目前我通过Runtime.exec()使用“ln”命令。它工作正常。唯一的问题是，为了执行此fork，我们需要两倍于应用程序的堆空间。我的应用程序是一个64位应用程序，堆大小约为10Gigs，因此它用完了交换空间。我找不到任何可以解决此问题的配置。我也不想为此使用JNI。我也曾在某处听说java7将很快提供此功能。 最佳答案 在Java7中使用createLink很容易:Files.createLink(Paths.get("newlink"),Paths.get("existing"));

我正在创建一个应用程序，我想在其中使用Android外部内存文件系统中的硬链接(hardlink)和符号链接(symboliclink)。我试过使用命令Os.link("oldpath","newpath");Os.link("oldpath","newpath");但是，当我尝试这个时，我得到了这个错误:linkfailed:EPERM(Operationnotpermitted)这让我认为您需要root访问权限，尽管我看到其他人也这样做，但我认为如果他们需要root，他们不会拥有这些命令。有什么想法吗？ 最佳答案 调用Os.li

跟进问题howtopassnumpyarraytoCythonfunctioncorrectly?:当将Cython中的numpy.ndarrays传递给只处理连续数组的C函数时，做之间有区别吗:np.ndarray[double,ndim=1,mode="c"]arr=np.ascontiguousarray(np.array([1,2,3],dtype=float))和np.ndarray[double,ndim=1,mode="c"]arr=np.asarray(np.array([1,2,3],dtype=float),order="c")两者都需要吗？np.ascontigu

我有一个数据数组，维度为(N,3)一些整数N，它指定了3D空间中粒子的轨迹，即每一行entry是粒子的(x,y,z)坐标。该轨迹平滑且简单，我希望能够将多项式拟合到该数据。我可以使用np.polyfit仅使用(x,y)坐标来做到这一点:importnumpyasnp#Loadthedatasome_file='import_file.txt'data=np.loadtxt(some_file)x=data[:,0]y=data[:,1]#Fita4thorderpolynomialfit=np.polyfit(x,y,4)这给了我多项式的系数，没问题。我如何将其扩展到我想要一个描述x,

下面几行a1,b1,_=plt.hist(df['y'],bins='auto')a2,b2=np.histogram(df['y'],bins='auto')print(a1==a2)print(b1==b2)等于a1的所有值都等于a2的值，并且b1和b2的值相同然后我单独使用pyplot创建了一个图(使用bins=autoshouldusethesamenp.histogram()function):plt.hist(df['y'],bins='auto')plt.show()然后我尝试实现相同的直方图，但我自己调用np.histogram()，并将结果传递给plt.hist()，

我正在尝试使用pandas和numpy处理数据框中的一列，并希望创建一个具有相关值的新列。因此，如果在x列中存在值1，则在新列中它将是a，对于值2它将是b等等我可以针对单一条件执行此操作，即df['new_col']=np.where(df['col_1']==1,a,n/a)而且我可以找到多个条件的示例，即如果x=3或x=4，则值应为a，但不执行类似如果x=3则值应为a和如果x=4则值应为c的操作。我尝试简单地运行两行代码，例如:df['new_col']=np.where(df['col_1']==1,a,n/a)df['new_col']=np.where(df['col_1']

令我惊讶的是，调用np.inner计算平方和比在预先计算的平方数组上调用np.sum快大约5倍:对这种行为有什么见解吗？实际上，我对平方和的快速实现很感兴趣，因此也欢迎提出这些想法。 最佳答案 要检查哪些模块np.inner和np.sum被实现，我输入>>>np.inner.__module__'numpy.core.multiarray'>>>np.sum.__module__'numpy.core.fromnumeric'>>>np.__file__'/Users/uweschmitt/venv_so/lib/python3.5

我有一些数据作为np.ndarray加载，需要将其转换为np.array。是否有一种简单/快速的方法可以做到这一点而不必以不同的方式重新加载数据？我在教程中可以找到的所有信息似乎都涉及一种类型的数组或另一种类型的数组，而不是如何将数据从一种类型更改为另一种类型。 最佳答案 它们是相同的:numpy.array是一个构造numpy.ndarray类型对象的函数。>>>importnumpy>>>numpy.ndarray>>>numpy.array>>>numpy.array([])array([],dtype=float64)>>>

当参数是列表或元组时，np.c_的输出会有所不同。考虑以下三行的输出np.c_[[1,2]]np.c_[(1,2)]np.c_[(1,2),]使用列表参数，np.c_会按预期返回列数组。当参数是一个元组时(第二行)，它返回一个二维行。在元组后添加一个逗号(第三行)返回一个列数组，与第一次调用一样。有人可以解释这种行为背后的基本原理吗？ 最佳答案 np.c_有2个常见用例:np.c_可以接受一维数组序列:In[98]:np.c_[[1,2],[3,4]]Out[98]:array([[1,3],[2,4]])或者，np.c_可以接受类

我正在使用numpy从多元正态采样，如下所示。mu=[0,0]cov=np.array([[1,0.5],[0.5,1]]).astype(np.float32)np.random.multivariate_normal(mu,cov)它给了我以下警告。RuntimeWarning:covarianceisnotpositive-semidefinite.矩阵显然是PSD。但是，当我使用np.float64数组时，它工作正常。我需要协方差矩阵为np.float32。我究竟做错了什么？ 最佳答案 这是fixed2019年3月。如果您仍