Wie bekomme ich mit numpy (Phython) ein dyadisches Produkt hin?

Ich möchte für eine typische regelungstechnische Anwendung einen Spaltenvektor mit einem Zeilenvektor multiplizieren, ohne dabei ein Skalarprodukt zu bilden. Ich sehe bisher keine Möglichkeit dazu

1 Antwort

Explowox

14.08.2019, 13:13

was du suchst ist np.outer()

import numpy as np

spaltenvec = np.array([1,2,3])
zeilenvec  = np.array([4,5,6])

matrix = np.outer(zeilenvec, spaltenvec)

Herrdings

Fragesteller

14.08.2019, 13:52

okay danke, das funktioniert schon mal. Nun möchte ich aber noch, dass er eine 4x4-Matrix mit einem 4 Komponenten Spaltenvektor multipliziert und dabei wieder ein Spaltenvektor herauskommt.... im Moment ergibt das aber eine 4x4-Matrix

Explowox

14.08.2019, 14:35

@Herrdings

matrix.dot(spaltenvec)

Herrdings

Fragesteller

14.08.2019, 15:06

@Explowox

das mache ich ja die ganze Zeit, aber dann kommt eine 4x4-Matrix heraus

Herrdings

Fragesteller

14.08.2019, 15:10

@Herrdings

A=  np.array( ((0,1,0,0), (0, -26,-5,0.75), (0,0,0,1), (0,90,47.6854,-2.5)) )    # 4x4-Matrix
B=  np.array ( ((1), (5), (-8), (2)) )   # 4x1 Spaltenvektor
produkt= np.dot(A,B)

Explowox

14.08.2019, 15:15

@Herrdings

Wenn ich deinen Code ausführe und mir produkt printe kommt bei mir [ 5. -88.5 2. 63.5168] raus. Das willst du doch?

Herrdings

Fragesteller

14.08.2019, 15:25

@Explowox

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Ich dachte eigentlich, dass man wo immer möglich slice Notation verwenden sollte, da dies schneller ist. Scheinbar kann man das aber nicht so einfach sagen.

Wann sind slice Operationen schneller bzw. von Vorteil? Leserlicher wid der Code ja nicht, aber dass er sogar langsamer wird überrascht mich nun doch ein wenig...

Der Code:

import numpy as np
import numpy.ma as ma
import time


def test():

 
  f = np.array([
    [0,  0,  0,  0,  0,  0,   0], 
    [0,  1,  3,  6 , 4,  2,   0], 
    [0,  2,  4,  7 , 6,  4,   0],   
    [0,  0,  0,  0,  0,  0,   0]
    ], dtype=float)
     

  u = np.array([
    [0,  0,  0,  0,  0,  0,   0], 
    [0,  0.5, 1,  0, -1, -0.5,  0], 
    [0,  0.7, 1.1, 0, -1, -0.4,  0], 
    [0,  0,  0,  0,  0,  0,   0], 
    ], dtype=float)
     
   
  # calculate : variant 1
  x = np.zeros_like(f)
   
  maxcount = 100000
   
  start = time.time()

  for count in range(maxcount):
    for i in range(1,u.shape[0]-1):
      for j in range(1,u.shape[1]-1):
        if u[i,j] > 0: 
          x[i,j] = u[i,j]*(f[i,j]-f[i,j-1])
        else:
          x[i,j] = u[i,j]*(f[i,j+1]-f[i,j])
         
  end = time.time()
  print("used time for variant 1:", end-start)
         
              
   
  # calculate : variant 2

  y = np.zeros_like(f)  

   
  start = time.time()
   
  for count in range(maxcount):
    maskl = (u[1:-1, 1:-1] > 0)
    maskr = ~maskl 
    diff = f[1:-1, 1:] - f[1:-1, 0:-1]
     
    yy = (y[1:-1, 1:-1])
    uu = (u[1:-1, 1:-1 ])
     
    yy[maskl] = uu[maskl] * (diff[:, :-1])[maskl]
    yy[maskr] = uu[maskr] * (diff[:, 1: ])[maskr]
   
  end = time.time()
  print("used time for variant 2:", end-start)
   
  np.testing.assert_array_equal(x, y)


test()

Die Ausgabe:

D:\python\animation>python test.py
used time for variant 1: 1.0328729152679443
used time for variant 2: 1.3058593273162842

D:\python\animation>python test.py
used time for variant 1: 1.1189219951629639
used time for variant 2: 1.3527190685272217

D:\python\animation>python test.py
used time for variant 1: 1.066974401473999
used time for variant 2: 1.3022441864013672

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Wie kann ich dies in numpy pythonisch machen?

Das Folgende ist ein auf das Wesentliche reduziertes real-world Problem, bloß mit geringeren Dimensionen.

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all = np.empty((10, 10, 100))

weiters habe ich ein 1d array, hier simuliert als

data = np.arange(0, 100)

für alle i, j möchte ich nun erreichen dass

all[i,j]=data

Also mache ich:

all[:, :]=data

Das funktioniert natürlich.

Aber nun möchte ich data auf ein shape (100, 10, 10) einspielen. Das kann ich ja machen mit

all2 = np.empty((100, 10, 10)) # neues Zeiel
for i in range(100):
  for j in range(10):
    for k in range(10):
      all2[i, j, k]=data[i]

Aber geht das auch einfacher ohne zu loopen? Würde mich wundern, wenn das nicht eleganter ginge, aber ich sehe nicht wie.

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Hi, ich versuche die Distanzen zwischen einem Punkt und Punkten eines Numpy-Arrays zu berechnen:

c = numpy.array([1, 2])
d = numpy.array([[4, 2], [1, 4]])

if data.ndim == 2:
        distances = numpy.zeros(data.shape[0])
        if point.shape != data[0].shape:
            print("Es kann keine Distanz berechnet werden, weil die Anzahl der Werte nicht übereinstimmt.")
        else:
            for i in range(len(data)):
                point2 = data[i].copy()
                print(point)
                print(point2)
                distances[i] = numpy.subtract(point, point2)

print(distances)

Hat jemand eine Idee, warum da dieser Fehler kommt:

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):

distances[i] = numpy.subtract(point, point2)

ValueError: setting an array element with a sequence.

Viele Grüße

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Wie beseitige ich den Python Error: "RuntimeWarning: overflow encountered in int_scalars"?

Ich komme bei folgender Python Funktion (Hartman -function), wohl auf zu grosse Zahlen:

def f14(x):#ToDo: Remove Warning

    a = [[-32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32],
         [-32, -32, -32, -32, -32, -16, -16, -16, -16, -16, 0, 0, 0, 0, 0, 16, 16, 16, 16, 16, 32, 32, 32, 32, 32]]
    a = np.array(a)
    b = 0

    for j in range(0, 25):
        x1 = int(x[0])
        x2 = int(x[1])
        a1j = int(a[0][j])
        a2j = int(a[1][j])

        b = b + (1/(j+1+(np.power((x1-a1j), 6) + np.power((x2-a2j), 6))))

    return 1/((1/500)+b)
print(f14([1,2]))

Denn beim ausführen wird zwar das richtige Ergebnis ausgegeben, aber es erscheint auch der Error:

"RuntimeWarning: overflow encountered in int_scalars".

Wie beseitige ich den Error?

PS: das np steht für das numpy package

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Mathematik Aufgabe: Terme und Termformungen?

Die Aufgabe lautet:

Beschreiben Sie mithilfe von Variablentermen die folgenden Operationen und bestimmen Sie jeweils die Struktur der Terme:

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b) Man subtrahiere vom Produkt der Zahlen b und 7 den Quotienten dieser Zahlen.

c) Es ist c durch die vierte Potenz von 3 zu dividieren.

d) Es ist die Summe der Zahlen von 12 und d zu quadrieren.

e) Man dividiere die dritte Potenz von e durch die Summe aus 1 und e

f) Von einer Zahl ist 4 zu subtrahieren und das Ergebnis dann mit der Differenz von 7 und f zu multiplizieren.

g) Es ist eine Zahl um die größe zweistellige Zahl zu vermehren und von dem Resultat die dritte Potenz zu bilden.

h) Man multipliziere eine näturliche Zahl mit ihrem Vorgänger und ihrem Nachfolger und berechne dann den dritten Teil des Resultats.

Also Ich bin verloren und brauche hilfe

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TheC00n4

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