我对NumPy据说是对其算术数组操作进行矢量化的概念感到有点挣扎:它是否克服了Python的GIL，因为NumPy的一部分是用C实现的？另外，Numexpr是如何工作的呢？如果我理解正确的话，它通过优化的JIT运行代码并启用多线程，从而克服了Python的GIL。“真正的”矢量化不是更像是多进程而不是多线程吗？ 最佳答案 在某些情况下，NumPy可能会使用一个库，该库使用多个进程来进行处理，从而将负担分散到多个内核上。然而，这取决于库，与NumPy中的python代码没有太大关系。所以，是的，如果不是用python编写的，NumPy
我有一个力-位移数据的DataFrame。位移数组已设置为DataFrame索引，列是我针对不同测试的各种力曲线。如何计算完成的功(即“曲线下的面积”)？我看了numpy.trapz这似乎可以满足我的需要，但我认为我可以避免像这样循环遍历每一列:importnumpyasnpimportpandasaspdforces=pd.read_csv(...)work_done={}forcolinforces.columns:work_done[col]=np.trapz(forces.loc[col],forces.index))我希望创建一个新的曲线下区域的DataFrame而不是dic
我在sklearn文档网站上找到了下一个示例:>>>measurements=[...{'city':'Dubai','temperature':33.},...{'city':'London','temperature':12.},...{'city':'SanFransisco','temperature':18.},...]>>>fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer>>>vec=DictVectorizer()>>>vec.fit_transform(measurements).toarray()array([[1.
我有一个NumPy数组:arr=[[1,2],[3,4]]我想创建一个新数组，其中包含arr的幂，直到order的幂:#arr_new=[arr^0,arr^1,arr^2,arr^3,...arr^order]arr_new=[[1,1,1,2,1,4,1,8],[1,1,3,4,9,16,27,64]]我目前的方法是使用for循环:#Pre-allocateanarrayforpowersarr=np.array([[1,2],[3,4]])order=3rows,cols=arr.shapearr_new=np.zeros((rows,(order+1)*cols))#Itera
我有一个2dnumpy数组。A我想将np.bincount()应用于矩阵A的每一列以生成另一个二维数组B，它由原始矩阵A的每一列的bincounts组成。我的问题是np.bincount()是一个接受一维数组的函数。它不是像B=A.max(axis=1)这样的数组方法。除了讨厌的for循环之外，是否有更pythonic/numpythic的方式来生成此B数组？importnumpyasnpstates=4rows=8cols=4A=np.random.randint(0,states,(rows,cols))B=np.zeros((states,cols))forxinrange(A.
我需要创建一个二维数组，其中每一行的开头和结尾可能都不同。假设给出了每一行的第一个和最后一个元素，并且所有其他元素只是根据行的长度进行插值在一个简单的例子中，假设我想创建一个3X3数组，其起始位置相同但结束位置不同，由下面的W给出:array([[0.,1.,2.],[0.,2.,4.],[0.,3.,6.]])有没有比以下方法更好的方法:D=np.ones((3,3))*np.arange(0,3)D=D/D[:,-1]W=np.array([2,4,6])#lastelementofeachrowassumedgivenRes=(D.T*W).T 最佳答
我想在python中测试向量化代码的性能:importtimeitimportnumpyasnpdeffunc1():x=np.arange(1000)sum=np.sum(x*2)returnsumdeffunc2():sum=0foriinxrange(1000):sum+=i*2returnsumdeffunc3():sum=0foriinxrange(0,1000,4):x=np.arange(i,i+4,1)sum+=np.sum(x*2)returnsumprinttimeit.timeit(func1,number=1000)printtimeit.timeit(func
我有以下两个功能:defloop(x):a=np.zeros(10)fori1inrange(10):fori2inrange(10):a[i1]+=np.sin(x[i2]-x[i1])returna和defvectorized(x):b=np.zeros(10)fori1inrange(10):b+=np.sin(np.roll(x,i1)-x)returnb但是，当我运行两者时，我发现它们的结果略有不同:x=np.arange(10)a,b=loop(x),vectorized(x)printb-a我得到:[2.22044605e-160.00000000e+000.000000
如何在sympy中计算多元函数的(符号)梯度？显然我可以分别计算每个变量的导数，但是是否有矢量化运算可以做到这一点？例如m=sympy.Matrix(sympy.symbols('abcd'))现在对于i=0..3我可以这样做:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m[i])这会起作用，但我宁愿做类似的事情:sympy.diff(np.sum(m*m.T),m)这不起作用(“AttributeError:ImmutableMatrix没有属性_diff_wrt”)。 最佳答案 只需对m使用列表理解:[sympy.diff
假设我们有以下函数:deff(x,y):ify==0:return0returnx/y这适用于标量值。不幸的是，当我尝试对x和y使用numpy数组时，比较y==0被视为导致错误的数组操作:---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1f(np.arange(1,10),np.arange(10,20))inf(x,y)1deff(x,y):---->2ify==0:3return04re
