我想知道np.polyval()是否有一个方便的反函数，我在其中给出y值并求解x？我知道我可以这样做的一种方法是:importnumpyasnp#Setupthequestionp=np.array([1,1,-10])y=100#Solvep_temp=pp_temp[-1]-=yx=np.roots(p_temp)但是我的猜测是大多数人会同意这段代码的可读性低。有什么建议吗？ 最佳答案 这样的事情怎么样？In[19]:p=np.poly1d([1,1,-10])#Useapoly1dtorepresentthepolynomia
如何在python中将numpy数组转换为灰度opencv图像？经过一些处理后，我得到了一个具有以下属性的数组:最大值为:0.99999999988，最小值为8.269656407e-08，类型为:.我可以使用cv2.imshow()将其显示为图像功能，但我无法将其传递给cv2.AdaptiveTreshold()功能，因为它有错误的类型:error:(-215)src.type()==CV_8UC1infunctioncv::adaptiveThreshold如何将这个np.array转换为正确的格式？ 最佳答案 正如断言所述，a
背景我在NumPy数组中有很多数字消息代码，我需要快速将它们转换为字符串。我在性能方面遇到了一些问题，想了解原因以及如何快速解决。一些基准I-简单的方法importnumpyasnp#dictionarytouseasthelookupdictionarylookupdict={1:"val1",2:"val2",27:"val3",35:"val4",59:"val5"}#sometestdataarr=np.random.choice(lookupdict.keys(),1000000)#createalistofwordslookedupres=[lookupdict[k]for
我需要将两个大矩阵相乘并对它们的列进行排序。importnumpya=numpy.random.rand(1000000,100)b=numpy.random.rand(300000,100)c=numpy.dot(b,a.T)sorted=[argsort(j)[:10]forjinc.T]此过程需要大量时间和内存。有没有办法加快这个过程？如果不是，我如何计算执行此操作所需的RAM？我目前有一个带有4GBRAM且没有交换空间的EC2盒子。我想知道这个操作是否可以序列化，我不必将所有内容都存储在内存中。 最佳答案 为了加快速度，您可
我正在尝试对一个复杂的numpy数组进行JSON编码，为此我从astropy(http://astropy.readthedocs.org/en/latest/_modules/astropy/utils/misc.html#JsonCustomEncoder)中找到了一个实用程序:importnumpyasnpclassJsonCustomEncoder(json.JSONEncoder):""""""defdefault(self,obj):ifisinstance(obj,(np.ndarray,np.number)):returnobj.tolist()elifisinstan
这个问题在这里已经有了答案:Cartesianproductofxandyarraypointsintosinglearrayof2Dpoints(17个答案)关闭7年前。下面的代码importnumpyasnpimportitertoolsa_p1=np.arange(0,4,1)a_p2=np.arange(20,25,1)params=itertools.product(a_p1,a_p2)for(p1,p2)inparams:print(p1,p2)输出(0,20)(0,21)(0,22)(0,23)(0,24)(1,20)(1,21)(1,22)(1,23)(1,24)(2,
所以我有一个形状为(224,244,3)作为ndarray的图像。我有一个看起来像这样的图像的边界框注释{annotations:[{class:"rect",height:172,width:341,x:282,y:165},{class:"rect",height:172,width:353,x:592,y:90}],class:"image",filename:"img_05974.jpg"}我如何裁剪numpy数组，以便它给我一个像上面的边界矩形一样的图像？ 最佳答案 原则上，只需从数组中切出正确的部分即可轻松完成裁剪。例如
我正在尝试使用numpy生成2Dperlin噪声，但我得到的不是平滑的东西:mybrokenperlinnoise,withuglysquareseverywhere可以肯定的是，我在某处混淆了我的尺寸，可能是在我将四个梯度组合在一起时……但我找不到它，我的大脑现在正在融化。谁能帮我查明问题所在？无论如何，这是代码:%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefperlin(x,y,seed=0):#permutationtablenp.random.seed(seed)p=np.arange(256,dt
你好，我有一个1000个数据系列，每个系列有1500个点。它们形成一个(1000x1500)大小的Numpy数组，使用np.zeros((1500,1000))创建，然后填充数据。现在，如果我想让数组增长到1600x1100怎么办？我必须使用hstack和vstack添加数组还是有更好的方法？我希望已经在1000x1500数组中的数据不被更改，基本上只在底部和右侧添加空白数据(零)。谢谢。 最佳答案 这应该做你想做的(即，使用3x3数组和4x4数组来表示OP中的两个数组)>>>importnumpyasNP>>>a=NP.rando
鉴于threadhere看来numpy并不是超快速计算的最理想选择。有谁知道在使用numpy进行数值计算时我们必须注意哪些开销？ 最佳答案 好吧，取决于你想做什么。例如，XOR与对数值线性代数感兴趣的人几乎无关(numpy非常快，因为它使用了优化的BLAS/LAPACK库)。一般来说，从numpy获得良好性能背后的重要思想是一次分摊解释器在许多元素上的成本。换句话说，将循环从python代码(慢)移动到numpy/BLAS/LAPACK/etc中某处的C/Fortran循环中。内部结构(快速)。如果您在该操作(称为矢量化)中成功，性
