我需要对来自水文地质实地工作的大型数据集进行一些分析。我正在使用NumPy。我想知道我该怎么做:乘以例如我的数组的第二列由一个数字组成(例如5.2)。然后计算该列中数字的累积和。正如我所提到的，我只想处理特定列而不是整个数组。 最佳答案 youcandothisintwosimplestepsusingNumPy:>>>#multiplycolumn2ofthe2Darray,A,by5.2>>>A[:,1]*=5.2>>>#assumingby'cumulativesum'youmeantthe'reduced'sum:>>>A[
我需要对来自水文地质实地工作的大型数据集进行一些分析。我正在使用NumPy。我想知道我该怎么做:乘以例如我的数组的第二列由一个数字组成(例如5.2)。然后计算该列中数字的累积和。正如我所提到的，我只想处理特定列而不是整个数组。 最佳答案 youcandothisintwosimplestepsusingNumPy:>>>#multiplycolumn2ofthe2Darray,A,by5.2>>>A[:,1]*=5.2>>>#assumingby'cumulativesum'youmeantthe'reduced'sum:>>>A[
defsub3(n):returnn-3defsquare(n):returnn*n用Python编写函数很容易:>>>my_list[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>>[square(sub3(n))forninmy_list][9,4,1,0,1,4,9,16,25,36]不幸的是，要将合成用作key这很尴尬，您必须在另一个函数中使用它们，该函数依次调用这两个函数:>>>sorted(my_list,key=lambdan:square(sub3(n)))[3,2,4,1,5,0,6,7,8,9]这实际上应该只是sorted(my_list,key=square*sub
defsub3(n):returnn-3defsquare(n):returnn*n用Python编写函数很容易:>>>my_list[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>>[square(sub3(n))forninmy_list][9,4,1,0,1,4,9,16,25,36]不幸的是，要将合成用作key这很尴尬，您必须在另一个函数中使用它们，该函数依次调用这两个函数:>>>sorted(my_list,key=lambdan:square(sub3(n)))[3,2,4,1,5,0,6,7,8,9]这实际上应该只是sorted(my_list,key=square*sub
我需要取两个包含对数概率的NumPy矩阵(或其他二维数组)的矩阵乘积。天真的方式np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))显然不是首选。使用fromscipy.miscimportlogsumexpres=np.zeros((a.shape[0],b.shape[1]))forninrange(b.shape[1]):#broadcastb[:,n]overrowsofa,sumcolumnsres[:,n]=logsumexp(a+b[:,n].T,axis=1)有效，但运行速度比np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))慢10
我需要取两个包含对数概率的NumPy矩阵(或其他二维数组)的矩阵乘积。天真的方式np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))显然不是首选。使用fromscipy.miscimportlogsumexpres=np.zeros((a.shape[0],b.shape[1]))forninrange(b.shape[1]):#broadcastb[:,n]overrowsofa,sumcolumnsres[:,n]=logsumexp(a+b[:,n].T,axis=1)有效，但运行速度比np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))慢10
使用numpy，我可以像这样进行简单的矩阵乘法:a=numpy.ones((3,2))b=numpy.ones((2,1))result=a.dot(b)但是，这不适用于PyTorch:a=torch.ones((3,2))b=torch.ones((2,1))result=torch.dot(a,b)此代码引发以下错误:RuntimeError:1Dtensorsexpected,butgot2Dand2Dtensors如何在PyTorch中执行矩阵乘法？ 最佳答案 使用torch.mm:torch.mm(a,b)torch.do
使用numpy，我可以像这样进行简单的矩阵乘法:a=numpy.ones((3,2))b=numpy.ones((2,1))result=a.dot(b)但是，这不适用于PyTorch:a=torch.ones((3,2))b=torch.ones((2,1))result=torch.dot(a,b)此代码引发以下错误:RuntimeError:1Dtensorsexpected,butgot2Dand2Dtensors如何在PyTorch中执行矩阵乘法？ 最佳答案 使用torch.mm:torch.mm(a,b)torch.do
我想要:df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']返回这些列乘以df['mtaz_proportion']这样我就可以设置了df[['mtaz_income_1','mtaz_income_2']]=df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']但我得到:income_1income_2012345678910111213141516170NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...1NaNNaNN
我想要:df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']返回这些列乘以df['mtaz_proportion']这样我就可以设置了df[['mtaz_income_1','mtaz_income_2']]=df[['income_1','income_2']]*df['mtaz_proportion']但我得到:income_1income_2012345678910111213141516170NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...1NaNNaNN
