def multiply(v, G):
result = []
total = 0
for i in range(len(G)):
r = G[i]
for j in range(len(v)):
total += r[j] * v[j]
result.append(total)
return result
Проблема в том, что когда я пытаюсь выбрать первую строку каждого столбца в матрице (r[j]), отображается ошибка «индекс списка вне диапазона». . Есть ли другой способ выполнить умножение без использования NumPy?
[code]def multiply(v, G): result = [] total = 0 for i in range(len(G)): r = G[i] for j in range(len(v)): total += r[j] * v[j] result.append(total) return result [/code]
Проблема в том, что когда я пытаюсь выбрать первую строку каждого столбца в матрице (r[j]), отображается ошибка «индекс списка вне диапазона». . Есть ли другой способ выполнить умножение без использования NumPy?
Я пытаюсь вычислить некоторые производные результатов нейронной сети. Если быть точным, мне нужна матрица Якобиана функции, представленной нейронной сетью, и вторая производная функции по ее входным данным.
Я хочу умножить производную якобиана с...
Я пытаюсь вычислить некоторые производные результатов нейронной сети. Если быть точным, мне нужна матрица Якобиана функции, представленной нейронной сетью, и вторая производная функции по ее входным данным.
Я хочу умножить производную якобиана с...
Я имею с редкой матрицей a и вектором x в собственном, и мне нужно выполнить следующую транспонированную матрицу × матрица × векторная операция: t ax . Это можно разложить на два умножения матрицы-вектора: y = ax , за которым следует a t y . Первый...
Мне хотелось найти координаты куба после двух вращений (X и Y) без циклов.
Координаты куба хранятся в виде вершин:
cube_vertices = np.array([ ,
,
,
,
,
,
,
])
А я в основном работаю с краями:
cube_edges = np.array([[cube_vertices ,...
Мне хотелось найти координаты куба после двух вращений (X и Y) без циклов.
Координаты куба хранятся в виде вершин:
cube_vertices = np.array([ ,
,
,
,
,
,
,
])
А я в основном работаю с краями:
cube_edges = np.array([[cube_vertices ,...