A将被追加一个形状为(50, )的一维数组。生成的A将具有形状[100,50,6]。该一维数组的元素基于原始ndarray中的数组,即,根据给定公式的A[:,:,4],即,A[:,i,5]=A[:,i,4]*B[i]+5 for i = 0:49这里的A[:,:,5]对应于相加的一维数组B是另一个用作权重的数组。除了使用for循环编写此函数外,如何利用numpy操作以矢量化/高效的方式完成此任务
我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而,这是令人难以置信的慢,特别是当使用非常大的矩阵。import numpy as np
return x * x.sum() # Multiply each element of a vector
下面是寄存器机器的三地址代码(TAC)中间表示:它包含一个名为foo的函数,它接受整数参数n和参数a (整数数组)。用类似Java的伪码写出高级语言对应的内容。label Foo: res =1i=1标签栏: t1 =i n a1 = res i=i相加1 res = res i跳转栏标签BAZ:
我以为三个地址码中的跳转指令就像"if“?
具体来说,对于a中的每个数字,在b中都有一个对应的数字,我希望a中的数字是相等的,并将b中的数字与该数字相加。例如:
数字310在a中发生了很多次,所以我想把b中对应于310的所有数字加起来。最后,我想用直方图来绘制这个图,所以我需要一个数组或一个元组列表:[(310, sum of numbers in b for 310),(420, ... for 420), ...],我不太确定如何将这些元组添加到一个可以绘制的数组中。