我可以消除此计算中的所有Python循环吗:result[i,j,k]=(x[i]*y[j]*z[k]).sum()其中x[i]、y[j]、z[k]是长度为N和x、y、z的第一维长度为A、B,Cs.t.输出是形状(A,B,C)并且每个元素是三元积的总和(按元素计算)。我可以将它从3个循环减少到1个循环(下面的代码)，但我一直在尝试消除最后一个循环。如有必要，我可以制作A=B=C(通过少量填充)。#Examplewith3loops,2loops,1loop(testingomitted)N=100#morelike100kinrealproblemA=2#morelike20inrea
我是一个新的python用户，我想知道如何制作一个0到n的向量。我希望用户能够输入n的整数，并接收[0,1,2,3,4,5...,n]的输出。这就是我到目前为止所做的......fromnumpyimportmatrixn=int(raw_input("n="))foriinrange(n,0,-1):K=matrix(i)printK但这是我得到的输出:[0][1][2][3][4][5]...[n]转置矩阵没有帮助。我做错了什么？感谢您的帮助! 最佳答案 使用内置函数:range(n)(好吧，如果你想要一个列表是[0,1,...
我正在尝试计算python中两条线之间的角度。我在互联网上搜索并找到了如何做到这一点的方程式。但我并不总能得到准确的结果。一些结果显然是错误的，而另一些结果似乎是正确的。我的代码如下:defangle(pt1,pt2):m1=(pt1.getY()-pt1.getY())/1m2=(pt2.getY()-pt1.getY())/(pt2.getX()-pt1.getX())tnAngle=(m1-m2)/(1+(m1*m2))returnmath.atan(tnAngle)defcalculate(pt,ls):i=2forxinls:pt2=point(x,i)i=i+1ang=an
我有一个N点的数组，d维度(N,d)我想创建一个新的数组每对(Nchoose2,d)的所有位移向量。如果我只想要这些向量的大小，我可以使用pdist来自scipy.spatial.distance.如果我能做到就好了pdist(points,lambdau,v:u-v)但是metric函数必须返回一个标量(ValueError:用序列设置数组元素。)我的解决方案是使用np.triu_indices:i,j=np.triu_indices(len(points),1)displacements=points[i]-points[j]这比使用pdist慢了大约20-30倍(我通过取disp
我目前正尝试在Cython中实现基本的矩阵向量乘法(作为muchlargerprojecttoreducecomputation的一部分)并发现我的代码比Numpy.dot慢大约2倍。我想知道是否有什么东西是我遗漏的导致速度变慢的。我正在编写优化的Cython代码，声明变量类型，需要连续数组，并避免缓存未命中。我什至尝试将Cython作为包装器并调用nativeC代码(见下文)。我想知道:我还能做些什么来加快我的实现速度，使这个基本操作的运行速度与NumPy一样快？我使用的Cython代码如下:importnumpyasnpcimportnumpyasnpcimportcythonDT
我用python编写了一个脚本，它使用sympy来计算几个向量/矩阵公式。但是，当我尝试将它们转换为可以使用sympy.lambdify评估的函数时，我得到了一个SyntaxError:EOLwhilescanningstringliteral下面是一些有同样错误的代码，这样你就明白我的意思了。importsympyx=sympy.MatrixSymbol('x',3,1)f=sympy.lambdify(x,x.T*x)因此，语法错误与表达式“x'.dot(x)”以及“.T”到“.”的转换有关。我如何解决这个问题以正确定义上述lambdify中的f？ 最佳
我想知道怎么做点乘法交叉乘法添加/订阅向量与sympy库。我曾尝试查看官方文档，但我没有运气，或者它太复杂了。谁能帮我解决这个问题？我正在尝试做这个简单的操作a·b=|a|×|b|×cos(θ) 最佳答案 要使用sympy进行向量点/叉积乘法，您必须导入基础向量对象CoordSys3D。下面是一个工作代码示例:fromsympy.vectorimportCoordSys3DN=CoordSys3D('N')v1=2*N.i+3*N.j-N.kv2=N.i-4*N.j+N.kv1.dot(v2)v1.cross(v2)#Alterna
有没有办法使用NumPy对向量值函数进行插值？/SciPy？有很多针对标量值函数的产品，我想我可以使用其中之一来分别估计向量的每个分量，但有没有更有效的方法？具体来说，我有一个函数f(x)=V，其中x是标量，V是向量。我还有一个xs及其对应的Vs的集合。我想用它来插入和估计任意x的V。 最佳答案 插值函数scipy.interpolate.interp1d也适用于插值的向量值数据(尽管不适用于向量值参数数据)。因此，只要x是标量，就可以直接使用。以下代码是对thescipydocumentation中给出的示例的轻微扩展:>>>fr
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我正在寻找相关向量机的下降实现。谁能推荐一个我可以接口(interface)的python库或C++实现？提前致谢，EL
假设我有单位向量u。fromnumpyimportmatu=mat([[0.9**0.5],[-(0.1)**0.5]])#[0.9486833-0.31622777]单位向量是具有整数项的矩阵的特征向量。我也知道特征值是整数。因此，单位向量将包含无理小数，当平方时，它们是有理数的小数近似值。有什么好的方法可以找到最小值k使得ku的所有条目都是整数？一般来说，k将是整数的平方根。一种天真的方法是对向量中的每个条目进行平方，然后找到生成整数的最小ki。然后，k将是所有ki的LCM的平方根。我希望有比这更好的方法。请注意，这不是thisquestion的副本.
