numpy-broadcasting

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私はndarrayを持っています。配列のすべての値を隣接する要素の平均で置き換えたいと思います。下のコードは仕事をすることができますが、私は700の配列をすべて形（7000,7000）で持っていると非常に遅いので、もっと良い方法があるのだろうかと思います。ありがとう！ a = np.array(([1,2,3,4,5,6,7,8,9],[4,5,6,7,8,9,10,11,12],[3,4,5,6

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NumPy ndarrayブロードキャスト - シェイプ（X、）vs（X、1）

私はNumPy ndarrayの形状（32、1024）を持ち、32個の信号測定値を保持しています。私はnumpy.averageを使用していましたが、私の重みは複雑で、averageは私の結果を捨てる合計に基づいて重みの正規化を実行します。平均値のコードを見ると、信号配列で重みを掛けてから最初の軸を合計することで同じことを達成できることがわかりました。しかし、（32、1024）信号配列で私の（3

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ナンシー放送についての解答

最近質問した質問hereに私が尋ねたとおりに答えられました。しかし、私は答えをさらに操作する私の能力を過大評価したと思います。私は放送の文書を読んで、いくつかのリンクをたどって、2002年にnumpyの放送について私に戻ってきました。私はbroadcastingを使用してアレイを作成する第二の方法を使用しました： [[0,0,0,0] [0,0,1,0] ... [0,1,0,0] [0

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「numpy.add（a、b）」と「a + b」の違いは何ですか？

2つのnd配列aとbを追加するときにnumpy.add(a,b)とa+bに違いはありますか？文書にはnumpy.addが"Equivalent to x1 + x2 in terms of array broadcasting."と記載されています。しかし、私はこの意味を理解していません。numpy.add(numpy.array([1,2,3]),4)も働いています。

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NumPyで一定の形状を保つ方法

NumPyの配列Aの形状が(m,n)であり、すべての要素をある関数fで実行したいとします。例えば、f(x) = xやf(x) = x**2のような非定数関数の場合、放送は完全に正常に動作し、期待される結果を返します。私の配列に関数を適用f(x) = 1については、Aしかし、ただの1の配列を返すために、この場合には、すなわち形状を維持するために放送を強制する方法はありスカラー 1. 返しますか？

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ブロードバンドを使用してこのコードを高速化する方法は？

私は以下の多次元配列を持っています。第1の軸は、3次元ベクトルを示す。私はそれぞれについて、3行3列の行列x・x 'を計算したいと思います。私の現在のソリューション： arr.shape # (3, 64, 64, 33, 187) dm = arr.reshape(3,-1) dm.shape # (3, 25276416) cov = np.empty((3,3,dm.sh

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numpy列ごとのブロードキャスト方法

np.arrayで行列の各列を追加したいが、numpyブロードキャストでは、np.arrayで行列のすべての行を追加することしかできない。どうやってするの？私の考えはまず行列を転置し、配列を加えて転置しますが、2つの転置を使います。それを直接行う機能はありますか？

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とValueError：オペランド形状と一緒に放送することができませんでした（200,49000）（10,49000）（200,49000）

この a=np.zeros((20,4900)) b=np.zeros((1,4900)) a+=b 完全に正常に動作し。しかし、この： a=np.zeros((200,49000)) b=np.zeros((10,49000)) a+=b はこのエラーを示しています ValueError: operands could not be broadcast together

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numpy 2d配列の列のランクを取得する方法は？

は、私は、配列を持っているとします a = np.array([[1,2,3,4], [4,2,5,6], [6,5,0,3]]) 私は（。すなわちnp.array([0, 1, 3])）各行の列0のランクを取得したい、これを行うための任意の短い方法はありますか？ 1d配列では、これを行うにはnp.sum(a < a[0])を使用できますが、2次元配列はどうです