numpy-broadcasting

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次のコードでは、与えられたポイントのすべてのペア間のベクトルの大きさを計算します。 numpyの中で、この操作をスピードアップするために私たちは、私の質問はどのように1は、フォーム10x10x6を持つ配列を作成するために、放送や外積の反復を使用することがある import numpy as np points = np.random.rand(10,3) pair_vectors = poi

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複数の開始値と停止値のためのベクトル化されたNumPy linspace

各行が異なる番号で開始して終了する2D配列を作成する必要があります。単純に、0から始まり、Wで与えられた別の終点を持つ3X3配列を作成したいとしましょう。 array([[ 0., 1., 2.], [ 0., 2., 4.], [ 0., 3., 6.]]) 次よりもこれを行うには良い方法があります： D=np.ones((3,3))*np.arange(0,3)

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ValueError：入力配列をシェイプ（1120,1472,4）からシェイプ（3000,3000）にブロードキャストできませんでした

シェイプ（1120,1472,4）のイメージがあります。これを（3000,3000、 4）私が書いたコードはこのようなものです。 pad_shape = (3000, 3000) i = np.array('test.tif') result = np.zeros(pad_shape,dtype=int) result[:i.shape[0], :i.shape[1]] = i print

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numgpyでedgelistからの "neigborhood"の値を累積します

私は、それぞれのノードがkのいずれかのタイプである無向ネットワークを持っています。各ノード私はのために、ノード私はがそれぞれのタイプを持っている隣人の数を計算する必要があります。今はエッジがノードのインデックスであるエッジグリストでエッジを表現しています。ノードはn x kの行列で表されます。各列はノードタイプを表します。ノードのタイプがkの場合、kカラムの値は1、そうでない場合は0です。ここ

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PythonでHDF5ファイルに大量の数値を書き込む

現在、100万行（可変長）のデータセットがあります。このデータをHDF5ファイルに書き込んで、後で使用することができます。私はこれを動作させましたが、それはと信じられないほど遅いです。たとえ1000の値でさえ、HDF5ファイルに保存されるのに数分かかります。私はSOやH5Pyのドキュメントを含むあらゆる場所を探していましたが、私のユースケースを説明するものは実際には見つかりませんでしたが、そ

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Numpy：データセットに適用された関数の関数形式のパラメータをベクトル化する方法

最後に、Pythonの代わりにCでnumpyのベクトル化と関数呼び出しを利用するために、以下のコードで明示的なループをすべて削除します。以下は、pythonでnumpyを使用するために簡略化されています。 Iは、以下の二次関数を有する： def quadratic_func(a,b,c,x): return a*x*x + b*x + c Iは、Bは、与えられた入力データXと同じ大

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リストに従ってナンディ崩壊列

numpyでは、私はadxn配列Aと長さnのリストLを持っています。ここでは、Aの各列が行列Bになる場所を記述しています。考え方は、行列Bの列iはLの対応する値がiであるAの全列の和。私はループでこれを行うことができます。 A = np.arange(15).reshape(3,5) L = [0,1,2,1,1] n_cols = 3 B = np.zeros((len(A), n_col

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np.chooseはブロードキャスト後に希望の結果を与えません。

suitCountsからmaxsuitで指定されたn番目の要素を選びたいと思います。私はmaxsuit配列をブロードキャストしたので、結果は得られましたが、目的のものは得られませんでした。私が概念的に間違ってやっている提案は感謝しています。私はnp.choose(self.maxsuit[:,:,None]-1, self.suitCounts)の結果を理解していませんが、これは私が探しているもの

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複数のインデックス：IndexErrorが：

後述のようにnumpyのアレイ内の複数のインデックス付けを行うための方法はありますが整数に型numpy.ndarrayのスライスエントリを強制することができませんでしたか？ arr=np.array([55, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[np.arange(0,2):np.arange(5,7)] output: IndexError: too many in

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ギザギザ/不規則なNumpy.arrayの乗算の定義は何ですか？

Numpy.arraysを乗算すると何が起こるのか分かりません。ギザギザ（または不揃い）アレイと import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[100,200]]) b = np.array([2, 4]) print(a * b) と私は少し import numpy as np a = np.array([[1,2],[100,200]])