Вопросы Теги

Python, все комбинации массивов массивов [duplicate]

Если вы используете библиотеку jQuery, рассмотрите возможность использования http://api.jquery.com/jQuery.each/

Из документации:

jQuery.each( collection, callback(indexInArray, valueOfElement) )

Возвраты: Объект

Описание: Общая функция итератора, которая может использоваться для беспрепятственной итерации над объектами и массивами. Массивы и подобные массиву объекты с свойством length (например, объект аргументов функции) повторяются с помощью числового индекса от 0 до длины-1. Другие объекты повторяются через их именованные свойства.

Функция $.each() не совпадает с $(selector).each(), которая используется исключительно для итерации над объектом jQuery. Функция $.each() может использоваться для итерации по любой коллекции, будь то карта (объект JavaScript) или массив. В случае массива обратный вызов каждый раз передается индексом массива и соответствующим значением массива. (Доступ к этому значению также можно получить через ключевое слово this, но Javascript всегда будет помещать значение this в качестве Object, даже если это простая строка или числовое значение.) Метод возвращает свой первый аргумент, объект который был повторен.

blockquote>

4
задан Joe 16 December 2015 в 15:18
поделиться

2 ответа

Ну, ты хочешь этого в numpy или в Theano? В случае, когда, как вы заявляете, вы хотели бы сжимать ось 3 A против оси 2 из B, оба являются простыми: 

import numpy as np

a = np.arange(3 * 4 * 5).reshape(3, 4, 5).astype('float32')
b = np.arange(3 * 5).reshape(3, 5).astype('float32')

result = a.dot(b.T)

в Theano это записывается как 

import theano.tensor as T

A = T.ftensor3()
B = T.fmatrix()

out = A.dot(B.T)

out.eval({A: a, B: b})

, однако выход имеет форму (3, 4, 3). Поскольку вам кажется, что вы хотите получить форму (3, 4), альтернатива numpy использует einsum, например 

einsum_out = np.einsum('ijk, ik -> ij', a, b)

Однако eanum не существует в Theano. Таким образом, конкретный случай здесь можно эмулировать следующим образом 

out = (a * b[:, np.newaxis]).sum(2)

, который также может быть записан в Theano 

out = (A * B.dimshuffle(0, 'x', 1)).sum(2)
out.eval({A: a, B: b})
4
ответ дан eickenberg 1 September 2018 в 05:36
поделиться

В этом конкретном случае einsum, вероятно, легче понять, чем tensordot. Например: 

c = np.einsum('ijk,ik->ij', a, b)

Я немного упрощу объяснение, чтобы сделать вещи более понятными. У нас есть два входных массива (разделенных запятой), и это дает наш выходной массив (справа от ->).

  • a имеет форму 3, 4, 5, и мы ссылайтесь на него как ijk
  • b имеет форму 3, 5 (ik)
  • Мы хотим, чтобы выход c имел форму 3, 4 (ij ])

Кажется немного магическим, верно? Давайте немного сломаем это.

  • Буквы, которые мы «теряем» при пересечении ->, представляют собой оси, которые будут суммированы. Это также делает dot.
  • Нам нужен вывод с формой 3, 4, поэтому мы устраняем k
  • . Поэтому выход c должен be ij
  • Это означает, что мы будем ссылаться на b как ik.

В качестве полного примера: 

import numpy as np

a = np.random.random((3, 4, 5))
b = np.random.random((3, 5))

# Looping through things
c1 = []
for i in range(3):
    c1.append(a[i].dot(b[i]))
c1 = np.array(c1)

# Using einsum instead
c2 = np.einsum('ijk,ik->ij', a, b)

assert np.allclose(c1, c2)

Вы можете сделать это с помощью tensordot. Я добавлю пример этого, как только у меня будет немного больше времени. (Конечно, если кто-то еще хотел бы добавить пример tensordot в качестве еще одного ответа, не стесняйтесь!) [/ ​​G11]

2
ответ дан Siyual 1 September 2018 в 05:36
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: