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
我需要一种更快的方法来存储和访问大约3GB的k:v对。其中k是一个字符串或一个整数，而v是一个np.array()，可以有不同的形状。在存储和访问这样的表时，有没有比标准pythondict更快的对象？例如，一个pandas.DataFrame?据我所知，pythondict是一个非常快速的哈希表实现。对于我的具体情况，还有什么比这更好的吗？ 最佳答案 不，对于这个任务，没有什么比字典更快的了，这是因为它的索引(获取和设置项目)甚至成员检查的复杂性平均为O(1)。(检查Python文档https://wiki.python.org/
我需要一种更快的方法来存储和访问大约3GB的k:v对。其中k是一个字符串或一个整数，而v是一个np.array()，可以有不同的形状。在存储和访问这样的表时，有没有比标准pythondict更快的对象？例如，一个pandas.DataFrame?据我所知，pythondict是一个非常快速的哈希表实现。对于我的具体情况，还有什么比这更好的吗？ 最佳答案 不，对于这个任务，没有什么比字典更快的了，这是因为它的索引(获取和设置项目)甚至成员检查的复杂性平均为O(1)。(检查Python文档https://wiki.python.org/
问题如何简洁全面地衡量以下各种功能的性能。示例考虑数据框dfdf=pd.DataFrame({'Group':list('QLCKPXNLNTIXAWYMWACA'),'Value':[29,52,71,51,45,76,68,60,92,95,99,27,77,54,39,23,84,37,99,87]})我想总结按Group中不同值分组的Value列。我有三种方法可以做到。importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumbaimportnjitdefsum_pd(df):returndf.groupby('Group').Value.sum()defsu
问题如何简洁全面地衡量以下各种功能的性能。示例考虑数据框dfdf=pd.DataFrame({'Group':list('QLCKPXNLNTIXAWYMWACA'),'Value':[29,52,71,51,45,76,68,60,92,95,99,27,77,54,39,23,84,37,99,87]})我想总结按Group中不同值分组的Value列。我有三种方法可以做到。importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumbaimportnjitdefsum_pd(df):returndf.groupby('Group').Value.sum()defsu
我必须像这样pickle一组对象:importcPickleaspicklefromnumpyimportsin,cos,arraytmp=lambdax:sin(x)+cos(x)test=array([[tmp,tmp],[tmp,tmp]],dtype=object)pickle.dump(test,open('test.lambda','w'))它给出了以下错误:TypeError:can'tpicklefunctionobjects有办法解决吗？ 最佳答案 内置的pickle模块无法序列化多种python对象(包括lamb
我必须像这样pickle一组对象:importcPickleaspicklefromnumpyimportsin,cos,arraytmp=lambdax:sin(x)+cos(x)test=array([[tmp,tmp],[tmp,tmp]],dtype=object)pickle.dump(test,open('test.lambda','w'))它给出了以下错误:TypeError:can'tpicklefunctionobjects有办法解决吗？ 最佳答案 内置的pickle模块无法序列化多种python对象(包括lamb
我不确定“范数”和“欧几里得距离”是否是同一个意思。请你帮我解决这个区别。我有一个nbym数组a，其中m>3。我想计算第二个数据点a[1,:]到所有其他点(包括它自己)的欧式距离。所以我使用了np.linalg.norm，它输出两个给定点的范数。但我不知道这是否是获得ED的正确方法。importnumpyasnpa=np.array([[0,0,0,0],[1,1,1,1],[2,2,2,3],[3,5,1,5]])N=a.shape[0]#numberofrowpos=a[1,:]#pickouttheseconddatapoint.dist=np.zeros((N,1),dtype
我不确定“范数”和“欧几里得距离”是否是同一个意思。请你帮我解决这个区别。我有一个nbym数组a，其中m>3。我想计算第二个数据点a[1,:]到所有其他点(包括它自己)的欧式距离。所以我使用了np.linalg.norm，它输出两个给定点的范数。但我不知道这是否是获得ED的正确方法。importnumpyasnpa=np.array([[0,0,0,0],[1,1,1,1],[2,2,2,3],[3,5,1,5]])N=a.shape[0]#numberofrowpos=a[1,:]#pickouttheseconddatapoint.dist=np.zeros((N,1),dtype
我在一个包中有一些csv文本数据，我想使用read_csv读取这些数据。我是这样做的frompkgutilimportget_datafromStringIOimportStringIOdata=read_csv(StringIO(get_data('package.subpackage','path/to/data.csv')))但是，StringIO.StringIO在Python3中消失了，io.StringIO只接受Unicode。有没有简单的方法来做到这一点？编辑:以下似乎不起作用importpandasaspdimportpkgutilfromioimportStringI
