- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有三个 numpy 数组:
X
:3073 x 49000 矩阵W
:10 x 3073 矩阵y
:一个 49000 x 1 向量
y
包含 0 到 9 之间的值,每个值代表 W
中的一行。
我想将 X
的第一列添加到 W
中由 y
中的第一个元素给出的行。 IE。如果 y
中的第一个元素是 3,则将 X
的第一列添加到 W
的第四行。然后将 X
的第二列添加到 y
中第二个元素给出的 W
中的行,依此类推,直到 的所有列code>X
已经添加到y
指定的W
中的行,即总共添加了49000行。
W[y] += X.T
对我不起作用,因为这不会向 W
中的一行添加多个向量。
请注意:我只是在寻找矢量化 解决方案。 IE。没有 for 循环。
编辑:为了澄清,我将添加一个小矩阵大小的示例,该示例改编自下面萨尔瓦多·达利的示例。
In [1]: import numpy as np
In [2]: a, b, c = 3, 4, 5
In [3]: np.random.seed(0)
In [4]: X = np.random.randint(10, size=(b,c))
In [5]: W = np.random.randint(10, size=(a,b))
In [6]: y = np.random.randint(a, size=(c,1))
In [7]: X
Out[7]:
array([[5, 0, 3, 3, 7],
[9, 3, 5, 2, 4],
[7, 6, 8, 8, 1],
[6, 7, 7, 8, 1]])
In [8]: W
Out[8]:
array([[5, 9, 8, 9],
[4, 3, 0, 3],
[5, 0, 2, 3]])
In [9]: y
Out[9]:
array([[0],
[1],
[1],
[2],
[0]])
In [10]: W[y.ravel()] + X.T
Out[10]:
array([[10, 18, 15, 15],
[ 4, 6, 6, 10],
[ 7, 8, 8, 10],
[ 8, 2, 10, 11],
[12, 13, 9, 10]])
In [11]: W[y.ravel()] = W[y.ravel()] + X.T
In [12]: W
Out[12]:
array([[12, 13, 9, 10],
[ 7, 8, 8, 10],
[ 8, 2, 10, 11]])
问题是同时将X中的第0列和第4列添加到W中的第0行,以及将X中的第1列和第2列添加到W中的第1行。
因此,期望的结果是:
W = [[17, 22, 16, 16],
[ 7, 11, 14, 17],
[ 8, 2, 10, 11]]
最佳答案
首先作为引用的直接循环解决方案:
In [65]: for i,j in enumerate(y):
W[j]+=X[:,i]
....:
In [66]: W
Out[66]:
array([[17, 22, 16, 16],
[ 7, 11, 14, 17],
[ 8, 2, 10, 11]])
add.at
解决方案:
In [67]: W=W1.copy()
In [68]: np.add.at(W,(y.ravel()),X.T)
In [69]: W
Out[69]:
array([[17, 22, 16, 16],
[ 7, 11, 14, 17],
[ 8, 2, 10, 11]])
add.at
进行无缓冲计算,绕过阻止 W[y.ravel()] += X.T
工作的缓冲。它仍然是迭代的,但循环已移至编译代码。这不是真正的矢量化,因为应用程序的顺序很重要。添加一行 X.T
取决于前几行的结果。
https://stackoverflow.com/a/20811014/901925是几年前我对类似问题(对于一维数组)的回答。
但是在处理大型阵列时:
X: a 3073 x 49000 matrix
W: a 10 x 3073 matrix
y: a 49000 x 1 vector
这可能会遇到速度问题。请注意,W[y.ravel()]
与 X.T
大小相同(为什么选择这些需要转置的大小?)。它是一个副本,而不是 View 。所以已经有时间惩罚。
bincount
之前的问题都提示过,我觉得比较快。 Making for loop with index arrays faster (bincount 和 add.at 解决方案)
在较小的 3073 维度上迭代也可能具有速度优势。或如 Divakar
所示,在 10 维尺寸上更好。
对于小型测试用例,a,b,c=3,4,5
,add.at
解决方案最快,Divakar 的
code> bincount
和 einseum
接下来。对于较大的 a,b,c=10,1000,20000
,add.at
变得非常慢,而 bincount
是最快的。
相关SO答案
https://stackoverflow.com/a/28205888/901925 (注意 bincount
需要完全覆盖 y
)。
https://stackoverflow.com/a/30041823/901925 (其中 Divakar
再次表明 bincount
规则!)
关于python - numpy 向量运算,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32283082/
我想用一个向量执行以下操作。 a = np.array(np.arange(0, 4, 1)) 我想得到一个乘法,结果是一个矩阵 | 0 1 2 3 4 -| - - - - - - - 0
正如标题所述,我正在尝试使用 gsub,其中我使用向量作为“模式”和“替换”。目前,我的代码如下所示: names(x1) names(x1) [1] "2110023264A.Ms.Amp
所以当我需要做一些线性代数时,我更容易将向量视为列向量。因此,我更喜欢 (n,1) 这样的形状。 形状 (n,) 和 (n,1) 之间是否存在显着的内存使用差异? 什么是首选方式? 以及如何将 (n,
我不明白为什么 seq() 可以根据元素中是否存在小数点输出不同的类,而 c() 总是创建一个 num向量,无论是否存在小数。 例如: seqDec <- seq(1, 2, 0.5) # num v
机器学习与传统编程的一个重要区别在于机器学习比传统编程涉及了更多的数学知识。不过,随着机器学习的飞速发展,各种框架应运而生,在数据分析等应用中使用机器学习时,使用现成的库和框架成为常态,似乎越来越不需
寻找有关如何将 RegEnable 用作向量的示例/建议。此外,我想控制输入和使能信号成为 Vector 中寄存器索引的函数。 首先,我如何声明 RegEnable() 的 Vector,其次如何迭代
假设我有一个包含变量名称的向量 v1,我想为每个变量分配一个值(存储在单独的向量中)。我如何在没有迭代的情况下做到这一点? v1 <- c("a","b","c") v2 <- c(1,2,3) 我想
R 提供了三种类型来存储同质对象列表:向量、矩阵 和数组。 据我所知: 向量是一维数组的特殊情况 矩阵是二维数组的特例 数组还可以具有任意维度级别(包括 1 和 2)。 在向量上使用一维数组和在矩阵上
我正在绕着numpy/scipy中的所有选项转圈。点积、乘法、matmul、tensordot、einsum 等 我想将一维向量与二维矩阵(这将是稀疏csr)相乘并对结果求和,这样我就有了一个一维向量
我是一个 IDL 用户,正在慢慢切换到 numpy/scipy,并且有一个操作我在 IDL 中非常经常做,但无法用 numpy 重现: IDL> a = [2., 4] IDL> b = [3., 5
在python计算机图形工具包中,有一个vec3类型用于表示三分量向量,但是我如何进行以下乘法: 三分量向量乘以其转置结果得到 3*3 矩阵,如下例所示: a = vec3(1,1,1) matrix
我正在构建一款小型太空射击游戏。当涉及到空间物理学时,我曾经遇到过数学问题。 用文字描述如下:有一个最大速度。因此,如果您全速行驶,您的飞船将在屏幕上一遍又一遍地移动,就像在旧的小行星游戏中一样。如果
我正在尝试在 python 中实现 Vector3 类。如果我用 c++ 或 c# 编写 Vector3 类,我会将 X、Y 和 Z 成员存储为 float ,但在 python 中,我读到鸭式是要走
我是 Spark 和 Scala 的新手,我正在尝试阅读有关 MLlib 的文档。 http://spark.apache.org/docs/1.4.0/mllib-data-types.html上的
我有一个包含四个逻辑向量的数据框, v1 , v2 , v3 , v4 是对还是错。我需要根据 boolean 向量的组合对数据帧的每一行进行分类(例如, "None" , "v1 only" , "
我正在创建一个可视化来说明主成分分析的工作原理,方法是绘制一些实际数据的特征值(为了说明的目的,我将子集化为二维)。 我想要来自 this fantastic PCA tutorial 的这两个图的组
我有以下排序向量: > v [1] -1 0 1 2 4 5 2 3 4 5 7 8 5 6 7 8 10 11 如何在不遍历整个向量的情况下删除 -1、0 和 11
有什么方法可以让 R 对向量和其他序列数据结构使用基于零的索引,例如在 C 和 python 中。 我们有一些代码在 C 中进行一些数值处理,我们正在考虑将其移植到 R 中以利用其先进的统计功能,但是
我有一个函数可以查询我的数据库中最近的 X 个条目,它返回一个 map 向量,如下所示: [{:itemID "item1" :category "stuff" :price 5} {:itemI
我有 ([[AA ww me bl qw 100] [AA ee rr aa aa 100] [AA qq rr aa aa 90]] [[CC ww me bl qw 100] [CC ee rr
我是一名优秀的程序员,十分优秀!