numpy-broadcasting

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Numpy.arrays를 곱하면 어떻게되는지 이해하지 못합니다. 들쭉날쭉 (또는 너덜 너덜) 배열 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[100,200]]) b = np.array([2, 4]) print(a * b) 내가 [[1, 2, 3, 1, 2, 3] [100, 200, 100, 200, 100, 200,

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Numpy에서 축소 또는 확장을 사용한 브로드 캐스트

다음 코드에서 모든 주어진 쌍의 쌍 사이의 벡터 크기를 계산합니다. 방송 우리가 사용할 수 있습니다 NumPy와에서이 작업의 속도를 높이기 위해 import numpy as np points = np.random.rand(10,3) pair_vectors = points[:,np.newaxis,:] - points[np.newaxis,:,:] pai

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ValueError : 모양 (1120,1472,4)에서 입력 배열을 모양 (3000,3000)으로 브로드 캐스팅 할 수 없습니다.

모양이 이미지 (1120,1472,4)이고,이를 3000, 3000, 4) 내가 작성한 코드는 이와 같습니다. 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(re

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Theano 특정 차원에 따라 tensors 추가

나는 dimshuffle을 사용하여 4 차원 텐서에 노이즈를 방송하는 방법을 이해하려고합니다. 예를 들어, 4 차원 텐서는 (num_examples, 3,32,32)이고, 3은 32 * 32 이미지의 r, g, b 성분에 해당합니다. 가우스 노이즈를 추가하고 싶지만 모든 세 가지 구성 요소, 즉 r, g, b에 동일한 노이즈를 추가하고 각 예제의 노이즈는

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파이썬 numpy 배열 곱셈

배열 X (X는 n 개의 행과 k 개의 열을 가짐)와 Y (Y는 n 개의 행과 q 개의 열을 가짐)에 두 개를 벡터 형식으로 곱하면 배열 Z Z[0]=X[:,0]*Y Z[1]=X[:,1]*Y Z[2]=X[:,2]*Y ... Z[K-1]=X[:,k-1]*Y Z[K]=X[:,k]*Y for c in range(X.shape[1]): Z[c

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(여기 간단한 예제를 사용하여), 내가 배열을 방송 <code>np.broadcast_to</code>을 사용하고 큰 코드베이스에서 NumPy와 배열

을 취소합니다 방송 : 작동 할 수 다른 곳에서 코드에서 In [1]: x = np.array([1,2,3]) In [2]: y = np.broadcast_to(x, (2,1,3)) In [3]: y.shape Out[3]: (2, 1, 3) , 나는 타사 기능을 사용 Numpy 배열에 벡터화 된 방식으로 있지만 ufuncs되지 않습니다. 이러

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numpy의 (N, 1) 배열로 방송 (

) 최근에 numpy로 브로드 캐스트 할 때 다음 문제가 발생했습니다. 결과가 (100,1) 벡터 것이 - y = randn(100) x = randn(100,1) (y+x).shape > 100,100 나는이 https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html의 규칙에 따라 것을 깨닫게

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numpy에서 다음 행렬을 우아하게 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 5 차원 매트릭스 v이 있다고 가정하고 지금은 새로운 매트릭스 D 내가 우아하게 NumPy와이 작업을 수행하려면 어떻게 D[a, b, n, m, d] = v[a, b, n, n, d]-v[a, b, m, m, d]. 을 충족 싶어?

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에 ValueError : 모양으로 모양 (256,340,3)에서 입력 배열을 브로드 캐스트하지 수 (256,340,30)

내가 파이썬에서 10 개 RGB 이미지의 스택을 저장하기 위해 노력하고있어,하지만 난 다음 오류 얻을 : rgb[:,:,:, i] = img ValueError: could not broadcast input array from shape (256,340,3) into shape (256,340,30) 을 내가 시도 : 나는 또한 시도 img = cv2

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np.choose 방송 후 원하는 결과를 제공하지 않음

suitcounts에서 maxsuit에 지정된대로 n 번째 요소를 선택하고 싶습니다. 나는 maxsuit 배열을 브로드 캐스트 했으므로 결과는 얻지 만 원하는 것은 아닙니다. 개념적으로 잘못하고있는 제안은 인정됩니다. np.choose(self.maxsuit[:,:,None]-1, self.suitCounts)의 결과를 이해하지 못합니다. 이는 내가 찾고있