我有数百个非常大的矩阵，例如(600,800)或(3,600,800)形状的矩阵。因此，我想在我真的不再需要某些东西时立即取消分配使用的内存。我想:some_matrix=None应该完成这项工作，还是只是将引用设置为None但内存中的某个地方仍然分配了空间？(比如为将来some_matrix的一些重新初始化保留分配的空间)另外:有时我会通过矩阵切片，计算一些东西并将值放入缓冲区(一个列表，因为它一直被追加)。所以将列表设置为None肯定会释放内存，对吧？或者是否存在某种unset()方法，其中整个标识符及其引用的对象都被“删除”？ 最佳答案
我构建了一个numpy数组::a=np.ndarray([2,3])然后我想看看它的数据在哪里::a.data>>>Out[213]:a.data>>>Out[214]:a.data>>>Out[215]:...为什么每次偏移地址都不一样？如果我想通过以下方式使用c_types将数据传输到c函数::ctypes_array=(ctypes.c_char*a.size*8).from_address(ptr)我应该如何获取ptr的值？ 最佳答案 另外，看看ndarray.__array_interface__，这是一个包含您所需要的所
我构建了一个numpy数组::a=np.ndarray([2,3])然后我想看看它的数据在哪里::a.data>>>Out[213]:a.data>>>Out[214]:a.data>>>Out[215]:...为什么每次偏移地址都不一样？如果我想通过以下方式使用c_types将数据传输到c函数::ctypes_array=(ctypes.c_char*a.size*8).from_address(ptr)我应该如何获取ptr的值？ 最佳答案 另外，看看ndarray.__array_interface__，这是一个包含您所需要的所
我有一个多天的日内系列日志返回，我想将其缩减为每日ohlc。我可以做类似的事情hi=series.resample('B',how=lambdax:np.max(np.cumsum()))low=series.resample('B',how=lambdax:np.min(np.cumsum()))但在每次调用时计算cumsum似乎效率不高。有没有办法先计算cumsum，然后将“ohcl”应用于数据？1999-08-0912:30:00-04:00-0.0004861999-08-0912:31:00-04:00-0.0006061999-08-0912:32:00-04:00-0.0
我有一个多天的日内系列日志返回，我想将其缩减为每日ohlc。我可以做类似的事情hi=series.resample('B',how=lambdax:np.max(np.cumsum()))low=series.resample('B',how=lambdax:np.min(np.cumsum()))但在每次调用时计算cumsum似乎效率不高。有没有办法先计算cumsum，然后将“ohcl”应用于数据？1999-08-0912:30:00-04:00-0.0004861999-08-0912:31:00-04:00-0.0006061999-08-0912:32:00-04:00-0.0
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我都见过:importscipyassp和:importscipyassc是否在任何地方列出了官方偏好？例如，在IntroductionoftheScipydocumentation,建议importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt但是Scipy包没有提供类似的缩写。在thisquestion，建议使用sp，但Scipy文档的链接实际上并未指定sp而不是sc。 最佳答案 “官方”答案，根据Scipydocumentation,是真的没有理由永远imp
我有一个numpy二维数组[中型/大型-比如说500x500]。我想找到它的元素指数的特征值。问题在于某些值非常负(-800、-1000等)，并且它们的指数下溢(意味着它们非常接近于零，因此numpy将它们视为零)。无论如何在numpy中使用任意精度？我的梦想是这样的:importnumpyasnpnp.set_precision('arbitrary')#我已经用gmpy和mpmath搜索了一个解决方案，但没有成功。欢迎任何想法。 最佳答案 SymPy可以计算任意精度:fromsympyimportexp,N,Sfromsympy
我有一个numpy二维数组[中型/大型-比如说500x500]。我想找到它的元素指数的特征值。问题在于某些值非常负(-800、-1000等)，并且它们的指数下溢(意味着它们非常接近于零，因此numpy将它们视为零)。无论如何在numpy中使用任意精度？我的梦想是这样的:importnumpyasnpnp.set_precision('arbitrary')#我已经用gmpy和mpmath搜索了一个解决方案，但没有成功。欢迎任何想法。 最佳答案 SymPy可以计算任意精度:fromsympyimportexp,N,Sfromsympy
因此，我正在尝试帮助另一个用户，在此过程中，我无法创建一个Cython程序来在Numpy之外做一些简单的事情，从而迫使我使用GIL。因此，这使得使用OpenMP（Multicore）不可能。然后，我遇到了一个有趣的帖子，而您可以直接从Scipy将Fortran库导入到Cython代码（Blas，Lapack）中，这些代码是用Numpy安装的，在我的情况下，IntelMKL等效函数。我要做的就是一个简单的向量乘法，将2个向量1000x1尺寸乘以另一个尺寸，该尺寸被转移，从而产生了1000x1000矩阵。但是我找不到可以解决问题的相关fortran例程（相当于numpy倍增）。所有例程似乎都会
