目前我使用 Na = (3, 2, 4)
Nb = Na[1:]
A = np.arange(np.prod(Na)).reshape(Na)
b = np.arange(np.prod(Nb)).reshape(Nb)
我想要计算： r = np.empty((A.shape[0], A.shape[2])
for i in range(A.shape[2]):
r[:,
我有一批的存储在数组中xbm x n图像，和卷积滤波器尺寸p x q，我想应用到每个图像的f在批处理（然后使用总和池和存储在一个阵列y），即all(np.allclose(y[i][j][k], (x[i, j:j+p, k:k+q] * f).sum()) for i in range(b) for j in range(m-p+1) for k in range(n-q+1))为真。 适应th
我正在尝试基于矩阵编写快速优化的代码，并且最近发现了einsum作为实现显着加速的工具。 是否可以使用它来有效地设置多维数组的对角线，还是只能返回数据？ 在我的问题中，我试图通过求和每个正方形（N×N）矩阵中的列来设置矩阵矩阵（形状：M x N x N）的对角线。 我现在的（基于循环慢，）的解决方案是： # Build dummy array
dimx = 2 # Dimension x (li
我想在python中实现高斯混合模型的期望最大化算法。 我有以下行来计算高斯概率p我的数据X给出的平均亩和协方差高斯分布的西格玛的： for i in range(len(X[0])):
p[i] = scipy.stats.multivariate_normal.pdf(X[:,i],mu,sigma)
我想知道我以某种方式可以摆脱for循环得到像 p[:] = scipy.sta
我有两个ndarray像 n1 = np.array([1,2,3,4])
n2 = np.array([1,2,3,4])
虽然它们的点积可以用np.dot(n1, n2)，这给30正确的答案很容易做到。如果我需要在n1和n2的两个子阵列上操作该点，例如 np.dot(np.array([1,2]), np.array([1,2])) # first two elements from a