vectorization

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我想使用某種類型的索引數組（索引數組的樣式/格式打開以獲得建議）從基本數組中獲取子數組的numpy數組。我可以用for循環輕鬆做到這一點，但想知道是否有巧妙的方式來使用numpy廣播？約束：子數組保證大小相同。 up_idx = np.array([[0, 0], [0, 2], [1, 1]]) lw_idx = np.array([[2, 2],

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跨列加起來外積矩陣的整個矩陣，其中矩陣爲v的列相加外產品的

sum_v=np.zeros([d,d]) for i in range(num): sum_v+=np.outer(v[:,i],v[:,i]) 比較快的方式的比較快的方式。因此，沿列服用外積時加起來矩陣的更快的方式另一個矩陣？

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如何將搜索查詢與SVD結果'w'矩陣進行比較

我正在開發搜索算法，並且我正在努力理解如何實際使用奇異值分解的結果（u，w，vt = svd（ a））減少術語文件矩陣。例如，假設我有一個M×N的矩陣如下，其中每列表示（每個文檔中許多術語）的文件向量 a = [[ 0, 0, 1 ], [ 0, 1, 2 ], [ 1, 1, 1 ], [ 0, 2, 3 ]] 現在，我可以在運行一個TF-IDF功能這個矩陣爲

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查找所有對應的值

我希望給出dat向量中的所有值爲我在另一個向量（new_value）中定義的對應值。我已經設法做某事，但我喜歡有一個沒有循環的解決方案： dat <- c("a","c","b","a","a","c","a","b","b","a") old_value <- names(table(dat)) new_value <- 1:length(old_value) new_dat <- rep

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如何子集一個sapply函數輸出

給定一個數據框，我想在我的一列上使用strsplit，並返回矢量的第一個元素。這裏是例子： testdf<- data.frame(col1= c('string1.string2', 'string3.string4'), col2= c('somevalue', 'someothervalue'), stringsAsFactors = FALSE) 我

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根據列A爲列B分配隨機數。A中的所有重複項獲得相同的隨機數

我想根據另一列（A）中的數字隨機地將數字分配給列（B）。如果A列有重複，我希望那些重複的分配有相同的隨機數。 ColA=c(112,111,004,678,112,262,963) RandomNumbers=c(.02, .08,.03,.05, .09,.01,.07) ColB=c(.09, .02,.01,.03,.09,.08,.05) 謝謝！

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如何矢量化多維矩陣的Softmax概率

我正在嘗試通過assignment 1爲斯坦福大學cs244n類。問題1b強烈建議對Softmax函數進行優化。我設法得到了N維矢量的Softmax。我還得到了MxN維矩陣的Softmax，但在列中使用了for循環。我有以下代碼：我可以實施更優化的Matrix實施嗎？

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矢量在Matlab，不可理解的語法差異導致失敗

我不明白爲何，在下面的示例中，僅X1變成1000列陣列而ý是單一的數。 x = [0:1:999]; y = (7.5*(x))/(18000+(x)); x1 = exp(-((x)*8)/333); 任何澄清將不勝感激！

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檢查是否所有的元素都在跨越一個二維數組推拉窗真 - 的Python

我有一個多維numpy的數組，其中的元素是true或false值： import numpy as np #just making a toy array grid to show what I want to do grid = np.ones((4,4),dtype = 'bool') grid[0,0]=False grid[-1,-1]=False #now grid has a