我有一个Numpyrec数组，我想从中执行一些类似于SQL的快速查询:SELECT*wherearray['phase']=="P"。我想获得一个记录数组作为输出，每一行对应于原始数组中满足查询条件的一行。有任何想法吗？我很确定我以前做过这个，但就是不记得这个函数。谢谢rec.array([(5295499,2.8123965,127.20443,0.0,1237680436.06,908,-19.942589,134.33951,0.3888,'P',0.19513991),(5295499,2.8123965,127.20443,0.0,1237680436.06,1387,-18
我正在尝试使用numpy.savetxt将4Dnumpyfloat组输出到纯文本文件然而，当我尝试传递这个数组时，numpy给出了一个错误，指出需要一个float参数。尽管如此，numpy文档指定要传递的参数应该只是数组...而不是它应该是最大等级2。我可以让它工作的唯一方法是将数据reshape为2D(这实际上不是出于数据组织的原因总是实用的)有办法解决这个问题吗？还是必须将numpy数组reshape为2D？我期望能够像逐列样式(通过维度处理)一样以Fortran格式读取数据。还有其他可能吗？请注意，我不想使用npy格式，因为我寻求与另一个需要纯文本格式的程序兼容。
我正在将一个C++科学应用程序移植到python，由于我是python的新手，我想到了一些问题:1)我正在定义一个包含坐标(x,y)的类。这些值将被多次访问，但它们只会在类实例化后被读取。在内存和访问时间方面，使用元组还是numpy数组更好？2)在某些情况下，这些坐标将用于构建一个复数，对一个复函数求值，并使用该函数的实部。假设这个函数没有办法将实部和复数部分分开，而且最后必须使用实部，那么直接使用复数来存储(x，y)也许更好？在Python中从复杂到真实的转换开销有多严重？C++中的代码做了很多这样的转换，这大大降低了该代码的速度。3)还必须执行一些坐标转换，对于坐标，将分别访问x和
我有一组样本y和相应的x值。一些y值可能会丢失，我想使用线性插值来计算它们。使用python执行此操作的最佳方法是什么(我使用的是numpy数组)。如果您能提供一个示例代码，那就太好了。谢谢 最佳答案 请参阅有示例的numpy文档中的插值方法:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.interp.htmlscipy还提供了一组更广泛的方法:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html
我正在尝试使用来自argmin(或相关的argmax等函数)的2D索引数组来索引大型3D数组。这是我的示例数据:importnumpyasnpshape3d=(16,500,335)shapelen=reduce(lambdax,y:x*y,shape3d)#3Darrayof[random]sourceintegersintcube=np.random.uniform(2,50,shapelen).astype('i').reshape(shape3d)#2Darrayofindicesofminimumvaluealongfirstaxisminax0=intcube.argmin
我控制访问我没有root或sudo权限的计算机。Python版本为2.5.2，numpy不可用。我不能使用pythonsetup.pyinstall--user，机器上也没有任何可用的编译器。我能以某种方式使用可用的编译包吗https://edge.launchpad.net/~scipy/+archive/ppa/+packages没有安装它们？我尝试直接导入numpy模块，但它提示:Python2.5.2(r252:60911,Jan42009,21:59:32)[GCC4.3.2]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license
上下文:我最近发现了algliblibrary(用于数值计算)，这似乎是我一直在寻找的东西(稳健插值、数据分析......)，但在numpy或scipy中找不到。但是，我担心的事实是(例如，对于插值)它不接受numpy数组作为有效输入格式，而是仅常规python列表对象。问题:我深入研究了代码和文档，发现(正如预期的那样)这个列表格式只是为了转换，因为库无论如何都会将它转换成ctypes(cpython库只是底层C/C++的接口(interface)库)。这就是我担心的地方:在我的代码中，我正在使用numpy数组，因为它大大提高了我在其上执行的科学计算的性能。因此，我担心必须将传递给a
我从Kaggle获取了KDDtrack1数据集，并决定在我的16GB高内存EC2实例上将一个~2.5GB的3列CSV文件加载到内存中:data=np.loadtxt('rec_log_train.txt')pythonsession耗尽了我所有的内存(100%)，然后被杀死了。然后我使用R(通过read.table)读取同一个文件，它使用了不到5GB的ram，在我调用垃圾收集器后崩溃到不到2GB。我的问题是为什么这在numpy下会失败，以及将文件读入内存的正确方法是什么。是的，我可以使用生成器来避免这个问题，但这不是目标。 最佳答案
我对numpy的numpy.apply_along_axis()函数何时会优于简单的Python循环感到困惑。例如，考虑一个有很多行的矩阵，您希望计算每一行的总和:x=np.ones([100000,3])sums1=np.array([np.sum(x[i,:])foriinrange(x.shape[0])])sums2=np.apply_along_axis(np.sum,1,x)在这里，我什至使用了一个内置的numpy函数，np.sum，但是计算sums1(Python循环)在计算时花费了不到400毫秒sums2(apply_along_axis)需要超过2000毫秒(Wind
我遵循了另一篇文章中定义自相关函数的建议:defautocorr(x):result=np.correlate(x,x,mode='full')maxcorr=np.argmax(result)#print'maximum=',result[maxcorr]result=result/result[maxcorr]#但是最大值不是“1.0”。因此我引入了标记为“我用“时间序列分析”(Box-Jenkins)第2章的数据集尝试了该函数。我希望得到如图所示的结果。2.7在那本书中。但是我得到了以下信息:有人可以解释这种奇怪的自相关行为吗？添加(2012-09-07):我开始学习Python
