問題タブ [numpy-einsum]

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python - Numpy einsum の動作が悪い。何に注意する必要がありますか?

numpy einsum がエラーをスローするときに通常失敗するもの:

numpy 配列diffは、2 つの pandas データフレームの減算から生成され、np.float32文字列、nan、+/-inf、またはその他のそのような面白いビジネスではなく、型の数値のみを含みます。それで、私は何を探しているべきですか?通常、einsum はどのような状況でこのように失敗しますか?

これは、データフレームを読み込んで処理する方法です:

質問の自由度が高いことをお許しください。Einsum ウィザードリィを紹介してくれたDivakarに感謝します。

編集:

実際のデータを表形式で含める試みは次のとおりです。

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python - numpy.einsum() に関する追加情報

numpy.einsum() 関数を理解しようとしていますが、ドキュメントとスタックオーバーフローからのこの回答にはまだいくつかの質問があります。

答えで定義されたアインシュタイン和と行列を考えてみましょう。

したがって、アインシュタインの合計の理解に基づいて、この関数を表記 (A_i*B_ij) と同等に変換すると、次のようになります。

j = 1 : A_1*B_11 + A_2*B_21 + A_3*B_31

j = 2 : A_1*B_12 + A_2*B_22+ A_3*B_32

j = 4 まで続きます。

j = 1 : 0 + 4 + 16

j = 2 : 0 + 5 + 18

私の理解によれば、これはアインシュタインの総和になります。代わりに、関数は全体の合計を実行しませんが、(A_i * B_ij) の結果を見つけることができるマトリックスに別の項を格納します。

これは関数によって実際にどのように制御されますか? ドキュメントに記載されているように、これは出力ラベルによって制御されていると思います:

出力添字ラベルを指定することでも、出力を制御できます。これはラベルの順序を指定し、必要に応じて合計を禁止または強制することができます

どういうわけか、置くと->i内部合計の合計が無効になると思います。しかし、これはどのように正確に機能しますか? これは私には明確ではありません。Putting->jは、期待どおりの実際のアインシュタインの合計を提供します。

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python - Python Pandas SUMPRODUCT と L Matrix の計算

私はパンダのデータフレーム形式で列を作成する必要があり、以下のようにCD列に出力したい

ここで私はPythonの方法でExcelの数式をコーディングしようとしています.誰かがこのコードを投げることができますか