问于2018-10-16得票数 0
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我有下面的numpy数组A = np.array([[0.5, 0.5]])np.dot(A.T,A)但我真正得到的只是一个数字我怎样才能做这种阵列乘法？
浏览 10提问于2022-05-02得票数 1
import numpy as np我写了一个函数 ''' img: H*W*3 numpyarray, input image
ccm: 3*3 nump
浏览 18提问于2019-10-15得票数 0
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矩阵NumPy阵列的单元乘法
、、、、
我有两个(长度相同)的NumPy数组，每个数组的元素都是(等大小的，方形的) NumPy矩阵。我想做这两个数组的元素矩阵乘法，即得到一个数组，其中第一个元素是我的两个数组的第一个元素的矩阵乘积。当然，这个问题可以用一个for-循环来解决，但我希望有一些方法可以将所有事情保持在NumPy的内部，以便充分利用它提高的效率。np.array([A, B, C])和np.array([X, Y, Z])，其中A、B、C、X、Y和Z都是3x3方阵，我需要的是返回np.array([A*X, B*Y, C*Z])的函数，其中*是矩阵<
浏览 0提问于2018-10-27得票数 1
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import numpy as npb = np.array([-1, -2, 0, 2, 1])f[1, :].T[-1, -2, 0, 2, 1][[-1] [ 0] [ 1]]
所以np.dot把它当作一个真正的点乘积，而不是做矩阵乘法
浏览 9提问于2013-10-24得票数 2
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什么是最快速的方法，以乘一个矩阵与一个数字数组的向量？我需要把矩阵A乘以1000个向量列表中的每一个向量。使用for循环花费的时间太长了，所以我想知道是否有一种方法一次将它们全部乘以？arr = [[1,1,1], [1,1,1],[1,1,1]]
[2 2 2]所以我需要对arr中的每一个v乘以Av。结果：有没有比以下更快的方法：for v in arr: new_arr.append(sol)
浏览 1提问于2018-11-15得票数 2
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0.7, 0.8, 0.9]
2因此，如果我现在为输入输入传入一个数组，比如1,2,3，为什么我需要按照书中所做的那样，将其转换为二维数组：
inputs = numpy.array
浏览 0提问于2019-12-06得票数 0
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我正在寻找一种有效的方法来乘以Numpy中的矩阵列表。我有一个这样的矩阵：a = np.random.randn(1000, 4, 4)
我想沿着长轴进行矩阵乘法，所以结果是一个4x4的矩阵。
浏览 25提问于2017-03-15得票数 2
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矩阵的Numpy-权和行
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使用Python & Numpy，我想：下面是我得到的(测试数据；实际的矩阵是巨大的)，这可能是非常非-Numpy和的。有人能做得更好吗？谢谢!import numpy
mvec1 = numpy.array([1,2,3])
mvec2 = <
浏览 8提问于2011-02-21得票数 5
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我尝试通过制作类似的GPU数组并执行这些操作来实现两个numpy数组的元素乘法。然而，的结果执行时间比原始的numpy点乘慢得多。我希望能利用GPU得到一个好的加速。zz0为complex128型，(64,256,16)型numpy数组，xx0为float64型，(16,151) shape numpy数组。有人能帮我找出我在执行方面做错了什么吗？import sysimport matplotlib.pyplot as plt
import pd
浏览 4提问于2019-06-27得票数 1
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高维阵列乘法
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import numpy as nparray2 = np.random.random((3,3,3))
array3 = array1如果array1和array2是二维的，那么array3就是阵列的矩阵乘法.@操作有数学意义吗？
浏览 11提问于2022-09-29得票数 1
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np.dot:对于二维阵列，它等价于矩阵乘法，对于一维阵列则等价于向量的内积(没有复杂的共轭)。对于N维，它是a的最后一个轴和b的第二个到最后一个轴上的和积：
a = np.random.randn(2, 3) * 0.01
b = np.random.randn
浏览 5提问于2017-04-16得票数 0
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