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2つのNumPy配列の等価性を比較する最も簡単な方法は何ですか（等価性は次のように定義されています：A =すべてのインデックスのB iff i：）A[i] == B[i]？ 単純に使用==するとブール配列が得られます： >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1]) array([ True, True, True], dtype=bool) 私がしなければならないのand配列が同じである、または比較する簡単な方法があるかどうかを決定するために、この配列の要素？

252 python  arrays  numpy  elementwise-operations 

私が今持っています： list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] 欲しい： [1, 2, 3] + + + [4, 5, 6] || || || [5, 7, 9] 2つのリストを要素ごとに追加するだけです。 確かに2つのリストを繰り返し処理できますが、繰り返したくありません。 そうするための最もPythonicな方法は何ですか？

244 python  list  elementwise-operations 

Matlabでできるように、要素ごとの乗算を実行して、2つのリストをPythonで値で乗算します。 これは私がMatlabでそれを行う方法です。 a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a .* b = [2, 6, 12, 20] リスト内包表記はx * y、xfrom aとyfromのすべての組み合わせに対して、16のリストエントリを提供します。bます。これをマッピングする方法がわからない。 なぜだれかに興味があるなら、私はデータセットを持っていて、それを掛け合わせたいですNumpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =)。

137 python  list  multiplying  elementwise-operations 

2つの行列があります a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) そして私は、要素ごとの積を取得したい[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]等しく、 [[5,12], [21,32]] 私が試してみました print(np.dot(a,b)) そして print(a*b) しかし、どちらも結果を出します [[19 22], [43 50]] これは要素ごとの積ではなく、行列積です。組み込み関数を使用して要素ごとの積（別名アダマール積）を取得するにはどうすればよいですか？

102 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations 

コレクションに対して要素ごとの操作を実行するためのScalaコードをいくつか記述しました。ここでは、同じタスクを実行する2つのメソッドを定義しました。1つの方法はを使用zipし、もう1つの方法はを使用しzippedます。 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) 速度の点でこれら2つの方法を比較するために、次のコードを書きました。 def fun (arr : Array[Double] , arr1 : Array[Double] , f :(Array[Double],Array[Double]) => Array[Double] , itr : Int) ={ val t0 = System.nanoTime() …

38 scala  performance  scala-collections  jmh  elementwise-operations