4 면체에 일련의 격자 점을 생성하는 다음 함수가 있습니다. def tet_grid(n):
xv = np.array([
[-1.,-1.,-1.],
[ 1.,-1.,-1.],
[-1., 1.,-1.],
[-1.,-1., 1.],
])
nsize = int((n+1)*(n+2)*(n+3
Matlab의 셀을 사용하여 A와 B의 블록 행렬 곱셈을 수행하려고합니다. 더 구체적으로 가정하십시오 이제 블록을 포함하는 셀 배열로 a와 b를 변환 할 수 있습니다. A = mat2cell(a,[2,2],[2,2])
ans =
[2x2 double] [2x2 double]
[2x2 double] [2x2 double]
B = mat2cell(
수백 가지 요소를 가진 수백만 행을 처리하는 데 사용하는 순위 함수의 속도를 높이려고합니다. 아래 샘플 MCVE를 제공했습니다 : to_rank = ['var_1', 'var_2', 'var_3']
df = pd.DataFrame({'var_1' : np.random.randn(1000), 'var_2' : np.random.randn(1000), 'va
최적의 선형 매개 변수 A 및 B (y = Ax + b)는 이러한 매개 변수에 대한 카이 제곱 함수의 최소값에 해당합니다. 전역 최소 (2 매개 변수 선형 카이로 광장 포물선 때문에 보장) 및 3 중첩 된 루프 (아래)를 달성했습니다하지만 무결성 루프 (즉, 배열 속성을 사용하여 vectorize 원하는 피하기)). 카이 제곱 (가중 최소 제곱)는 (의사)
아주 기본적인 질문 : 한다고 가정 내가 5 개 요소를 포함하는 1D NumPy와 배열 (A)이 있습니다 내가 추가 할 필요가 A = np.array([ -4.0, 5.0, -3.5, 5.4, -5.9]) 을, 5를 0보다 작은 A의 모든 원소에 적용합니다. for-looping없이 이것을 수행하는 방법은 무엇입니까?
for 루프에서 벡터화 된 numpy 조작으로의 아주 간단한 전환에서 버그를 알아낼 수 없습니다. 코드는 다음과 같은 for null_pos in null_positions:
np.add(singletree[null_pos, parent.x, :, :],
posteriors[parent.u, null_pos, :, :],
voronoi binning을 사용했습니다. 각 빈에 대한 중앙 좌표가 있으며 각 빈에 포함 된 모든 픽셀의 평균을 찾고 싶습니다. 난 그저 numpy 어레이를 벡터 라이 제이션 (vectorise)하기 위해 슬라이스하는 방법에 대해 고개를 갸웃 할 수는 없습니다. 이것은 현재 코드입니다. X 및 Y는 각 bin의 중심에 대한 x 및 y 좌표가있는 1D 배
필자는 각각 64 비트 길이의 8 비트 벡터를 포함하는 데이터 구조를 가지고 있습니다. 그러나 이러한 배열의 개별 바이트는 하나씩 이어지는 대신 데이터 구조 전체에 인터리브됩니다. 주어진 비트 벡터의 각 연속 바이트는 이전 바이트보다 8 바이트 뒤에 있습니다. 현대의 x86-64 CPU에서 이러한 인터리브 어레이와 64 비트 워드간에 데이터를 이동하는 효율
다음 MATLAB 코드에서 "for"루프를 제거하려고합니다. 나는이 경우 필요하지 않다는 것을 안다. 그러나 나는이 경우를 이해한다면 미래에 나는 그것이 정말로 필요한보다 복잡한 경우에 같은 개념을 적용 할 수있을 것이라고 생각한다. clear all; close all; clc;
u = @(n) (n>=0)*1.0; % Step Function
n
내 데이터 프레임에 대해 one-hot으로 인코딩하려고합니다. 다차원 배열이므로이 작업을 수행하는 방법을 잘 모릅니다. 데이터 프레임은 다음과 같이 보일 수 있습니다 : df = pd.DataFrame({'menu': [['Italian', 'Greek'], ['Japanese'], ['Italian','Greek', 'Japanese']], 'price'