我安装了emacs-jedi以在emacs中为python完成一些代码补全。总的来说，我必须说我印象非常深刻!它开箱即用，可以快速找到内置库的补全。但是，我将python用于科学目的，并依赖numpy和scipy来完成我的工作。出于某种原因，我没有完成这些模块。例子:importnumpytestVector=numpy.array([1,2,3])现在输入testVector。等待，什么也没有出现 最佳答案 我想知道为什么它不起作用。它看起来像sys.path问题，但它应该无需任何配置即可工作。但这里有一些暴力修复的想法。(1)运
好的，所以我有几个sympy对象(表达式)的多维numpy数组。例如:A=array([[1.0*cos(z0)**2+1.0,1.0*cos(z0)],[1.0*cos(z0),1.00000000000000]],dtype=object)等等。我想做的是使用einsum将这些数组中的几个相乘，因为我已经从我之前进行的数值计算中获得了相应的语法。问题是，当我尝试做类似的事情时einsum('ik,jkim,j',A,B,C)我收到类型错误:TypeError:invaliddatatypeforeinsum当然，在Google上快速搜索显示einsum可能无法执行此操作，但没有理由
我在一个项目中使用Numpy和Python，其中二维map由ndarray表示:map=[[1,2,3,4,5],[2,3,4,2,3],[2,2,2,1,2],[3,2,1,2,3],[4,6,5,7,4]]MAP_WIDTH=5,MAP_HEIGHT=5一个对象有一个元组位置:actor.location=(3,3)和一个View范围:actor.range=2如何编写函数actor.view_map(map)，以便map返回Actor位置周围的区域，最大范围。例如(使用上面的map)，range=1location=(3,2)=>[[2,3,4],[3,4,2],[2,2,1]]
numpy.ndarray.nbytes报告的内容让我很困惑。我刚刚创建了一个大小为100万(10^6)的单位矩阵，因此它有1万亿行(10^12)。Numpy报告该数组为7.28TB，但根据OSX事件监视器的报告，python进程仅使用3.98GB内存。整个数组是否包含在内存中？Numpy是否以某种方式压缩了它的表示，或者是由操作系统处理的？如果我简单地计算y=2*x，它应该与x大小相同，进程内存会增加到大约30GB，直到它被操作系统。为什么，我可以在x上进行什么样的操作而不会使内存使用量扩展太多？这是我使用的代码:importnumpyasnpx=np.identity(1e6)x.
我有两个大小相同的2Dnumpy数组(在此示例中在大小和内容方面进行了简化)。一个ID矩阵:1112211225112551225522555和一个值矩阵:14.817.074.340.390.225.275.95.640.033.778.939.311.363.656.711.475.778.488.758.679.632.335.352.513.3我的目标是计数并求和第二个矩阵中的值，这些值按第一个矩阵中的ID分组:1:(8,336.8)2:(9,453.4)5:(8,402.4)我可以在for循环中执行此操作，但是当矩阵的大小为数千而不只是5x5和数千个唯一ID时，处理起来会花费
Numpy有很多不同的基本类型，都是listedhere.我已经在我的程序中追踪到float32不是JSON序列化的问题，所以我已经开始测试上面列表中的所有数据类型:>>>importnumpyasnp>>>fromjsonimportdumps>>>dumps(np.bool(True))'true'>>>dumps(np.bool_(True))Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/lib/python3.4/json/__init__.py",line230,indumpsreturn_default_enc
我有一个复杂的图像处理脚本，它使用Numpy和OpenCV在Python中运行。我想在Android中运行此脚本，但找不到执行此操作的方法。经过一些研究，我发现了一些可能有用的框架，但我在使用它们时遇到了一些问题:Kivy只生成完整的APK，但我需要的是AAR或一些后台服务，以便我可以在其他应用程序中使用它QPython只运行脚本，我没有找到从我的应用程序与之通信的方法cxfreeze我试图从我的脚本生成可执行文件，然后从我的应用程序运行它，但我找不到将我的脚本编译为ARM处理器以便Android能够执行它的方法我很乐意听到有关如何在Android中运行此脚本的一些想法。是否可以roo
长期阅读，第一次写作。我在google和stackoverflow上四处搜索，但并没有真正找到这个问题的一般答案。我在使用numpy1.6.2的python2.7.3中收到“*不受支持的操作数类型:‘numpy.ndarray’和‘numpy.float64’”错误。错误来自于将numpy数组和numpyfloat相乘，但并非每次都会发生。例如:x=np.tan(1)#numpy.float64y=np.array([0,1,2,3])#numpy.ndarraynp.multiply(x,y)#worksnoproblem或者x=np.tan(np.abs(np.multiply(-
有没有办法从numpy中获取更详细的错误信息“运行时警告:乘法中遇到无效值”它来自代码中的某一行，我正在执行一些数组操作。我可以让numpy报告:(1)更多关于无效值的信息(inf?nan?)(2)导致问题的数组条目？当然，我可以自己检查数组，但如果numpy能告诉我问题出在哪里以及问题出在哪里，那就太好了。 最佳答案 您至少可以通过numpy.seterrcall获得有关错误类型的更多信息。(与链接中演示的numpy.seterr结合使用)。至于找出问题出在哪个数组上，这可能是不可能的，因为numpy必然会创建临时数组:a=b+(
是否有一种有效的方法可以在不使用循环的情况下从未排序的坐标点(即并非所有经度和/或纬度都升序或降序)创建值的二维数组？示例数据lats=np.array([45.5,45.5,45.5,65.3,65.3,65.3,43.2,43.2,43.2,65.3])lons=np.array([102.5,5.5,116.2,102.5,5.5,116.2,102.5,5.5,116.2,100])vals=np.array([3,4,5,6,7,7,9,1,0,4])示例输出每列代表一个唯一的经度(102.5、5.5、116.2和100)，每列代表一个唯一的纬度(45.5、65.3和43.2
