《numpy》专题

在使用numpy的python中，假设我有两个矩阵： 稀疏矩阵 密集的x*y矩阵 现在我想做，它将返回一个密集的矩阵。 但是，我只关心中非零的单元格，这意味着如果我这样做了，对我的应用程序不会有任何影响 <代码>S\u=S*S\u 显然，这将是对操作的浪费，因为我想把在

我正在处理一个非常大的稀疏矩阵乘法（matmul）问题。作为一个例子，让我们说： > A是一个二进制（75 x 200,000）矩阵。它很稀疏，所以我使用csc进行存储。我需要执行以下matmul操作： B=A.转置（）*A 输出将是大小为200Kx200K的稀疏对称矩阵。 不幸的是，B存储在我笔记本电脑上的RAM（或“核心”）中会变得太大。另一方面，我很幸运，因为B有一些属性可以解决这个问题。

我试图把一些代码，将做同样的Python， Numpy.random.选择 关键部分是： 与a中的每个条目相关的概率。如果没有给定，则样本假定a中所有条目的均匀分布。 一些测试代码： 这将产生以下输出： 有时候。 这里有一个分布，它是部分随机的，但也有结构。 我想在C#中实现这一点，老实说，我不确定是否有有效的方法来实现。 大约4年前，有一个很好的问题被提出：模仿Python的随机性。选择。网 因

我尝试将2个损失函数传递给模型，因为Keras允许这样做。 损失：字符串（目标函数的名称）或目标函数或损失实例。见损失。如果模型有多个输出，您可以通过传递字典或损失列表对每个输出使用不同的损失。该模型将使损失值最小化，然后将是所有单个损失的总和。 两个损失函数： 和 然后我构建模型： 当我训练时，它会产生错误： 请帮忙，谢谢！

我正在尝试创建反向传播，但我不想使用TF中的GradientDescentOptimizer。我只是想更新我自己的权重和偏差。问题是，均方误差或成本并没有接近于零。它只是停留在0.2xxx左右。是因为我的输入是520x1600（是的，每个输入有1600个单位，是的，有520个单位），还是我隐藏层中的神经元数量有问题？我曾尝试使用GradientDescentOptimizer和minimize（c

我正在优化反向传播算法的实现，以训练神经网络。我正在研究的一个方面是在数据点集（输入/输出向量）上执行矩阵运算，这是一个由numpy库优化的批处理过程，而不是遍历每个数据点。 在我的原始算法中，我做了以下操作： 然后，我将所述矩阵扩展为张量，其中第一个形状索引将引用数据集。如果我有3个数据集（为了简单起见），矩阵将如下所示： 仅使用np.tensordot或其他numpy操作，如何生成C？ 我想答

我正在使用mod_wsgi在Apache中运行Flask应用程序。当我尝试导入numpy时，我会收到以下警告： /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/scipy/\uu init\uuu。py:67:UserWarning:NumPy是从Python子解释器导入的，但NumPy不正确支持子解释器。这可能适用于大多数用户，但可能会导致难以追踪问题或微妙的错误。

我用pip安装了numpy，版本1.15 然而，当我使用python导入numpy时，我得到了版本1.7.1 这个numpy是从哪里来的，我怎样才能禁用它？ 我检查了sys.path的所有文件夹，并删除了Numpy版本1.7.1的文件夹 导入系统路径['''/usr/lib/python2.7'，'/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu'，'/usr/li

#ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

我使用if-else检查numpy矩阵的索引i，i处的元素是否为0 得到了错误值错误：数组的真值有多个元素是含糊不清的。使用a.any（）或a.all（）对此有任何解决办法吗？

代码： 导致"ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）” 有什么问题？

根据定义，行列式为零的方阵不应可逆。然而，出于某种原因，在生成协方差矩阵后，我成功地对其求逆，但求协方差矩阵的行列式的结果是输出为0.0。 可能会出现什么问题？我应该不信任行列式输出，还是应该不信任逆协方差矩阵？或者两者都有？ 我的代码片段：

考虑到以下代码 我得到以下错误 TypeError:参数与任何重载调用不匹配：QImage（）：参数QImage（QSize，QImage.Format）太多：参数1具有意外类型“numpy.ndarray”QImage（int，int，QImage.Format）：参数1具有意外类型“numpy.ndarray”QImage（bytes，int，int，QImage.Format）：参数1具有意

在numpy数组上映射函数最有效的方法是什么？我在当前项目中的做法如下： 然而，这看起来可能是非常低效的，因为我使用列表理解来构造新的数组作为Python列表，然后再将其转换回Numpy数组。 我们能做得更好吗？

例如，对于 我想得到 有没有办法不用for循环或使用？ 编辑：实际数据由1000行组成，每行100个元素，每个元素的范围从1到365。最终目标是确定有重复的行的百分比。这是一个作业问题，我已经解决了（用for循环），但我只是想知道是否有更好的方法来做它与Numpy。