如果我有一个维数为(2, 3，4,5)的ndarray A，以及一个维数为3的数组B和C，有没有一种方法可以简洁地将A与B相乘，并在没有循环的情况下将C相加，这样： for idx in range(
浏览 10提问于2020-01-04得票数 0
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我有两个numpy数组，a和b，其中a的维数为1，与b的前导维数相同，例如，a = numpy.random.rand(5)b2 = numpy.random.rand(5, 3, 11)
我想将b的每个“行”与a中的相应条目相乘，得到一个与b形状相同的数组
浏览 2提问于2017-03-16得票数 1
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我试图理解range作为索引的用法，并将其与ndarray上使用片作为索引进行比较。具体而言，对结果维数的影响。我的理解是：
对于ndarray的给定维数(例如第0维)，如果使用标量索引(如2 )，则结果的维数比原始ndarray的维数少1。对于相同(0)维，而不是标量2，如果我使用sli
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
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具有numpy张量点的张量乘法
、、、、
我有一个张量U，由维数(d，k)的n个矩阵和维数(k，n)的矩阵V组成。
for j in range(n):我想知道是否有一种使用numpy库的更快的方法。这个小片段允许我将一个矩阵乘以一个
浏览 2提问于2016-03-04得票数 15
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所以我可以在这个论坛上看到许多问题，询问如何在给定的轴上将numpy ndarray与1d ndarray相乘。大多数回答都建议使用np.newaxis来满足广播要求。这里我有一个更具体的问题，我想在轴2上乘法，例如： >>> import numpy as np>>> y = np.arange然而，在我的例子中，我得到的轴0和1的维度与</em
浏览 32提问于2021-04-19得票数 0
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获取两个不同numpy数组的形状将返回元组 a.shapeOut[132]: (3, 3) 根据元组，一个是一维数组(维数= 1)，另一个是二维。我如何检测与type(A)告诉我其中一个是numpy.ndarray类似的维度数量？我应该只使用len(a.shape)吗？
浏览 20提问于2021-01-17得票数 0
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def foo(a):为了使它在numpy数组中工作，我将其更改为： a[a < 5] = 0问题是，我希望这个函数同时适用于标量和数组。isscalar()函数可以测试'a‘是否是标量，但对于0d数组，它返回false，就像array(12)一样。是否有一种pythonic方法将标量和0d数组
浏览 11提问于2014-08-23得票数 3
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我有一个粒子立方体，我已经将其投影到2D网格上，通过网格中的云将粒子投影到网格上，并用标量对它们进行加权。gradx, grady = np.gradient(grid)
有人知道我如何将其推广到3维吗？
浏览 2提问于2012-10-30得票数 6
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我有一个例子，两个特定维数的矩阵的乘法在numpy中有效，但在tensorflow中不起作用。x = np.ndarray(shape=(10,20,30), dtype = float)z = np.matmuly), np.shape(z)))np shapes: (10, 20, 30) x (30, 40) = (10, 20, 40)
但是，在tensorflow中，当我尝试<e
浏览 0提问于2017-02-13得票数 7
:,2]>>type 'numpy.ndarray'>print np.concatenate((xyz, resultcolumn1.T), axis=1)resultcolumn2=np.array([[300, 700]])
&
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
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我有一个维度为(100,100，16，16)的numpy数组'test‘，它为100x100网格上的点提供了一个不同的16x16数组。现在我想要取网格上所有点的阵列的第一个特征向量，对测试矩阵进行矩阵乘积，然后将结果向量与网格上所有点的阵列的所有其他特征向量进行标量乘积，并对它们求和。结果数组的维数应为(100,100)。在这之后，我想取数组的第二个特征向量，矩阵将其<e
浏览 5提问于2019-08-07得票数 0
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是否有一种统一的方法来索引numpy数组，而这些数组也可以是标量的？value = np.asarray(5.5)
mask = val
浏览 7提问于2015-06-23得票数 3
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我正在使用numpy做一些机器学习，所以确实有很多矩阵，但也有很多向量(数组)。
浏览 2提问于2010-11-11得票数 401
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假设我们有一个Python函数，它接受Numpy数组并返回另一个数组： """Parameters:我们可以假设x和y总是相同形状的数组，并且输出的形状与x相同。
问题是，包装这种函数的最简单/最优雅的方法是什么，这样它就可以同时处理ND数组(N>1)和标量参数，其方式有点类似于。当x和y是
浏览 3提问于2015-09-24得票数 2
X是9元素的ndarray。Y和Yerr是9x5 ndarray。当我打电话：我得到了一个ValueError："yerr必须是一个标量，与y或2XN的维数相同。X=numpy.array([1,2,3])Yerr=numpy.ones_like(Y)
浏览 4提问于2016-08-08得票数 1
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我有一个NumPy ndarray，它是形状的( 32,1024)，包含32个信号测量，我想把它们组合成一个单一的1024单元长阵列，每个32元都有不同的重量。我使用的是numpy.average，但是我的权重很复杂，而average根据舍弃我的结果的和来对权重进行规范化。然而，当我试图用(32,1024)信号阵列将我的(32，)权值数组相乘时，由于(32，)不能被广播到(32,1024)，所以我得到了维数不匹配。如果我将权重
浏览 0提问于2016-08-31得票数 3
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我有一个不同形状的(3072, 128), (128,), (128, 64)列表，例如形状ndarray。前一个数组的最后一维与后一个数组的第一维匹配，这不是巧合--如果这有任何帮助的话。我想使用numpy来计算所有数组的整体最大值(所以只有一个标量)。但是，numpy.amax(my_list)返回
ValueError: The truth value of an array with more than on
浏览 0提问于2018-02-13得票数 1
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我想对(与<=)两个NumPy ndarrays A和B的所有元素进行配对比较，其中两个数组都可以有任意维m和n，因此结果是一个维数m+ n的数组。one-dimensional：A[..., np.newaxis] <= B
two-dimensional：A[..., np.newaxis, np.newaxis] <
浏览 9提问于2020-10-17得票数 3
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