术语广播描述了NumPy如何在算术运算期间处理具有不同形状的数组。受某些约束的影响，较小的阵列在较大的阵列上“广播”，以便它们具有兼容的形状。
在TensorFlow中计算张量中所有向量之间范数的有效方法
[使feature_map为具有形状的张量：b，h，w，c = feature_map.shape要计算通道轴中所有矢量之间的范数，我使用以下代码：feature_map = tf.reshape（feature_map，（b，- ...
鉴于2D矩阵A，如何广播它以创建3D矩阵B？ A = [[1 1 1 1 0]; [0 0 0 0 1]] B = cat（[[1 0 0 0 0 0; [0 0 0 0 0 0]]，[[0 1 0 0 0]; [0 0 0 0 0]]，[[0 0 1 0 0]; [0 0 0 0 ...
我对numpy索引感到困惑。假设我有一个三维数组，例如：test_arr = np.arange（3 * 2 * 3）.reshape（3,2,3）test_arr array（[[[0，1，2]，[3，4 ，5]]，...
[今天，我注意到我的代码有些奇怪，发现在某些情况下它会执行以下代码：my_list = [0] + np.array（[]），导致my_list为...] >
在两个Ndarray之间执行广播二进制操作的Python方法
标题怎么说。我正在尝试执行以下任务：1）执行二进制操作（例如+，-，*，/，>，
在没有for循环的情况下对Numpy数组进行连续的全部计算的快速方法？
我正在研究优化问题，但是为了避免进入细节，我将提供一个简单的错误示例，该错误让我头痛了几天。说我有一个二维的numpy ...
我想以numpy生成3D矩阵。代码是：mean_value = np.array（[1，2，3]，dtype = np.float32）h，w = 5，5 b = np.ones（（h，w，1），dtype = np.float32 ）* np.reshape（mean_value，[1，1，3]）print（...
我有两个数据帧：>>> d1 AB 0 4 3 1 5 2 2 4 3 >>> d2 CDE 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 >>> what_I_want AC AD AE BC BD BE 0。 ..
考虑一个TxFxM ndarray。我希望将其与共轭数相乘，仅用于M维，同时保持其他维与以下代码中呈现的相同：import numpy as np T = 2 F = ...
给定矩阵A，行索引列表和列索引列表，如何有效地提取以行索引和列索引为中心的大小为k的平方子矩阵？例如：A = ...
我正在解决一个光度学立体问题，其中我有n个光源，每个光源有3个通道（红色，绿色，蓝色）。因此，光阵列的形状为nx3lights。shape= nx3我有图像...
我有一个形状为（68、64、64）的ndarray，称为“预测”。这些尺寸对应于图像编号，高度，宽度。对于每个图像，我都有一个长度为2的元组，其中包含的坐标为...
我需要通过非线性最小二乘回归获得参数（kf，beta1，beta2，gamma）。错误消息是：“ ValueError：操作数不能与形状（4,7）（0，）一起广播” ...
我正在尝试对两个2D numpy数组进行操作，以使第一个numpy数组的每一行都对第二个numpy数组的所有行进行操作。 Array1 test [] = [[0.54131721 0.52305685 0.42921551，0 ....
正如标题所述，我想计算两个矩阵的所有列组合的按分量乘积。我已经找到了使用numpy.einsum和numpy.hstack的解决方案。我想知道是否有...
我想将矩阵的每一列添加到numpy数组，但是numpy.broadcast仅允许将矩阵的每一行添加到数组。我怎样才能做到这一点？我的想法是先转置矩阵，然后...
我试图了解如何使用dimshuffle将噪声传播到4维张量。例如，四维张量具有形状（num_examples，3，32，32），其中3对应于r，g，b ...
如何将3D RGB标签图像（在语义分割中）转换为2D灰度图像，并且类索引从0开始？
我有一个rgb语义分段标签，如果其中有3个类，并且每个RGB值分别是以下之一：[255、255、0]，[0、255、255]，[255、255、255] ，那么我想将所有值映射到...
如何解决“操作数不能与形状（15，）（15,32）（15，）一起播放”
我收到错误消息，因为“操作数无法与形状（15，）（15,32）（15，）一起广播”在“ W + =-learning_rate * gradient”行。谁能帮我解决这个问题？ reshape（）应该在哪里...
是否有一种方法可以有效地比较一起广播的多个阵列？例如：a = np.arange（0，9）.reshape（3,3）b = np.arange（9，18）.reshape（3,3）c = np.arange（18，27）.reshape（ 3，...