所以，我正在使用非常稀疏的numpy数组进行一些Kmeans分类-很多很多零。我想我会使用scipy的“稀疏”包来减少存储开销，但我对如何创建数组而不是矩阵有点困惑。我已经阅读了有关如何创建稀疏矩阵的教程:http://www.scipy.org/SciPy_Tutorial#head-c60163f2fd2bab79edd94be43682414f18b90df7为了模拟一个数组，我只创建了一个1xN矩阵，但正如您可能猜到的那样，Asp.dot(Bsp)并不能很好地工作，因为您不能将两个1xN矩阵相乘。我必须将每个数组转置为Nx1，这很糟糕，因为我会为每个点积计算都这样做。接下来，我
所以，我正在使用非常稀疏的numpy数组进行一些Kmeans分类-很多很多零。我想我会使用scipy的“稀疏”包来减少存储开销，但我对如何创建数组而不是矩阵有点困惑。我已经阅读了有关如何创建稀疏矩阵的教程:http://www.scipy.org/SciPy_Tutorial#head-c60163f2fd2bab79edd94be43682414f18b90df7为了模拟一个数组，我只创建了一个1xN矩阵，但正如您可能猜到的那样，Asp.dot(Bsp)并不能很好地工作，因为您不能将两个1xN矩阵相乘。我必须将每个数组转置为Nx1，这很糟糕，因为我会为每个点积计算都这样做。接下来，我
我想从均匀分布的二维数据(类似图像的数据)的单个轮廓中获取数据。基于在类似问题中找到的示例:HowcanIgetthe(x,y)valuesofthelinethatisplotedbyacontourplot(matplotlib)?>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=[1,2,3,4]>>>y=[1,2,3,4]>>>m=[[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]>>>cs=plt.contour(x,y,m,[9.5])>>>cs.collections[0].get_paths()调
我想从均匀分布的二维数据(类似图像的数据)的单个轮廓中获取数据。基于在类似问题中找到的示例:HowcanIgetthe(x,y)valuesofthelinethatisplotedbyacontourplot(matplotlib)?>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=[1,2,3,4]>>>y=[1,2,3,4]>>>m=[[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]>>>cs=plt.contour(x,y,m,[9.5])>>>cs.collections[0].get_paths()调
我需要能够将numpyarray存储在dict中以进行缓存。哈希速度很重要。array表示索引，因此虽然对象的实际身份并不重要，但值才是。可变性不是问题，因为我只对当前值感兴趣。为了将其存储在dict中，我应该散列什么？我目前的做法是使用str(arr.data)，在我的测试中比md5快。我从答案中结合了一些例子来了解相对时间:In[121]:%timeithash(str(y))10000loops,bestof3:68.7usperloopIn[122]:%timeithash(y.tostring())1000000loops,bestof3:383nsperloopIn[123
我需要能够将numpyarray存储在dict中以进行缓存。哈希速度很重要。array表示索引，因此虽然对象的实际身份并不重要，但值才是。可变性不是问题，因为我只对当前值感兴趣。为了将其存储在dict中，我应该散列什么？我目前的做法是使用str(arr.data)，在我的测试中比md5快。我从答案中结合了一些例子来了解相对时间:In[121]:%timeithash(str(y))10000loops,bestof3:68.7usperloopIn[122]:%timeithash(y.tostring())1000000loops,bestof3:383nsperloopIn[123
x=np.arange(0,2,0.5)valeur=2*xifvaleur这是我得到的错误:ifvaleur我已经阅读了几篇关于a.any()或a.all()的帖子，但仍然找不到真正清楚地解释如何解决问题的方法。我明白为什么Python不喜欢我写的东西，但我不知道如何解决它。 最佳答案 如果你看一下valeur的结果，您可以看到导致这种歧义的原因:>>>valeur所以结果是另一个数组，在这种情况下有4个bool值。现在结果应该是什么？当一个值为真时，条件是否应该为真？只有当所有值都为真时，条件才应该为真？这正是numpy.any
x=np.arange(0,2,0.5)valeur=2*xifvaleur这是我得到的错误:ifvaleur我已经阅读了几篇关于a.any()或a.all()的帖子，但仍然找不到真正清楚地解释如何解决问题的方法。我明白为什么Python不喜欢我写的东西，但我不知道如何解决它。 最佳答案 如果你看一下valeur的结果，您可以看到导致这种歧义的原因:>>>valeur所以结果是另一个数组，在这种情况下有4个bool值。现在结果应该是什么？当一个值为真时，条件是否应该为真？只有当所有值都为真时，条件才应该为真？这正是numpy.any
以下代码的时间非常奇怪:importnumpyasnps=0foriinrange(10000000):s+=np.float64(1)#replacewithnp.float32andbuilt-infloat内置浮点:4.9秒float64:10.5秒float32:45.0秒为什么float64比float慢两倍？为什么float32比float64慢5倍？有什么办法可以避免使用np.float64的惩罚，并让numpy函数返回内置float而不是float64?我发现使用numpy.float64比Python的float慢很多，而numpy.float32甚至更慢(即使我在3
以下代码的时间非常奇怪:importnumpyasnps=0foriinrange(10000000):s+=np.float64(1)#replacewithnp.float32andbuilt-infloat内置浮点:4.9秒float64:10.5秒float32:45.0秒为什么float64比float慢两倍？为什么float32比float64慢5倍？有什么办法可以避免使用np.float64的惩罚，并让numpy函数返回内置float而不是float64?我发现使用numpy.float64比Python的float慢很多，而numpy.float32甚至更慢(即使我在3
