Quero criar uma série de listas, com comprimentos variados. Cada lista conterá o mesmo elemento e, repetidas nvezes (onde n= comprimento da lista). Como crio as listas, sem usar uma compreensão de lista [e for number in xrange(n)]para cada
Vi uma técnica interessante usada em resposta a outra pergunta e gostaria de entender um pouco melhor. Recebemos um número inteiro de 64 bits não assinado e estamos interessados nos seguintes bits: 1.......2.......3.......4.......5.......6.......7.......8....... Especificamente, gostaríamos de...
A multiplicação e a divisão podem ser obtidas usando operadores de bits, por exemplo i*2 = i<<1 i*3 = (i<<1) + i; i*10 = (i<<3) + (i<<1) e assim por diante. É realmente mais rápido usar o say (i<<3)+(i<<1)para multiplicar por 10 do que usar i*10diretamente?...
Preciso escrever uma função que pegue uma lista de números e os multiplique . Exemplo: [1,2,3,4,5,6]vai me dar 1*2*3*4*5*6. Eu realmente poderia usar sua
Estou fazendo alguns benchmarks com CUDA, C ++, C #, Java e usando o MATLAB para verificação e geração de matriz. Quando executo a multiplicação de matrizes com o MATLAB, 2048x2048matrizes ainda maiores são multiplicadas quase instantaneamente. 1024x1024 2048x2048 4096x4096 --------- ---------...
Eu sei que @é para decoradores, mas o que é @=para Python? É apenas reserva para alguma idéia futura? Esta é apenas uma das minhas muitas perguntas durante a leitura
Os documentos numpy recomendam o uso de matriz em vez de matriz para trabalhar com matrizes. No entanto, diferentemente da oitava (que eu estava usando até recentemente), * não realiza multiplicação de matrizes, você precisa usar a função matrixmultipy (). Eu sinto que isso torna o código muito...
Estou fazendo alguns testes comparativos de multiplicação de matrizes, como mencionado anteriormente em Por que o MATLAB é tão rápido na multiplicação de matrizes? Agora, tenho outro problema: ao multiplicar duas matrizes de 2048x2048, há uma grande diferença entre C # e outras. Quando tento...
Recentemente, mudei para Python 3.5 e notei que o novo operador de multiplicação de matriz (@) às vezes se comporta de maneira diferente do operador numpy dot . Por exemplo, para matrizes 3D: 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 =...
Eu tenho duas matrizes a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) e eu quero obter o produto com base em elementos [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], igualando [[5,12], [21,32]] eu tentei print(np.dot(a,b)) e print(a*b) mas ambos dão o resultado [[19 22], [43 50]] que é o produto...
Como posso multiplicar e dividir usando apenas deslocamento e adição de bits?