Mẹo về Hướng dẫn np vstack trong python 2022 Chi Tiết

You đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn np vstack trong python 2022 được Update vào lúc : 2022-10-05 08:01:00 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.

Kinh Nghiệm về Hướng dẫn np vstack trong python Chi Tiết

You đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn np vstack trong python được Cập Nhật vào lúc : 2022-10-05 08:00:27 . Với phương châm chia sẻ Mẹo về trong nội dung nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi tìm hiểu thêm Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha.

Tôi nghĩ đoạn mã sau minh họa sự khác lạ một cách độc lạ:

>>> np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

>>> np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))

array([[1, 4],

[2, 5],

[3, 6]])

>>> np.hstack(([1,2,3],[4,5,6]))

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Tôi đã và đang đưa vào hstackđể so sánh. Lưu ý cách column_stackngăn xếp dọc theo chiều thứ hai trong lúc vstackngăn xếp dọc theo chiều thứ nhất. Tương đương với column_stacklà hstacklệnh sau :

>>> np.hstack(([[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]))

array([[1, 4],

[2, 5],

[3, 6]])

Tôi kỳ vọng toàn bộ toàn bộ chúng ta hoàn toàn hoàn toàn có thể đồng ý rằng column_stackthuận tiện hơn.

103 hữu ích 0 phản hồi chia sẻ

Tôi chỉ muốn biết tôi đã sai ở đâu. Có vẻ

như vstackchức năng sẽ hoạt động và sinh hoạt giải trí và sinh hoạt vui chơi nhưng có lẽ rằng rằng tôi đang thiếu một chiếc gì đó.

TL; DR: Đó không phải vstacklà yếu tố. Vấn đề là bạn có những đường dẫn mã nỗ lực gán nhiều chủng loại mảng rất rất khác nhau cho cùng một biến (điều này ném ra ngoại lệ hợp nhất đó).

Vấn đề nằm ở vị trí vị trí đây:

# Populate a_mat and b_mat

if i == 0:

a_mat = a

b_mat = b

else:

a_mat = np.vstack((a_mat, a))

b_mat = np.vstack((b_mat, b))

Trong mã con phố thứ nhất bạn gán một c-contigous mảng float64 1d để a_matvà b_matvà trong elseđó là một c tiếp giáp mảng float64 2d. Các loại này sẽ không còn hề tương thích và do đó numba tạo ra

lỗi. Đôi khi thật trở ngại vất vả khi mã numba không hoạt động và sinh hoạt giải trí và sinh hoạt vui chơi như mã Python , nơi bạn có loại nào không quan trọng khi bạn gán một thứ gì đó cho một biến. Tuy nhiên trong những bản phát hành mới mới gần đây, những thông báo ngoại lệ numba đã tốt hơn thật nhiều, vì vậy nếu bạn biết ngoại lệ gợi ý gì, bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể nhanh gọn tìm ra yếu tố là gì.

Giải thích dài hơn thế nữa thế nữa

Vấn đề là numba suy diễn ngầm nhiều chủng loại biến của bạn. Ví dụ:

from numba import njit

@njit

def func(arr):

a = arr

return a

Ở đây tôi chưa nhập hàm nên tôi cần chạy nó một

lần:

>>> import numpy as np

>>> func(np.zeros(5))

array([0., 0., 0., 0., 0.])

Sau đó, bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể kiểm tra nhiều chủng loại:

>>> func.inspect_types()

func (array(float64, 1d, C),)

——————————————————————————–

# File:

# — LINE 3 —

# label 0

@njit

# — LINE 4 —

def func(arr):

# — LINE 5 —

# arr = arg(0, name=arr) :: array(float64, 1d, C)

# a = arr :: array(float64, 1d, C)

# del arr

a = arr

# — LINE 6 —

# $0.3 = cast(value=a) :: array(float64, 1d, C)

# del a

# return $0.3

return a

Như bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể thấy, biến ađược nhập cho nguồn vào có kiểu array(float64, 1d, C)là array(float64, 1d, C).

Bây giờ, hãy sử dụng np.vstackthay thế:

from numba import njit

import numpy as np

@njit

def func(arr):

a = np.vstack((arr, arr))

return a

Và lệnh gọi thứ nhất bắt buộc để biên dịch nó:

>>> func(np.zeros(5))

array([[0., 0., 0., 0., 0.],

[0., 0., 0., 0., 0.]])

Sau đó kiểm tra lại nhiều chủng loại:

func (array(float64, 1d, C),)

——————————————————————————–

# File:

# — LINE 4 —

# label 0

@njit

# — LINE 5 —

def func(arr):

# — LINE 6 —

# arr = arg(0, name=arr) :: array(float64, 1d, C)

# $0.1 = global(np: ) :: Module()

# $0.2 = getattr(value=$0.1, attr=vstack) :: Function()

# del $0.1

# $0.5 = build_tuple(items=[Var(arr, (6)), Var(arr, (6))]) :: tuple(array(float64, 1d, C) x 2)

# del arr

# $0.6 = call $0.2($0.5, func=$0.2, args=[Var($0.5, (6))], kws=(), vararg=None) :: (tuple(array(float64, 1d, C) x 2),) -> array(float64, 2d, C)

# del $0.5

# del $0.2

# a = $0.6 :: array(float64, 2d, C)

# del $0.6

a = np.vstack((arr, arr))

# — LINE 7 —

# $0.8 = cast(value=a) :: array(float64, 2d, C)

# del a

# return $0.8

return a

Thời gian anày được nhập như array(float64, 2d, C)cho một nguồn vào của array(float64, 1d, C).

Bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể đã tự hỏi mình tại sao tôi lại nói về điều này. Hãy xem điều gì sẽ xẩy ra nếu bạn cố

gắng gán có Đk cho a:

from numba import njit

import numpy as np

@njit

def func(arr, condition):

if condition:

a = np.vstack((arr, arr))

else:

a = arr

return a

Nếu giờ đây bạn chạy mã:

>>> func(np.zeros(5), True)

TypingError: Failed nopython (nopython frontend)

Cannot unify array(float64, 2d, C) and array(float64, 1d, C) for ‘a’, defined (7)

File “”, line 7:

def func(arr, condition):

if condition:

a = np.vstack((arr, arr))

^

[1] During: typing of assignment (9)

File “”, line 9:

def func(arr, condition):

else:

a = arr

^

Đó đúng là yếu tố bạn gặp phải và đó là chính bới những biến nên phải có một và chỉ một kiểu trong numba cho một tập hợp những kiểu nguồn vào cố định và thắt chặt và thắt chặt . Và chính bới loại dtype, thứ hạng (số thứ nguyên) và thuộc tính liền kề đều là một phần của kiểu nên bạn không thể gán những mảng có kích thước rất rất khác nhau cho cùng một biến.

Lưu ý rằng bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể mở rộng những kích thước để làm cho nó hoạt

động và ép lại những kích thước không thiết yếu từ kết quả (hoàn toàn hoàn toàn có thể không đẹp lắm nhưng nó sẽ xử lý và xử lý được yếu tố với số lượng “thay đổi” tối thiểu:

from numba import njit

import numpy as np

@njit

def func(arr, condition):

if condition:

a = np.vstack((arr, arr))

else:

a = np.expand_dims(arr, 0)

return a

>>> func(np.zeros(5), False)

array([[0., 0., 0., 0., 0.]]) # <– 2d array!

>>> func(np.zeros(5), True)

array([[0., 0., 0., 0., 0.],

[0., 0., 0., 0., 0.]])

13 hữu ích 1 phản hồi chia sẻ

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung nội dung bài viết Hướng dẫn np vstack trong python

programming

python

np.array trong python

NumPy Python

NumPy array append

Python NumPy tutorial

Tạo mảng NumPy

Reply
3
0
Chia sẻ

Share Link Download Hướng dẫn np vstack trong python miễn phí

Bạn vừa tìm hiểu thêm nội dung nội dung bài viết Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Hướng dẫn np vstack trong python tiên tiến và phát triển và tăng trưởng nhất Chia Sẻ Link Down Hướng dẫn np vstack trong python miễn phí.

Giải đáp vướng mắc về Hướng dẫn np vstack trong python

Nếu sau khi đọc nội dung nội dung bài viết Hướng dẫn np vstack trong python vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha

#Hướng #dẫn #vstack #trong #python

Related posts:

4578

Review Hướng dẫn np vstack trong python 2022 ?

Bạn vừa đọc Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Clip Hướng dẫn np vstack trong python 2022 tiên tiến và phát triển nhất

Chia Sẻ Link Download Hướng dẫn np vstack trong python 2022 miễn phí

Bạn đang tìm một số trong những Chia SẻLink Download Hướng dẫn np vstack trong python 2022 Free.

Giải đáp vướng mắc về Hướng dẫn np vstack trong python 2022

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn np vstack trong python 2022 vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #vstack #trong #python