Questions tagged «elementwise-operations»

比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：对于所有索引i：，A = B iff A[i] == B[i]）？ 简单地使用==给我一个布尔数组： >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1]) array([ True, True, True], dtype=bool) 是否and需要确定该数组的元素是否相等，或者是否有更简单的比较方法？

251 python  arrays  numpy  elementwise-operations 

我现在有了： list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] 我希望有： [1, 2, 3] + + + [4, 5, 6] || || || [5, 7, 9] 只是两个列表的逐个元素相加。 我当然可以迭代这两个列表，但是我不想这样做。 什么是最Python的方式这样做的？

243 python  list  elementwise-operations 

我想执行元素明智的乘法，将两个列表按值在Python中相乘，就像我们在Matlab中可以做到的那样。 这就是我在Matlab中要做的。 a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a .* b = [2, 6, 12, 20] 对于from 和from的每个组合x * y，列表理解将给出16个列表条目。不确定如何映射。xayb 如果有人对此感兴趣，我有一个数据集，并想乘以Numpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =)。

137 python  list  multiplying  elementwise-operations 

我有两个矩阵 a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 我想得到元素乘积[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]，等于 [[5,12], [21,32]] 我努力了 print(np.dot(a,b)) 和 print(a*b) 但两者都给出结果 [[19 22], [43 50]] 这是矩阵乘积，而不是元素乘积。如何使用内置函数获取按元素分类的产品（又名Hadamard产品）？

102 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations 

我已经编写了一些Scala代码以对集合执行按元素操作。在这里，我定义了两种执行相同任务的方法。一种方法使用zip，另一种方法使用zipped。 def ES (arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = arr.zip(arr1).map(x => x._1 + x._2) def ES1(arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = (arr,arr1).zipped.map((x,y) => x + y) 为了比较这两种方法的速度，我编写了以下代码： def fun (arr : Array[Double] , arr1 : Array[Double] , f :(Array[Double],Array[Double]) => Array[Double] , itr : Int) ={ val t0 = System.nanoTime() …

38 scala  performance  scala-collections  jmh  elementwise-operations