«elementwise-operations» 태그된 질문

두 NumPy 배열이 같은지 비교하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까 A[i] == B[i]? 간단히 사용 ==하면 부울 배열이 제공됩니다. >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1]) array([ True, True, True], dtype=bool) and배열이 같은지 또는 비교할 수있는 더 간단한 방법이 있는지 확인하려면이 배열의 요소에 있어야 합니까?

252 python  arrays  numpy  elementwise-operations 

나는 지금 가지고있어: list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] 나는 갖고 싶다 : [1, 2, 3] + + + [4, 5, 6] || || || [5, 7, 9] 단순히 두 가지 목록을 요소별로 추가 한 것입니다. 확실히 두 목록을 반복 할 수는 있지만 그렇게하고 싶지 않습니다. …

244 python  list  elementwise-operations 

Matlab에서 할 수있는 것처럼 파이썬에서 두 목록을 값으로 곱하기 위해 요소 현명한 곱셈을 수행하고 싶습니다. 이것이 내가 Matlab에서하는 방법입니다. a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a .* b = [2, 6, 12, 20] 목록 이해는 from 과 from x * y의 모든 조합 에 대해 16 개의 목록 항목을 제공합니다 …

137 python  list  multiplying  elementwise-operations 

두 개의 행렬이 있습니다 a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 내가 요소 현명한 제품을 얻으려면, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]],과 동등 [[5,12], [21,32]] 나는 시도했다 print(np.dot(a,b)) 과 print(a*b) 하지만 둘 다 결과를 제공합니다 [[19 22], [43 50]] 이것은 요소 별 곱이 아니라 행렬 곱입니다. 내장 함수를 사용하여 요소 별 제품 (일명 …

104 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations 

컬렉션에서 요소 별 작업을 수행하기 위해 스칼라 코드를 작성했습니다. 여기서는 동일한 작업을 수행하는 두 가지 방법을 정의했습니다. 한 방법은 사용 zip하고 다른 방법은 사용 합니다 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 + …

38 scala  performance  scala-collections  jmh  elementwise-operations