相关疑难解决方法(0)

在numpy数组上映射函数的最有效方法是什么？我在当前项目中一直这样做的方式如下:

import numpy as np 

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Obtain array of square of each element in x
squarer = lambda t: t ** 2
squares = np.array([squarer(xi) for xi in x])

但是,这看起来可能非常低效,因为我使用列表解析将新数组构造为Python列表,然后再将其转换回numpy数组.

我们可以做得更好吗？

我有两个矩阵

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

我希望得到元素明智的产品[[1*5,2*6], [3*7,4*8]],等于

[[5,12], [21,32]]

我试过了

print(np.dot(a,b)) 

和

print(a*b)

但两者都给出了结果

[[19 22], [43 50]]

这是基质产品,而不是元素产品.如何使用内置函数获取元素产品(又名Hadamard产品)？