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python - 在 numpy 数组中加权平面的最佳方法是什么?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 15:03:38 25 4
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我有以下代码,其中 w 是兼容维度的 1D numpy 数组,M 是 4D 数组,

i = 0
for weight in w:
M[:, :, i, :] *= weight
i += 1

有没有更好的方法达到同样的效果?

最佳答案

您正在使用 w 中的元素沿 axis=2 缩放 M,这是一个 1D 数组.因此,您需要使用 np.newaxis/Nonew 扩展为二维数组。 ,这将使 w 的扩展版本M 之间的轴对齐。然后,在这两个数组之间执行逐元素乘法,得到 broadcasting。对于矢量化解决方案,就像这样 -

M *= w[:,None]

如果Maxis=2的长度大于w中的元素个数,则需要选择范围在相乘之前沿 axis=2 in M,像这样 -

M[...,np.arange(w.size),:] *= w[:,None]

关于python - 在 numpy 数组中加权平面的最佳方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35268247/

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