标签: elementwise-operations

我现在有了:

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

我希望:

[1, 2, 3]
 +  +  +
[4, 5, 6]
|| || ||
[5, 7, 9]

简单地添加两个列表的元素.

我肯定会迭代这两个列表,但我不想这样做.

什么是最Python的方式这样做的？

比较两个numpy数组是否相等的最简单的方法是什么(其中相等定义为:对于所有索引i,A = B iff A[i] == B[i])？

简单地使用==给我一个布尔数组:

 >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1])

array([ True,  True,  True], dtype=bool)

我是否必须and使用此数组的元素来确定数组是否相等,还是有更简单的比较方法？

我想执行元素明智的乘法,在Python中将两个列表乘以值,就像我们可以在Matlab中一样.

这就是我在Matlab中的表现.

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
a .* b = [2, 6, 12, 20]

对于from 和from的每个组合x * y,列表理解将给出16个列表条目.不确定如何映射这个.xayb

如果有人对此感兴趣,我有一个数据集,并希望将其乘以Numpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =).

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)？

您好,我想将列表中的整数相乘.

例如;

l = [1, 2, 3]
l = [1*2, 2*2, 3*2]

输出:

l = [2, 4, 6]

所以我在网上搜索,大多数答案是关于将所有整数相互乘以,例如:

[1*2*3]

我编写了一些 Scala 代码来对集合执行元素操作。在这里，我定义了两个执行相同任务的方法。一种方法使用zip，另一种使用zipped.

def ES (arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = arr.zip(arr1).map(x => x._1 + x._2)

def ES1(arr :Array[Double], arr1 :Array[Double]) :Array[Double] = (arr,arr1).zipped.map((x,y) => x + y)

为了在速度方面比较这两种方法，我编写了以下代码：

def fun (arr : Array[Double] , arr1 : Array[Double] , f :(Array[Double],Array[Double]) => Array[Double] , itr : Int) ={
  val t0 = System.nanoTime()
  for (i <- 1 to itr) {
       f(arr,arr1)
       }
  val t1 = System.nanoTime()
  println("Total Time Consumed:" + ((t1 - t0).toDouble / 1000000000).toDouble + "Seconds") …

例如,如果你有n个相同长度的bool列表,那么elementwise boolean AND应该返回另一个列表,该列表的长度在所有输入列表都为True的位置为True,其他地方为False.

它很容易编写,我只是希望使用内置(如果存在)(为了标准化/可读性).

这是元素AND的实现:

def eAnd(*args):
    return [all(tuple) for tuple in zip(*args)]

示例用法:

>>> eAnd([True, False, True, False, True], [True, True, False, False, True], [True, True, False, False, True])
[True, False, False, False, True]

这是一个错误吗？

import numpy as np
a1=np.array(['a','b'])
a2=np.array(['E','F'])

In [20]: add(a1,a2)
Out[20]: NotImplemented

我正在尝试按元素进行字符串连接.我认为Add()是在numpy中实现它的方法,但显然它没有按预期工作.

假设我有一维数组:

a = [1, 2, 3];

例如,n应该返回replicate(a, 3).

请注意,这与...完全不同[1,1,1,2,2,2,3,3,3].我当然可以repmat通过replicate对每个元素进行实现并连接结果来实现,但我想知道是否有更高效的内置函数.

我有两个数组:

@arr1 = ( 1, 0, 0, 0, 1 );
@arr2 = ( 1, 1, 0, 1, 1 );

我想总结两个数组的项目,以获得新的数组

( 2, 1, 0, 1, 2 );

我可以不循环遍历数组吗？