我想解决的实际问题是，给定一组N单位向量和另一组M向量，计算每个单位向量的平均值它与每个M向量的点积的绝对值。本质上，这是计算两个矩阵的外积，然后求和并取中间的绝对值取平均值。对于N和M不是太大，这并不难，有很多方法可以继续(见下文)。问题是当N和M很大时，创建的临时文件很大，并为所提供的方法提供了实际限制。可以在不创建临时对象的情况下完成此计算吗？我遇到的主要困难是由于绝对值的存在。是否存在用于“线程化”此类计算的通用技术？例如考虑以下代码N=7M=5#Createtheunitvectors,justsowehavesomeexamples,#thisisnotmeanttobee
我有一个Python单元测试，其中一些测试具有相同类型的对象。一个测试类的基本大纲是:classTestClass(unittest.TestCase):defsetup(self):...defcheckObjects(self,obj):foriin[...values...]:self.assertEqual(starttags(i,obj),endtags(i,obj))deftestOne(self):#Getobjectone.checkObjects(objone)deftestAnother(self):#Accessanotherobject.checkObjects
我知道，如果我希望在Python中删除列表t的仅第一个元素，我可以这样做:delt[0]这很简单。然而:t=t[1:]也有效。在我从中学习的教科书中说，使用后一种方法通常被认为是不好的做法，因为它不会删除列表的头部本身但是“切片运算符创建了一个新列表，并且赋值使t引用它，但这些都不是对作为参数传递的列表有任何影响。”为什么这样不好？你能举出一个这样的方法会显着改变功能的例子吗？提前致谢。 最佳答案 这不是一个好主意有多种原因:创建一个新列表只会使创建新列表和释放旧列表的不必要的工作。在这两个步骤之间，使用了两倍的内存(因为原始列表和
这是我学校过去一年的期中论文中的一个问题。下面附上一张图表，显示机器人将如何移动，来自同一张纸。我的顾虑在橙色部分说明。基本上，只要遇到左侧未访问的网格方block，机器人就会向前移动并向左转。给机器人横穿3号网格的指令序列是:('F','T','F','T','F','F','T','F','F','T','F','F','F')其中“F”表示向前移动一格，“T”表示向左转90度。请注意，最后一条指令导致机器人退出网格。函数gen_seq将网格的大小作为输入，并返回机器人横穿网格的指令序列。指令序列是一个包含字符串“F”和“T”的元组，表示前进和转向命令。提供函数gen_seq的递归
作为一名生物学本科生，我经常编写Python软件来进行一些数据分析。一般结构总是:有一些数据要加载，对(统计、聚类...)执行分析，然后可视化结果。有时对于同一个实验，数据可以采用不同的格式，您可以使用不同的方法来分析它们，并且可能有不同的可视化效果，这可能取决于所执行的分析，也可能不取决于所执行的分析。我正在努力寻找一种通用的“pythonic”和面向对象的方式来使其清晰且易于扩展。添加新类型的Action或对现有Action进行细微变化应该很容易，所以我非常相信我应该使用oop来做到这一点。我已经完成了一个Data对象，其中包含加载实验数据的方法。如果我有多个数据源，我计划创建继承
GH问题#3343我正在使用matplotlib中的imshow函数来可视化一些数据。我有两个数组，A和B，它们的大小相同。我想使用颜色图显示A中的标量值，我想使用alphachannel显示B中的标量值。换句话说，如果A和B中给定坐标处的值都很大，则图中的像素将呈亮绿色且不透明。如果它在A而不是B中很大，那么它将呈亮绿色但大部分是透明的。如果它在B而不是A中很大，那么它将是不透明的，但是是白色的。但是，生成的图像不是我所期望的。我的输入数据称为d，它是将A数组与matplotlib颜色图(即mpl.cm.BuGn(A))和B数组。在这里我要绘制完整图像(我想实际使用的图像)、RGB图
在我的一个使用MySQL作为数据库的Django项目中，我需要有一个date字段，它也接受“部分”日期，例如年(YYYY)和年月(YYYY-MM)加上正常日期(YYYY-MM-DD)。MySQL中的date字段可以通过接受月份和日期的00来处理这个问题。所以2010-00-00在MySQL中是有效的，它代表2010年。对于代表2010年5月的2010-05-00也是如此。所以我开始创建一个PartialDateField来支持这个特性。但是我碰壁了，因为默认情况下，Django使用默认的MySQLdb，MySQL的python驱动程序，为date字段返回一个datetime.date对
假设我有单位向量u。fromnumpyimportmatu=mat([[0.9**0.5],[-(0.1)**0.5]])#[0.9486833-0.31622777]单位向量是具有整数项的矩阵的特征向量。我也知道特征值是整数。因此，单位向量将包含无理小数，当平方时，它们是有理数的小数近似值。有什么好的方法可以找到最小值k使得ku的所有条目都是整数？一般来说，k将是整数的平方根。一种天真的方法是对向量中的每个条目进行平方，然后找到生成整数的最小ki。然后，k将是所有ki的LCM的平方根。我希望有比这更好的方法。请注意，这不是thisquestion的副本.
在PandasDataFrame中插入NaN单元非常容易:In[98]:dfOut[98]:negneuposavg2500.5084750.5270270.6412920.558931500NaNNaNNaNNaN10000.6500000.5714290.6539830.6251372000NaNNaNNaNNaN30000.6197180.6631580.6654680.6494484000NaNNaNNaNNaN6000NaNNaNNaNNaN8000NaNNaNNaNNaN10000NaNNaNNaNNaN20000NaNNaNNaNNaN30000NaNNaNNaNNaN5
我需要对大量数字执行一些计算。array.array或numpy.array是否比典型数组提供显着的性能提升？我不需要对数组进行复杂的操作，我只需要能够访问和修改值，例如importnumpyx=numpy.array([0]*1000000)foriinrange(1,len(x)):x[i]=x[i-1]+i所以我真的不需要连接、切片等。此外，如果我尝试分配不适合Clong的值，数组似乎会抛出错误:importnumpya=numpy.array([0])a[0]+=1232234234234324353453453print(a)在控制台上我得到:a[0]+=1232234234
