Question

我只是想知道如何在不使用循环的情况下做这样的事情。

我做了一个简单的测试试图调用一个分区，就像我们使用numpy.array一样，但我得到了相同的ndarray。

N = 2
M = 3

matrix_a = np.array([[15., 27., 360.],
            [180., 265., 79.]])
matrix_b = np.array([[.5, 1., .3], 
            [.25, .7, .4]])

matrix_c = np.zeros((N, M), float)

n_size = 360./N
m_size = 1./M

for i in range(N):
    for j in range(M):
        n = int(matrix_a[i][j] / n_size) % N
        m = int(matrix_b[i][j] / m_size) % M
        matrix_c[n][m] += 1 

matrix_c / (N * M)
print matrix_c

我想这应该很简单。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我认为你想要就地修改matrix_c：

matrix_c /= (N * M)

或者效果可能不太好：

matrix_c = matrix_c / (N * M)

表达式matrix_c / (N * M)不会更改matrix_c - 它会创建一个新矩阵。

Answer 2

另一种解决方案是使用numpy.divide

matric_c = np.divide(matrix_c, N*M)

如果您正在寻找精确度，请确保N * M是浮点数。

用标量划分ndarray - Numpy / Python

2 个答案: