Итак, вот в чем дело: у меня есть переменная x , которая является numpy.ndarray . Размер этой структуры 1000. Если я сделаю x[0] , то получу numpy.void из 4 чисел. Если я делаю x[1] , то получаю еще numpy.void , тоже из 4-х чисел и т.д....

У меня есть два массива numpy A (500,50) и B (100,50), и я хочу вычислить разницу между каждой строкой A со всеми строками B, например, dist (i, j) - это разница между i-й строкой A и j-я строка B. Я хочу иметь векторизованную реализацию этого с...

У меня есть три массива фигур: A = a = np.random.exponential(1, [10, 1000000]) # of shape (10, 1000000) B = a = np.random.exponential(1, [10, 1000000]) # of shape (10, 1000000) Я вычислил другой массив IND[], как показано ниже. Каждый...

Например, если у меня есть 2D-массив следующим образом. [[1,2,3,NAN], [4,5,NAN,NAN], [6,NAN,NAN,NAN] ] Желаемый результат [[1,2,3], [4,5], [6] ] Как мне трансформироваться? Я обнаружил, что использование x =...

Я пытаюсь запустить индексирование тройной матрицы в NumPy, и хотя мой код, похоже, делает то, что я хочу, мне интересно, есть ли более эффективный способ, поскольку время выполнения слишком велико для больших матриц. У меня есть две матрицы numpy,...

1. У меня было два массива numpy: data_test и data_train соответственно. data_partial_test = data_test[:2000,:] test_lable = label_test print(test_lable.shape) print(data_partial_test[0].shape) print(data_train[0].shape) dis...

Мне нужно векторизовать следующий цикл for, и я новичок в вещании и векторизации (и вообще объектно-ориентированное программирование для меня новое). width = 1000 height = 400 for v in range(height): for u in range(width): start[v,u,0] =...

Решение Как оказалось, np.sum — это функция Python, вызывающая np.add.reduce . Об этом последнем вызове ufunc сообщается cProfile, я полагаю, потому что это все еще объект python. np.maximum и np.subtract — это вызовы чистых функций C,...

Меня смущает разница между x[:] и x[...] в Numpy. Например, у меня есть этот двумерный массив [[4, 1, 9], [5, 2, 0]] Когда я попытался распечатать x[:] и x[...] , они оба дали мне один и тот же вывод: [[4, 1, 9], [5, 2, 0]]...

Я разрабатываю собственный классификатор, который действует как ансамбль, объединяя второстепенные классификаторы вместе, и на выходе ансамбля фактически голосует большинство. Важно отметить, что каждый классификатор имеет вес, связанный с ним для...