有人知道numpyndarray使用了多少内存吗？(假设有10,000,000个浮点元素)。 最佳答案 数组只是存储在内存中的一个连续block中。假设“float”是指标准doublefloat，那么数组每个元素需要8个字节。一般来说，您可以简单地查询nbytes属性以获取数组的总内存需求，并查询itemsize以获取单个元素的大小(以字节为单位):>>>a=numpy.arange(1000.0)>>>a.nbytes8000>>>a.itemsize8除了实际的数组数据外，还会有一个包含数组元信息的小数据结构。特别是对于大型数

scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳

scipy(或其他流行库)中是否内置了基于FFT的2D互相关或卷积函数？有这样的功能:scipy.signal.correlate2d-"convolveND实现的直接方法将是大数据速度慢”scipy.ndimage.correlate-“数组与给定的内核相关，使用精确计算(即不是FFT)。”scipy.fftpack.convolve.convolve，我不是很懂，但是好像错了numarray有一个correlate2d()functionwithanfft=Trueswitch，但我猜numarray被折叠了进入numpy，找不到是否包含这个函数。 最佳

我正在尝试优化Reed-Solomon编码器，它实际上只是对伽罗瓦域2^8的多项式除法运算(这仅意味着值环绕超过255)。该代码实际上与Go的代码非常相似:http://research.swtch.com/field这里使用的多项式除法算法是syntheticdivision(也称为霍纳法)。我什么都试过了:numpy、pypy、cython。我获得的最佳性能是使用pypy和这个简单的嵌套循环:defrsenc(msg_in,nsym,gen):'''Reed-Solomonencodingusingpolynomialdivision,betterexplainedathttp:/

我正在尝试优化Reed-Solomon编码器，它实际上只是对伽罗瓦域2^8的多项式除法运算(这仅意味着值环绕超过255)。该代码实际上与Go的代码非常相似:http://research.swtch.com/field这里使用的多项式除法算法是syntheticdivision(也称为霍纳法)。我什么都试过了:numpy、pypy、cython。我获得的最佳性能是使用pypy和这个简单的嵌套循环:defrsenc(msg_in,nsym,gen):'''Reed-Solomonencodingusingpolynomialdivision,betterexplainedathttp:/

我想计算numpyndarray的元素平均值。In[56]:a=np.array([10,20,30])In[57]:b=np.array([30,20,20])In[58]:c=np.array([50,20,40])我想要什么:[30,20,30]除了矢量化和除法之外，此操作是否有任何内置函数？ 最佳答案 你可以直接使用np.mean:>>>np.mean([a,b,c],axis=0)array([30.,20.,30.]) 关于python-如何获得ndarray的元素平均值，我

我想计算numpyndarray的元素平均值。In[56]:a=np.array([10,20,30])In[57]:b=np.array([30,20,20])In[58]:c=np.array([50,20,40])我想要什么:[30,20,30]除了矢量化和除法之外，此操作是否有任何内置函数？ 最佳答案 你可以直接使用np.mean:>>>np.mean([a,b,c],axis=0)array([30.,20.,30.]) 关于python-如何获得ndarray的元素平均值，我

假设我有一个PythonNumpy数组a.a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])我想从这个长度为5、步长为3的数组创建一个子序列矩阵。因此结果矩阵如下所示:numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])一种可能的实现方式是使用for循环。result_matrix=np.zeros((3,5))foriinrange(0,len(a),3):result_matrix[i]=a[i:i+5]在Numpy中是否有更简洁的方法来实现这一点？ 最佳答案

假设我有一个PythonNumpy数组a.a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])我想从这个长度为5、步长为3的数组创建一个子序列矩阵。因此结果矩阵如下所示:numpy.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])一种可能的实现方式是使用for循环。result_matrix=np.zeros((3,5))foriinrange(0,len(a),3):result_matrix[i]=a[i:i+5]在Numpy中是否有更简洁的方法来实现这一点？ 最佳答案

我有两个形状为NXT和MXT的数组。我想计算T每对可能的行n和m之间的相关系数(来自N和M)。最快、最Pythonic的方法是什么？(在我看来，循环N和M既不快也不像pythonic。)我期待答案涉及numpy和/或scipy。现在我的数组是numpyarrays，但我愿意将它们转换为不同的类型。我希望我的输出是一个形状为NXM的数组。注意当我说“相关系数”时，我的意思是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient.这里有一些注意事项:numpy函数correlate要求输入数组是一维的。numpy函数corrcoef接受二维数组，但它们必须具