我有一个按以下方式定义的查找表:|标题行元素为(hh)标题列(inc)元素为用户将输入一个值示例(1.3,25,000)、(0.2,50,000)等等。scipy.interpolate()应该进行插值以确定正确的值。目前，我能做到这一点的唯一方法是使用一堆if/elifs，如下所示。我很确定有更好、更有效的方法可以做到这一点这是我到目前为止所得到的:importnumpyasnpfromscipyimportinterpolateif(ua==1):if(inc=1&hh 最佳答案 编辑:更新内容以反射(reflect)您在上面的
我正在尝试使用并加速花式索引来“连接”两个数组并在其中一个结果轴上求和。像这样:$ipythonIn[1]:importnumpyasnpIn[2]:ne,ds=12,6In[3]:i=np.random.randn(ne,ds).astype('float32')In[4]:t=np.random.randint(0,ds,size=(1e5,ne)).astype('uint8')In[5]:%timeiti[np.arange(ne),t].sum(-1)10loops,bestof3:44msperloop有没有一种简单的方法可以加速In[5]中的语句？我应该使用OpenMP和
我对python有点陌生，我在另一个程序(ABAQUS)中使用python模块。然而，这个问题完全与python相关。在程序中，我需要创建一个整数数组。该数组稍后将用作ABAQUS中定义的函数的输入。问题与整数的数据类型有关。在数组中，整数的数据类型为“int64”。但是，当我将数组输入所需的函数时出现以下错误:"OnlyINT,FLOATandDOUBLEsupportedbytheABAQUSinterface(usemultiarraywithtypecodeintifstandardlongis64bit)"我不需要ABAQUS方面的帮助。如果我在python中将数据类型转换为
我想用numpy.random.normal创建一个只包含正值的正态分布数组。例如，下面说明它有时返回负值，有时返回正值。我如何修改它以使其只返回正值？>>>importnumpy>>>numpy.random.normal(10,8,3)array([-4.98781629,20.12995344,4.7284051])>>>numpy.random.normal(10,8,3)array([17.71918829,15.97617052,1.2328115])>>>我想我可以这样解决:myList=numpy.random.normal(10,8,3)whileiteminmyLi
我正在尝试安装scipy和numpy。因为我没有root权限，当我首先尝试安装numpy时，我输入了pythonsetup.pyinstall--prefix=/data3/home，它起作用了。当我随后尝试安装scipy时，它报告了这个错误:File"setup.py",line230,insetup_package()File"setup.py",line218,insetup_packagefromnumpy.distutils.coreimportsetupImportError:Nomodulenamednumpy.distutils.core我该如何解决这个问题？
我有一个大型numpy.ndarray数组，我想从中提取第4列和第5列并将这些列放入二维数组中。[i,0]元素应该是第4列的值，[i,1]应该是第5列的元素。我尝试使用numpy.hstack函数来执行此操作。a=numpy.asarray([1,2,3,4,5])foriinrange(5):a=numpy.vstack([a,numpy.asarray([1,2,3,4,5])])combined=np.hstack([a[:,3],a[:,4]])但是，这只是给了我一个nx1数组。我已经尝试了多种使用连接的方法，看起来像这些例子:combined=np.concatenate([
假设我有一个像这样的numpy数组:a=array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[3,2,1]])我想检查第二个元素是否==2。我知道我可以做到:>>>a[:,1]==2array([True,False,False,True],dtype=bool)返回bool值。我的问题是，如何获取条件为真的行的行号？在这个例子中，我想返回array([0,3])因为第0行和第3行匹配条件第二个元素==2。 最佳答案 使用np.where返回索引:In[79]:np.where(a[:,1]==2)Out[79]:(arr
我正在尝试计算numpy数组中包含的多个时间序列之间的成对距离。请看下面的代码print(type(sales))print(sales.shape)(687,157)因此，sales包含687个长度为157的时间序列。使用pdist计算时间序列之间的DTW距离。importfastdtwimportscipy.spatial.distanceassddefmy_fastdtw(sales1,sales2):returnfastdtw.fastdtw(sales1,sales2)[0]distance_matrix=sd.pdist(sales,my_fastdtw)---编辑:尝试不
我有一个C函数来规范化对数空间中数组的行(这可以防止数值下溢)。我的C函数原型(prototype)如下:voidnormalize_logspace_matrix(size_tnrow,size_tncol,double*mat);您可以看到它接受一个指向数组的指针并就地修改它。C代码当然假定数据保存为C连续数组，即连续行。我使用Cython将函数包装如下(省略了导入和cdefexternfrom):defnormalize_logspace(np.ndarray[np.double_t,ndim=2]mat):cdefPy_ssize_tn,dn=mat.shape[0]d=mat
我正在处理一些处理numpy矩阵和ndarrays的相当计算密集型计算，并且通过一些挖掘，大约有十几种方法不实现记忆化，通常充满冲突，以及ndarrays是可变对象的问题。有没有人遇到过可以处理numpy对象的相当通用的内存装饰器？ 最佳答案 这个包怎么样:http://packages.python.org/joblib/memory.html2021年更新https://joblib.readthedocs.io/en/latest/generated/joblib.Memory.html
