Я хочу создать серию списков различной длины. Каждый список будет содержать один и тот же элемент e, повторяющийся nраз (где n= длина списка). Как мне создать списки, не используя списки [e for number in xrange(n)]для каждого...
Я видел интересную технику, использованную в ответе на другой вопрос , и хотел бы понять ее немного лучше. Нам дано 64-разрядное целое число без знака, и нас интересуют следующие биты: 1.......2.......3.......4.......5.......6.......7.......8....... В частности, мы хотели бы переместить их в...
Умножение и деление может быть достигнуто с помощью битовых операторов, например i*2 = i<<1 i*3 = (i<<1) + i; i*10 = (i<<3) + (i<<1) и так далее. Действительно ли быстрее использовать скажем (i<<3)+(i<<1)умножить на 10, чем i*10напрямую? Есть ли какие-либо...
Мне нужно написать функцию, которая берет список чисел и умножает их вместе. Пример: [1,2,3,4,5,6]даст мне 1*2*3*4*5*6. Я мог бы действительно использовать вашу
Я делаю некоторые тесты с CUDA, C ++, C #, Java и использую MATLAB для проверки и генерации матрицы. Когда я выполняю умножение матриц с помощью MATLAB, 2048x2048и даже большие матрицы умножаются практически мгновенно. 1024x1024 2048x2048 4096x4096 --------- --------- --------- CUDA C (ms) 43.11...
Я знаю, @что для декораторов, но для чего @=в Python? Это просто резервирование для какой-то будущей идеи? Это только один из моих многочисленных вопросов во время чтения...
Документы numpy рекомендуют использовать массив вместо матрицы для работы с матрицами. Однако, в отличие от октавы (которую я использовал до недавнего времени), * не выполняет умножение матриц, вам нужно использовать функцию matrixmultipy (). Я чувствую, что это делает код очень нечитаемым....
Я провожу сравнительный анализ умножения матриц, как упоминалось ранее в статье Почему MATLAB так быстро справляется с умножением матриц? Теперь у меня есть другая проблема: при умножении двух матриц 2048x2048 существует большая разница между C # и другими. Когда я пытаюсь перемножить только...
Недавно я перешел на Python 3.5 и заметил, что новый оператор умножения матриц (@) иногда ведет себя иначе, чем оператор numpy dot . Например, для трехмерных массивов: import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b # Python 3.5+ d = np.dot(a, b) @Оператор...
У меня две матрицы a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) и я хочу получить поэлементный продукт [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], равный [[5,12], [21,32]] я пытался print(np.dot(a,b)) и print(a*b) но оба дают результат [[19 22], [43 50]] который является матричным произведением, а не...
Как я могу умножать и делить, используя только битовый сдвиг и сложение?