我创建了一个armadillo c ++矩阵,如下所示:
arma::mat A;
A.zeros(3,4);
我想将它转换为由定义的向量向量
std::vector< std::vector<double> > B(3, std::vector<double>(4) );
如何将B设置为A？如果对于矢量矢量没有简单的方法,那么阵列数组呢,即如果我将B定义为什么
double B[3][4];
这是我想要做的简化示例.假设我在test.h中有以下c ++代码
double f(double x);
double myfun(double (*f)(double x));
现在这些功能的作用并不重要.重要的是myfun接受一个函数指针.
在我的接口文件中包含test.h文件后,我使用SWIG编译了一个python模块"test".现在,在Python中,我运行以下命令:
import test
f = test.f
这创建了一个正常工作的函数f,它需要一个双精度函数.但是,当我尝试在python中将"f"传递给myfun时,会发生以下情况:
myfun(f)
TypeError: in method 'myfun', argument 1 of type 'double (*)(double)'
我该如何解决？我想我的SWIG接口文件中需要一个typemap声明,但我不确定正确的语法是什么或放在哪里.我试过了
%typemap double f(double);
但那没用.有任何想法吗？
如何在Armadillo C++中获得稀疏矩阵的非零位置(索引)和值的数组？
到目前为止,我可以轻松地构造一个稀疏矩阵,其中包含一组位置(作为umat对象)和值(作为vec对象):
// batch insertion of two values at (5, 6) and (9, 9)
umat locations;
locations << 5 << 9 << endr
<< 6 << 9 << endr;
vec values;
values << 1.5 << 3.2 << endr;
sp_mat X(locations, values, 9, 9);
我该如何取回地点？例如,我希望能够做到这样的事情:
umat nonzero_index = X.locations()
有任何想法吗？
我有一个模板化的c ++数组类,它使用标准的vector类:
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;
template<typename T>
class Array1D{
private:
vector<T> data_;
int xsize_;
public:
Array1D(): xsize_(0) {};
// creates vector of size nx and sets each element to t
Array1D(const int& nx, const T& t): xsize_(nx) {
data_.resize(xsize_, t);
}
T& operator()(int i) {return data_[i];}
T& operator[](int i) {return data_[i];}
};
我的SWIG界面文件看起来像
%module test
%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
#include "test.h"
%}
%include "std_vector.i"
// Array 1D Typemaps
// typemaps for standard vector<double>
namespace std{
%template(DoubleVector) vector<double>; …我有一个简单的test.h文件和我自己的数组类(使用标准的矢量类):
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;
class Array1D{
private:
vector<double> data_;
int xsize_;
public:
Array1D(): xsize_(0) {};
// creates vector of size nx and sets each element to t
Array1D(const int& nx, const double& t): xsize_(nx) {
data_.resize(xsize_, t);
}
double& operator()(int i) {return data_[i];}
const double& operator[](int i) const {return data_[i];}
};
我希望能够使用swig在python中使用[]运算符.我当前的SWIG界面文件看起来像
%module test
%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
#include "test.h"
%}
%include "std_vector.i"
namespace std{
%template(DoubleVector) vector<double>;
}
%include "test.h"
当我创建模块时,一切运行正常,但是当我实例化Array1D的对象时,a = test.Array1D(10,2),它创建一个长度为10的向量,每个元素中有2个,并输入[1]我得到
TypeError: 'Array1D' object does …
给定两个矩阵,我想计算所有行之间的成对差异.每个矩阵有1000行和100列,所以它们相当大.我尝试使用for循环和纯广播,但for循环似乎工作得更快.难道我做错了什么？这是代码:
from numpy import *
A = random.randn(1000,100)
B = random.randn(1000,100)
start = time.time()
for a in A:
sum((a - B)**2,1)
print time.time() - start
# pure broadcasting
start = time.time()
((A[:,newaxis,:] - B)**2).sum(-1)
print time.time() - start
广播方法需要大约1秒的时间,对于大型矩阵来说甚至更长.任何想法如何加速纯粹使用numpy？
我的拟合函数是非凸函数，因此损失函数有时会在改善之前恶化。鉴于此，我想使用提前停止，但仅在前 100 个或更多 epoch 之后。到目前为止，我有这个：
# Early stopping
ES = [EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=100,verbose=1,mode='auto')]
# fit model
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1000,batch_size=50,verbose=2,shuffle=True,validation_split=.1,callbacks=ES)
不幸的是，拟合在 10 个左右的 epoch 后很早就停止了。我想等到第100个纪元开始提前停止。有任何想法吗？除了提前停止之外的任何建议也值得赞赏。
我试图在python中编写自己的矩阵类,仅用于测试目的.实际上,这个矩阵类是用c ++编写的,我使用SWIG来连接两者.但是,对于这个问题,考虑这个矩阵类的纯python实现可能更简单.
我希望能够调用此矩阵类并使用双索引切片.例如,在我们创建4x4矩阵之后,
>>> A = Matrix(4,4,1)
我希望能够获得sub 2x2矩阵:
>>>> A[1:2,1:2]
我听说过这种__getslice__方法,但这似乎只允许单一切片,例如A[1:2].那么如何才能执行双索引切片以便我可以调用A[i:j,l:k]？
谢谢!