numpy

2зной

1ответ

Масштабируемое решение для точечного произведения двух векторов

Точечное произведение двух векторов может быть вычислено через numpy.dot. Теперь я хочу, чтобы вычислить скалярное произведение массива векторов: >>> numpy.arange(15).reshape((5, 3)) array([[ 0, 1, 2

2зной

1ответ

Операция numble array

>>> c= array([[[1, 2], [3, 4]], [[2, 1], [4, 3]], [[3, 2], [1, 4]]]) >>> x array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) возвращает мне такую матрицу, что каждый

1зной

1ответ

наибольшее единственное значение NumPy `ndarray`

У меня есть большой двумерный ndarray, A, и я хочу вычислить SVD, извлекающее наибольшее собственное значение и связанную пару собственных векторов. Глядя на документы NumPy, кажется, что NumPy может

0зной

1ответ

Средние массивы с одинаковой фиксированной длиной

У меня есть несколько массивов различной длины, и я хотел бы, чтобы эти данные были усреднены для сопоставимых массивов, например. array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([1, 2, 3, 4])

0зной

4ответ

Python readin .txt и помещен в массив с numpy

Я хочу создать массив с numpy. База представляет собой .txt файл, который приводится в следующем виде: я попытался его с loadtxt: data = np.loadtxt("myfile.txt",delimiter='\n',skiprows = 1) Первая с