Resultados de la búsqueda a petición "elementwise-operations"
producto exterior numpy elementwise
Quiero hacer el producto externo en cuanto a elementos de dos matrices 2d en numpy. A.shape = (100, 3) # A numpy ndarray B.shape = (100, 5) # A numpy ndarray C = element_wise_outer_product(A, B) # A function that does the trick C.shape = (100, ...
Crear una matriz en Swift aplicando operación binaria a todos los elementos de otras dos matrices
¿Hay una manera concisa en Swift de crear una matriz aplicando una operación binaria en los elementos de otras dos matrices? Por ejemplo: let a = [1, 2, 3] let b = [4, 5, 6] let c = (0..<3).map{a[$0]+b[$0]} // c = [5, 7, 9]
Cómo multiplicar todos los enteros dentro de la lista [duplicar]
Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí: ¿Cómo multiplicar elementos individuales de una lista con un número? [/questions/8194959/how-to-multiply-individual-elements-of-a-list-with-a-number] 3 respuestasHola, así que quiero multiplicar los ...
¿Diferencias entre la división de Numpy y la división de Python?
¿Cuáles son las similitudes y diferencias entrenumpy.dividey la barra de Python/ ¿operador? Por lo que puedo decir, se comportan igual, ambos implementando una división por elementos. losDocumentación ...
¿Cómo obtener la multiplicación matricial por elementos (producto Hadamard) en numpy?
Tengo dos matrices a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]])y quiero obtener el producto basado en elementos,[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]igualando [[5,12], [21,32]] Yo he tratado print(np.dot(a,b))y print(a*b)pero ambos dan el ...
Numpy element-wise en operación
Supongamos que tengo un vector de columna y con longitud n, y tengo una matriz X de tamaño n * m. Quiero verificar para cada elemento i en y, si el elemento está en la fila correspondiente en X. ¿Cuál es la forma más eficiente de hacer esto? Por ...
Comparando dos matrices numpy para la igualdad, de forma elemental
¿Cuál es la forma más sencilla de comparar dos matrices numpy para la igualdad (donde la igualdad se define como: A = B iff para todos los índices i: