我刚开始学习SciPy并且在最基本的功能上苦苦挣扎。考虑以下标准向量:In[6]:W=array([[1],[2]])In[7]:printW[[1][2]]如果我理解正确，这应该是标准2x1数学向量的SciPy表示，如下所示:(1)(2)这个向量的点积应该只是1*1+2*2=5。但是，这在SciPy中不起作用:In[16]:dot(W,W)---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/in
给定一个二维numpy数组，我需要计算每一列与其自身的点积，并将结果存储在一维数组中。以下作品:In[45]:A=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])In[46]:np.array([np.dot(A[:,i],A[:,i])foriinxrange(A.shape[1])])Out[46]:array([26,40,58,80])是否有避免Python循环的简单方法？上面的内容几乎不是世界末日，但如果有一个numpy原语，我想使用它。编辑实际上，矩阵有很多行和相对较少的列。因此，我不太热衷于创建大于O(A.shape[1])的临时数组。我也无法就地修改A。
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭9年前。这段Python代码真的找到了两个向量的点积吗？importoperatorvector1=(2,3,5)vector2=(3,4,6)dotProduct=reduce(operator.add,map(operator.mul,vector1,vector2))
我在名为token_vector(哈希)的功能表中的数据库中有一个这样的数据结构:Feature.find(1).token_vector={"a"=>0.1,"b"=>0.2,"c"=>0.3}这些功能中有25个。首先，我在script/console中将数据输入到Redis中:REDIS.set("feature1","#{TokenVector.to_jsonFeature.find(1).token_vector}")#...REDIS.set("feature25","#{TokenVector.to_jsonFeature.find(25).token_vector}")T
两个数组的点积for(inti=0;i不重用数据，所以它应该是一个内存绑定(bind)操作。因此，我应该能够从点积测量内存带宽。使用代码why-vectorizing-the-loop-does-not-have-performance-improvement我的系统获得了9.3GB/s的带宽。但是，当我尝试使用点积计算带宽时，我得到了单线程速率的两倍多和多线程速率的三倍多(我的系统有四个内核/八个超线程)。这对我来说毫无意义，因为内存绑定(bind)操作不应该从多个线程中受益。以下是以下代码的输出:XeonE5-1620,GCC4.9.0,Linuxkernel3.13dot1thr
我想知道是否有一种简单的方法可以计算两个向量(即一维张量)的点积并在tensorflow中返回一个标量值。给定两个向量X=(x1,...,xn)和Y=(y1,...,yn)，点积为点(X,Y)=x1*y1+...+xn*yn我知道可以通过首先将向量X和Y广播到二维张量然后使用tf.matmul来实现这一点。但是，结果是一个矩阵，而我是在一个标量之后。是否有像tf.matmul这样的特定于向量的运算符？ 最佳答案 计算两个张量(向量是一维张量)之间的点积的最简单方法之一是使用tf.tensordota=tf.placeholder(t
我有两个列表，一个名为A，另一个名为B。A中的每个元素都是三元组，B中的每个元素都只是一个数字。我想计算定义为的结果:result=A[0][0]*B[0]+A[1][0]*B[1]+...+A[n-1][0]*B[n-1]我知道逻辑很简单但是如何用pythonic方式编写？谢谢! 最佳答案 Python3.5有一个显式运算符@用于点积，所以你可以写a=A@B而不是a=numpy.dot(A,B) 关于python-计算点积的pythonic方法是什么？，我们在StackOverflow
想象有2个numpy数组:>A,A.shape=(n,p)>B,B.shape=(p,p)通常p是一个较小的数字(p我正在做以下事情:result=np.diag(A.dot(B).dot(A.T))如您所见，我只保留了n个对角线条目，但是有一个计算出的中间(nxn)数组，仅保留对角线条目。我希望有一个像diag_dot()这样的函数，它只计算结果的对角线条目，而不分配完整的内存。结果是:>result=diag_dot(A.dot(B),A.T)是否有这样的预制功能，是否可以在无需分配中间(nxn)数组的情况下高效完成？ 最佳答案
我正在使用一些相当大、密集的numpyfloat组，这些数组当前驻留在PyTablesCArrays的磁盘上。我需要能够使用这些数组执行高效的点积，例如C=A.dot(B)，其中A是一个巨大的(~1E4x3E5float32)内存映射数组，而B和C是驻留在核心内存中的更小的numpy数组。我现在正在做的是使用np.memmap将数据复制到内存映射的numpy数组中，然后直接在内存上调用np.dot-映射数组。这可行，但我怀疑标准np.dot(或者更确切地说是它调用的底层BLAS函数)在计算结果。我在thisreviewarticle中遇到了一个有趣的例子.使用3x嵌套循环计算的简单点积
我正在用ruby编写一个使用梯度下降和逻辑回归的机器学习算法。算法运行良好，除了在ruby中矩阵之间的点积非常慢。我开始使用gemRubyPython，它允许您将python库(如numpy)导入ruby并使用它的函数。numpy的性能令人印象深刻。应用程序开始运行速度提高了1000%，除了我总是在中途遇到segmentationfault。有谁知道在ruby中加速2个矩阵的点积的其他方法吗？ 最佳答案 Ruby实际上有一个内置的matrix库。您可以通过调用来使用它require'matrix'您创建一个矢量对
