elementwise-operations

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    我知道張量有一個apply方法,但是這隻適用於每個元素的函數。有沒有一種優雅的方式來進行按行操作?例如,我可以乘以不同的值每行? 說 A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 和 B = 1 2 3 ,我想通過B的i個元素乘以A的i第i行中的每個元素得到 1 2 3 8 10 12 21 24 27 我會怎麼做?

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    在我的matlab程序中,我有幾個需要創建矩陣的實例,該矩陣依賴於其索引並執行矩陣向量運算。我想知道我能如何最有效地實現這一點。 例如,我需要加快: N = 1e4; x = rand(N,1); % Option 1 tic I = 1:N; J = 1:N; S = zeros(N,N); for i = 1:N for j = 1:N S(i,j) =

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    我正在使用GNU庫進行科學計算。從本質上講,我需要做下面的MATLAB代碼相當於: x=x.*(A*x); 其中x是一個gsl_vector,A是gsl_matrix。 我設法做到(A * X)用下面的命令: gsl_blas_dgemv(CblasNoTrans, 1.0, A, x, 1.0, res); 其中RES是另一個gsl_vector,其存儲的結果。如果矩陣A的大小爲m *

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    假設我們有兩個張量(A和B)具有相同的維數。我們可以將它們與tensordot相乘。例如: T.tensordot(A, B, axes = [[0,3], [0,3]]) 在這種情況下,我們「配對」與第二張量的一些軸的第一張量的軸,然後我們總結在這些「配對」軸: C[j, k, a, b ] = sum_{i, l} A[i, j, k, l] * A[i, a, b, l] 在上面的例

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    我一直在試圖獲得一個簡單的sigmoid函數在matlab中工作,它似乎只適用於矩陣的第一個元素。 我的代碼是: function g = sigmoid(z) g = zeros(size(z)); g = 1/(1 + exp(-z)); end 現在它工作正常進行簡單的值,如: >>sigmoid(0) ans = 0.5000 但: ` >>k = [0;

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    我有一個Theano dvector與100個元素。我也有一個有5列和100行的矩陣(換句話說,每列包含100個元素)。 現在我需要應用每個列的元素乘法的矢量。什麼是在Theano做正確的方法? 我應該創建一個新的矩陣:重複我的向量5次並對其進行移位,然後乘以相同形狀的兩個矩陣元素? ADDED 我已經瞭解到,在numpy的,以達到所期望的行爲,我只需要聲明我的向量作爲二維數組與一列。換句話說,我

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    鑑於這種...... 我要解釋這個代碼做什麼,知道它執行F的量化評估,利用廣播,元素明智的操作理念...... def F(x_pos, alpha): D = x_pos.reshape(1,-1) - x_pos.reshape(-1,1) return (1./alpha) * (alpha.reshape(1,-1) * R(D)).sum(axis=1) 我的解釋

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    matrixADimensions = matrixA.shape # returns [901,1249,1] matrixBDimensions = matrixB.shape # returns [901,1249] 我試圖讓矩陣matrixA和matrixB的逐元素相乘,但我得到的錯誤ValueError: operands could not be broadcast togeth

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    我在使用集成時收到ValueError,但我不明白爲什麼。這裏是我的簡化代碼: import numpy as np import scipy.integrate as integrate pbar = 1 p = np.arange(0,pbar,pbar/1000) h = lambda p: p**2/2+p*(1-p) Kl = lambda p: h(p) +0.02 K =

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    我有一個看起來像這樣的CSV(當它被帶入一個熊貓數據框中時,看起來是一樣的)。 我想在列更新值按照以下邏輯AD_REQUESTS: 對於一個給定的行,如果AD_REQUESTS有一個值,息事寧人。否則,將其值設爲上一行的值爲ad_requests減去上一行的值展示次數。因此,在第一個例子,我們願與落得: 我得到的部分有: df["ad_requests"] = [i if not pd.isnul