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。
如何使用numpy广播重写这个python循环？ >>> values.shape（50000，）>>> tests.shape #booleans（200,50000）>>>已提取=值[测试] #FAILES>＆...
我有一个numpy数组阵列Ai和我希望每个外部产品（np.outer（Ai [i]，Ai [j]））与缩放倍数相加以产生H.我可以单步执行然后使它们成为tensordot他们......
我有以下代码：#position：np.ndarray of shape（N，d）#fitness：np.ndarray of shape（N，）#mass：np.ndarray of shape（N，）iteration = 1 while iteration <= maxiter：K = round（（...
在没有显式循环的情况下，是否有一种简单的方法可以在很多参数上获得最小的表达式？ #Randomly初始化样本SAMPLES_NUM = 200 L = np.random.rand（SAMPLES_NUM）q1 = np.random ....
我知道np.eye会产生单位矩阵。这个问题是关于算法而不是最终结果。在Q（kdb +语言）中，我可以使用以下内容生成单位矩阵...
Numpy / Keras：ValueError：无法将形状（7,5）的输入数组广播为形状（7）
我试图将一些分类功能转换为一个用于Keras的热编码。但是，当我尝试映射这些功能时，我最终收到一个错误，指示形状不兼容。 ...
Numpy似乎对广播阵列有一些（对我而言）不直观的行为。假设我们有两个数组a = numpy.ones（（2,2,3））b = numpy.array（[[1]，[2]]）我希望能够成倍增加...
我有一个带有形状（1000,3）的numpy点数，其中轴1取值[x，y，1]这些点在网格上是离散值，因此示例数组看起来像：array =（[1,2 ，1]，[4,5,1]，[2,3,1]，......
我有一个2d张量X.和两个索引列表，第一个索引，第二个调用a和b。我想对范围内的i做一个X [a [i]，b [i]] = 0（len（a））我该怎么做。如果我直接做X [a，b]错误......
在NumPy Python中广播行到列时，通过引用增加数组的最有效方法是什么？它可以被矢量化吗？
我在Python范围内有这段代码（len（ax））：对于范围内的j（len（rx））：x = ax [i] + rx [j] y = ay [i] + ry [ j] A [x，y] = A [x，y] + 1其中A.shape =（N，M）ax.shape = ay ....
来自：Pandas - 基于2列和单独的测试列创建2个新列但是它本身就是一个不同的问题。它应该更简单！在引用的问题中......
我有一个行向量R和一个列向量C.我想添加它们来创建一个高度等于R大小和宽度等于C大小的数组A，如下所示：A [i，j] = R [i] + C [j]什么是最......
在下面的代码中，我写了两个方法，理论上（在我看来）应该做同样的事情。不幸的是他们没有，我无法找出他们为什么不按照numpy做同样的事情......
考虑到其中一列中的元素到第四个数组的同一列的距离，我试图在三个数组上改进相当简单的屏蔽操作的性能。所有阵列......