在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:ShouldIusenewaxisorNone?(1个回答)关闭9年前。为什么None有np.newaxis的保存效果？例如，使用:np.arange(10)[:,None]或:np.arange(10)[:,np.newaxis]两者都创造:array([[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])有谁知道np.newaxis==None的原因吗？

Python有默认的round()函数，但我用cython编程，想用numpy函数替换pythonic代码。但是，在终端中进行实验时，我得到了以下结果。>>>np.around(1.23456789)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=0)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=1)1.2>>>np.around(1.23456789,decimals=2)1.23>>>np.around(1.23456789,decimals=3)1.2350000000000001>>>np.around(1.23456789,d

我正在使用Prim算法创建迷宫。我已经成功地做到了，但我现在正试图通过改变它选择要添加到迷宫中的潜在细胞的方式来让它变得“更难”。在我看来，“困难”介于两个极端之间:Extreme#1是完全随机选择潜在channel列表中的单元格，其中每个分支以大致相等的速度发展。这有很多不同的分支，但是一旦到达原点，您几乎可以沿着直线前往所需位置。这是一张显示这种方法的图片:Extreme#2是选择最后添加到列表的地方，创建一个漫长、乏味、简单的迷宫。当您只选择放入潜在channel列表的最后一项时，它就会形成。这是一张显示这种方法的图片:我试图通过对最近放置的单元格进行优先排序来对此进行平衡，但是

据我了解，2.675和numpy.float64(2.675)都是相同的数字。然而，round(2.675,2)给出2.67，而round(np.float64(2.675),2)给出2.68。为什么会这样？importnumpyasnpfromdecimalimportDecimalx=2.675np_x=np.float64(x)type(x)#floatDecimal(x)#Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')Decimal(np_x)#Decimal('2.6749999999999998

当尝试将横向图像旋转为纵向时，应用旋转后，我无法在图像上绘图。img1=cv2.imread('a.jpg')cv2.circle(img1,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))工作正常。然后我试试:img2=np.rot90(img1,3)cv2.circle(img2,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))我得到了错误:TypeError:Layoutoftheoutputarrayimgisincompatiblewithcv::Mat(step[ndims-1]!=elemsizeorstep

当使用np.delete时，当使用越界索引时会引发indexError。当越界索引在np.array中使用并且该数组用作np.delete中的参数时，为什么这不会引发indexError？np.delete(np.array([0,2,4,5,6,7,8,9]),9)这给出了一个索引错误，因为它应该(索引9超出范围)同时np.delete(np.arange(0,5),np.array([9]))和np.delete(np.arange(0,5),(9,))给予:array([0,1,2,3,4]) 最佳答案 这是一个已知的“功能”

在Python的numpy库中，np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数:int和array_like[int].它们有什么区别？如:np.random.seed(2)和np.random.seed([2013,1,4])。 最佳答案 底层的状态MersenneTwisterPRNG非常大，准确地说是624个32位整数。如果给定一个整数种子，初始化例程将运行一个较小的PRNG以将该单个32位整数扩展为完整的624元素状态。这确实意味着您无法访问绝大多数可能的状态。类似地，如果给定一个整数序列作为种子，那么另一个较小

TLDR:在cython中，为什么(或何时？)遍历numpy数组比遍历python列表更快？一般来说:我以前使用过Cython，并且能够比naivepythonimpl获得巨大的速度提升'，然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。考虑以下3个sum()函数的实现。它们驻留在一个名为“cy”的cython文件中(显然，有np.sum()，但这不是我的观点..)朴素的python:defsum_naive(A):s=0forainA:s+=areturns带有期望python列表的函数的Cython:defsum_list(A):cdefunsignedlongs=0forainA:s+=

这个问题在这里已经有了答案:GettingPythonerror"from:can'tread/var/mail/Bio"(7个答案)关闭6个月前。在ex49中，我们被告知使用以下命令调用在ex48中创建的lexicon.py文件。当我尝试使用以下命令导入词典文件时>>>fromex48importlexicon它返回以下内容:from:can'tread/var/mail/ex48我试过查找这个。这是什么意思？文件放错地方了吗？