我正在尝试实现一个函数来计算矩阵中每个元素的Relu导数，然后将结果返回到矩阵中。我正在使用Python和Numpy。根据其他交叉验证帖子，x的Relu导数是当x>0时为1，当x目前，我有以下代码:defreluDerivative(self,x):returnnp.array([self.reluDerivativeSingleElement(xi)forxiinx])defreluDerivativeSingleElement(self,xi):ifxi>0:return1elifxi不幸的是，xi是一个数组，因为x是一个矩阵。reluDerivativeSingleElement
我正在尝试保存一个大的numpy数组并重新加载它。使用numpy.save和numpy.load，数组值被损坏/更改。保存前和加载后数组的形状和数据类型相同，但加载后数组的绝大部分值都归零。数组是(22915,22915)，值为float64，将3.94gb作为.npy文件，数据条目平均约为.1(不是可以合理地转换为零的微小float)。我正在使用numpy1.5.1。任何关于为什么会发生这种腐败的帮助将不胜感激，因为我不知所措。下面是一些代码，提供上述声明的证据。In[7]:mOut[7]:array([[0.,0.02023,0.00703,...,0.02362,0.02939,
我在使用OpenCV2PythonAPI时遇到了一个大问题。不再有单独的OpenCV矩阵类型。每个矩阵实际上都是一个numpy矩阵。到目前为止，一切都很好。在这些需要特定数据类型的矩阵上调用OpenCV函数时会出现问题。OpenCV似乎在协调numpy数据类型与OpenCV数据类型方面存在问题。例如，带有np.uint8的numpy矩阵似乎不会被识别为cv_8uc1。这是一个具体的例子，它在尝试对阈值图像进行距离变换时出错:#thresholdoperationval,thr=cv2.threshold(img,64,255,cv2.THRESH_BINARY)#storagematr
我正在尝试生成一个有效的代码来生成一些随机位置向量，然后我用它来计算一对相关函数。我想知道是否有直接的方法来限制放置在我的框中的任意两点之间允许的最小距离。我目前的代码如下:defpointRun(number,dr):"""Computethe3Dpaircorrelationfunctionforarandomdistributionof'number'particlesplacedintoa1.0x1.0x1.0box."""##Createarrayofdistancesoverwhichtocalculate.r=np.arange(0.,1.0+dr,dr)##Genera
这是功能还是错误？有人可以向我解释numpymasked_array的这种行为吗？它似乎在应用求和操作后更改了fill_value，如果您打算使用填充结果，这会造成混淆。data=ones((5,5))m=zeros((5,5),dtype=bool)"""Maskoutrow3"""m[3,:]=Truearr=ma.masked_array(data,mask=m,fill_value=nan)printarrprint'Fillvalue:',arr.fill_valueprintarr.filled()farr=arr.sum(axis=1)printfarrprint'Fil
我发现有几个SO问题以这样或那样的方式询问这个问题，但实际上没有一个给出列表或引用一个。Thisquestion指awikipage，但是当wiki页面谈论GIL和多线程时，它没有给出GIL发布函数的列表。Thismailinglistpost表示找出答案的唯一方法是阅读numpy源代码。真的吗？ 最佳答案 不能保证能捕捉到所有的东西，但我只是跑了:gitgrepnogil在我克隆的numpy存储库中。它在2个文件中出现了82次用法:random/mtrand/mtrand.pyxrandom/mtrand/numpy.pxd
SciPy和Numpy都内置了奇异值分解(SVD)函数。命令基本上是scipy.linalg.svd和numpy.linalg.svd。这两者有什么区别？它们中的任何一个都比另一个更好吗？ 最佳答案 来自FAQpage，它说scipy.linalg子模块为FortranLAPACK库提供了一个更完整的包装器，而numpy.linalg试图能够独立于LAPACK进行构建。我做了一些benchmarks对于svd函数的不同实现，发现scipy.linalg.svd比对应的numpy更快:然而，jax包裹的numpy，又名jax.nump
我在计算Numpy中的表达式时发现了一个奇怪的性能差异。我执行了以下代码:importnumpyasnpmyarr=np.random.uniform(-1,1,[1100,1100])然后%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.001)**2)>>184ms±301µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1loopeach)和%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.1)**2)>>12.3ms±34.3µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100loopseach)在第二种情况下，计算速度几乎快了15倍!请
我是python和numpy的新手，所以如果这个问题很简单，请原谅!我有一个负值数组(已排序):>>>neg[-1.53507843e+02-1.53200012e+02-1.43161987e+02...,-6.37326136e-1-3.97518490e-10-3.73480691e-10]>>>neg.shape(12922508,)我需要将此数组添加到它的副本(但具有正值)以找到平均为零的分布的标准偏差。所以我做了以下事情:>>>pos=-1*neg>>>pos=pos[::-1]#Justtomakeitlooksymmetricforthedisplaybellow!>>
我正在尝试用python编写一个模块，它将在屏幕上绘制一个numpy颜色数据(rgb)数组。目前我正在使用这样的3维颜色数组:numpy.ones((10,10,3),dtype=np.float32,order='F')#(for10x10purewhitetiles)将其绑定(bind)到缓冲区并使用glVertexAttribArray将数据广播到图block数组(点Sprite)(在本例中为10x10数组)，这对于静态图像非常有效。但我希望能够更改数组中的数据并让缓冲区反射(reflect)此更改，而无需从头开始重建它。目前我已经构建了缓冲区:glBufferData(GL_A
