动机看看下面的图片。给定的是红色、蓝色和绿色曲线。我想在x轴上的每个点找到支配曲线。这在图片中显示为黑色图形。从红色、绿色和蓝色曲线的属性(一段时间后增加并保持不变)归结为找到最右侧的主导曲线，然后向左侧移动找到所有交点并更新主导曲线曲线。这个概述的问题应该解决T次。这个问题还有最后一个转折点。下一次迭代的蓝色、绿色和红色曲线是通过上一次迭代的主导解加上一些变化的参数构建的。如上图示例:解决方案是黑色功能。此函数用于生成新的蓝色、绿色和红色曲线。然后问题再次开始，为这些新曲线等找到主导曲线。简而言之问题在每次迭代中，我从固定的最右边开始，评估所有三个函数，看看哪个是主导函数。这种评估在
我有一个像这样的非常简单的函数:importnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd@jitdeff_(n,x,y,z):foriinrange(n):z[i]=x[i]*y[i]f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df["z"].values)我路过df=pd.DataFrame({"x":[1,2,3],"y":[3,4,5],"z":np.NaN})我预计该函数会像这样修改数据z列:>>>f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df
我有一个像这样的非常简单的函数:importnumpyasnpfromnumbaimportjitimportpandasaspd@jitdeff_(n,x,y,z):foriinrange(n):z[i]=x[i]*y[i]f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df["z"].values)我路过df=pd.DataFrame({"x":[1,2,3],"y":[3,4,5],"z":np.NaN})我预计该函数会像这样修改数据z列:>>>f_(df.shape[0],df["x"].values,df["y"].values,df
以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead
以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead
我在numpy中遇到了以下奇怪的事情，这可能是也可能不是错误:importnumpyasnpdt=np.dtype([('tuple',(int,2))])a=np.zeros(3,dt)type(a['tuple'][0])#ndarraytype(a[0]['tuple'])#ndarraya['tuple'][0]=(1,2)#oka[0]['tuple']=(1,2)#ValueError:shape-mismatchonarrayconstruction我原以为下面的两个选项都有效。意见？ 最佳答案 我在numpy讨论列表
我在numpy中遇到了以下奇怪的事情，这可能是也可能不是错误:importnumpyasnpdt=np.dtype([('tuple',(int,2))])a=np.zeros(3,dt)type(a['tuple'][0])#ndarraytype(a[0]['tuple'])#ndarraya['tuple'][0]=(1,2)#oka[0]['tuple']=(1,2)#ValueError:shape-mismatchonarrayconstruction我原以为下面的两个选项都有效。意见？ 最佳答案 我在numpy讨论列表
我有一个声明如下的C函数:voidgetIndexOfState(long*p,longC,longG,longB,long*state);现在我的cython包装器代码使用来自numpy数组的缓冲区语法:cpdefintgetIndexOfState(self,np.ndarray[np.int_t,ndim=1,mode="c"]s):cdeflongoutgetIndexOfState(&out,self.C,self.G,self.B,s.data)returnout我想使用新的memoryview语法，我的问题是，如何在使用memoryview时将指针传递给数据？我试过:cp
我有一个声明如下的C函数:voidgetIndexOfState(long*p,longC,longG,longB,long*state);现在我的cython包装器代码使用来自numpy数组的缓冲区语法:cpdefintgetIndexOfState(self,np.ndarray[np.int_t,ndim=1,mode="c"]s):cdeflongoutgetIndexOfState(&out,self.C,self.G,self.B,s.data)returnout我想使用新的memoryview语法，我的问题是，如何在使用memoryview时将指针传递给数据？我试过:cp
我有一个值的一维数组，它应该是单调的(比方说递减)，但存在值随索引增加的随机区域。我需要一个数组，其中每个区域都被直接替换为它前面的值，以便对生成的数组进行排序。所以如果给定的数组是:a=np.array([10.0,9.5,8.0,7.2,7.8,8.0,7.0,5.0,3.0,2.5,3.0,2.0])我想要的结果是b=np.array([10.0,9.5,8.0,7.2,7.2,7.2,7.0,5.0,3.0,2.5,2.5,2.0])这是一个图形表示:我知道如何使用Python循环实现它，但是有没有办法使用NumPy机制来实现它？为清楚起见，Python代码:b=np.arra
