目前我使用 Na = (3, 2, 4)
Nb = Na[1:]
A = np.arange(np.prod(Na)).reshape(Na)
b = np.arange(np.prod(Nb)).reshape(Nb)
我想要計算： r = np.empty((A.shape[0], A.shape[2])
for i in range(A.shape[2]):
r[:,
我有一批的存儲在數組中xbm x n圖像，和卷積濾波器尺寸p x q，我想應用到每個圖像的f在批處理（然後使用總和池和存儲在一個陣列y），即all(np.allclose(y[i][j][k], (x[i, j:j+p, k:k+q] * f).sum()) for i in range(b) for j in range(m-p+1) for k in range(n-q+1))爲真。 適應th
我正在嘗試基於矩陣編寫快速優化的代碼，並且最近發現了einsum作爲實現顯着加速的工具。 是否可以使用它來有效地設置多維數組的對角線，還是隻能返回數據？ 在我的問題中，我試圖通過求和每個正方形（N×N）矩陣中的列來設置矩陣矩陣（形狀：M x N x N）的對角線。 我現在的（基於循環慢，）的解決方案是： # Build dummy array
dimx = 2 # Dimension x (li
我想在python中實現高斯混合模型的期望最大化算法。 我有以下行來計算高斯概率p我的數據X給出的平均畝和協方差高斯分佈的西格瑪的： for i in range(len(X[0])):
p[i] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,i],mu,sigma)
我想知道我以某種方式可以擺脫for循環得到像 p[:] = scipy.sta
我有兩個ndarray像 n1 = np.array([1,2,3,4])
n2 = np.array([1,2,3,4])
雖然它們的點積可以用np.dot(n1, n2)，這給30正確的答案很容易做到。如果我需要在n1和n2的兩個子陣列上操作該點，例如 np.dot(np.array([1,2]), np.array([1,2])) # first two elements from a