def inner_product(vec1,vec2): if len(vec1)==len(vec2) and len(vec1)!=0: return sum([vec1[n]*vec2[n] for n in range(len(vec1))]) else: ...
我想计算表（矩阵）和列（向量）之间的内积。 以下是示例数据集。 我想通过每一行的v1*0.1 + v2*0.2 + v3*0.3来计算它。 最终结果将如下所示： 作为专栏。 其中分别由 谢谢。 我尝试proc transpose tempdf数据集并合并testcoef数据集中的coef列，然后通过 ...
我得到一个 TypeError: list indices must be integers or slices, not float on the Fourth line of code 当我运行它时。 nums 和 nums2 只是要求用户提供一个数字列表，这些数字将用于计算我提供的代码中的内 ...
我想使用 SSE/AVX2 实现快速相关系数计算。 操作数是两个unsigned char向量。 该功能应该与此大致相同： float correlate_simple(const unsigned char* vec1, const unsigned char* vec2, size_t leng ...
我正在尝试使用np.inner来执行 numpy 数组的内积 (30,34) 与 Gekko 数组(34,34)在 Gekko 方程中，但它抛出错误“没有相等的方程 (=)或不等式 (>,<)”。 不允许在 Gekko 方程中使用 numpy 函数吗？ 如果不是，那么执行np.inner ...
我正在寻找将两个对齐的 int16_t arrays 相乘的最有效方法，其长度可以用 AVX2 除以 16。 在乘以向量x后，我从_mm256_extracti128_si256和_mm256_castsi256_si128开始，得到x的低和高部分，并用_mm_add_epi16将它们相加。 我复制 ...
有一个名为inner_product的 function ，但我在使用它时失败了。 对于不同的矩阵和向量，我需要多次使用这个 function。 咆哮我当前的代码： 过程是这样的： 预期 output： 错误： ...
给定以下 JSON，有没有办法通过jq查询获取聚合内存（所有内存值的总和乘以每种情况下的实例数）？ 在这个例子中，它应该执行以下操作： 所以它总共应该给我4608 。 只是为了记录，我在 CentOS8 中使用命令行jq ： ...
在Tensorflow（python）中，给定一个形状矩阵X （nxd） ，其中每一行是一个数据点，我想计算这n个数据点的成对内积， 即 XX'的上三角形。 当然，我可以计算整个XX'并获取其上三角形，但这意味着我将计算两次非对角线元素。 如何通过每对只计算一次内积来在Tensorflo ...
在进行完全连接计算之前，Caffe如何隐式地对Blob进行整形？ ...
我正在尝试解决以下问题： 使用以下代码： 我收到以下错误消息： 这是什么意思“假不是真的”？ 我有逻辑错误吗？ 还是应该使用.dot（）而不是.inner（）？ 有什么区别？ ...
如何在python的numpy取2列向量的内积 下面的代码不起作用 它回来了 而不是5 ...
在内部乘积层中，我需要乘以(top_diff * bottom_data) .* (2*weight) 。 首先，我们在caffe_cpu_gemm计算（ result = top_diff * bottom_data ）作为矩阵乘法，然后在weight和result之间进行dot produ ...
我有数组e ，（形状q由l ）， f （形状n由l ）和w （形状n由l ），我想创建一个数组M ，其中M[s,i,j] = np.sum(w[s, :] * e[i, :] * e[j, :]) F[s,j] = np.sum(w[s, :] * f[s, :] * e[j, :]) M[s, ...
我有向量a 。 我想计算np.inner(a, a) 但我想知道是否有更漂亮的方法来计算它。 [这种方式的缺点是，如果我想为ab或更复杂的表达式计算它，我必须多做一行。 c = a - b和np.inner(c, c)而不是somewhat(a - b) ] ...
我有一个 4 行 3 列的矩阵 A 和一个 8 行 4 列的矩阵 B。 B 的第一列中的系数应该表示 A 的那些行，我想作为与 B 的行的内积。 ...
我正在考虑L2内部产品。 我对使用numpy / scipy执行这些计算特别感兴趣。 我想到的最好的方法是执行基于数组的积分，例如numpy.trapz 。 需要明确的是，我对使用Mathematica，Sage或Sympy不感兴趣。 我对numpy / scipy特别感兴趣 ...
我正在尝试制作一个像numpy.inner这样的函数，但是该函数求和两个数组的第一个轴，而不是最后一个轴。 目前，我正在使用tensordot与rollaxis ： 但我想知道：还有更好的方法吗？ 也许不需要我滚动轴的那一个？ 我觉得einsum应该可以做到这一点，但是我不确定 ...
我很感兴趣std::inner_product()与手动点积计算的性能如何，因此我进行了测试。 std::inner_product()比手动实现快4倍 。 我觉得这很奇怪，因为确实没有很多方法可以计算出来？ 我也看不到在计算时正在使用任何SSE / AVX寄存器。 设置：VS2 ...
我有一个m维向量的数组列表（存储为简单数组） v1, v2 ... vn. 我必须重复计算从这些向量中选择的两个向量之间的内积。 一种实现方法是在所有组件之间进行简单的for循环。 这几乎是我打算对数据执行的唯一线性代数运算。 导入像JAMA或la4j这样的lina ...