我找不到任何关于numpy如何处理以前内存映射区域的取消映射的文档:munmapfornumpy.memmap()和numpy.load(mmap_mode)。我的猜测是它只在垃圾收集时完成，对吗？ 最佳答案 是的，只有当对象被垃圾回收时它才会关闭；memmap.close方法什么都不做。您可以调用x._mmap.close()，但请记住，对x对象的任何进一步访问都会导致python崩溃。 关于python-取消NumPy内存映射的映射，我们在StackOverflow上找到一个类似的问

我认为这是一个常见的组合问题，但我似乎找不到它的名称或任何相关资料。我在Python和numpy中这样做，但如果有一个快速的矩阵方法，我可能可以翻译。基本上，给定n个项目，我需要生成所有方法将它们放入m个箱子。例如，将4个项目分到3个箱中会得到类似[(4,0,0),(3,1,0),(3,0,1),(2,2,0),(2,1,1),...]。这是一种总量固定的产品。使用itertools实现这个很简单。importitertoolsdeffixed_total_product(bins,num_items):"""Returniteratorofallitembinningpossibil

是否有可能创建一个行为非常像collections.namedtuple的NumPy对象，在某种意义上可以像这样访问元素:data[1]=42data['startdate']='2011-09-20'#Slightgeneralizationofwhatispossiblewithanamedtuple我尝试使用复杂的数据类型:>>>data=numpy.empty(shape=tuple(),dtype=[('startdate','S11'),('n',int)])这将创建一个具有一种namedtuple类型的0维值；它几乎可以工作:>>>data['startdate']='2

我已经测试了这个talk中演示的示例[pytables]使用numpy(第20/57页)。据说，a[:,1].sum()需要9.3毫秒，而a[1,:].sum()只需要72us。我试图重现它，但没有成功。我测量错了吗？还是自2010年以来NumPy发生了变化？$python2-mtimeit-n1000--setup\'importnumpyasnp;a=np.random.randn(4000,4000);''a[:,1].sum()'1000loops,bestof3:16.5usecperloop$python2-mtimeit-n1000--setup\'importnumpy

我看过thisanswer这解释了如何计算特定百分位数的值，以及thisanswer其中解释了如何计算对应于每个元素的百分位数。使用第一个解决方案，我可以计算值并扫描原始数组以找到索引。使用第二种解决方案，我可以扫描整个输出数组以查找我正在寻找的百分位数。但是，如果我想知道对应于特定百分位数的索引(在原始数组中)(或包含与该索引最接近的元素的索引)，则两者都需要额外扫描。是否有更直接或内置的方法来获取与百分位数对应的索引？注意:我的数组没有排序，我想要原始的、未排序的数组中的索引。 最佳答案 这有点复杂，但您可以使用np.argpa

我正在尝试创建一个NumPy数组，该数组随后将由一些日期时间值填充。我似乎无法让它发挥作用。importnumpyasnpt=np.empty(3,dtype='datetime64')t我收到一个TypeError:Invaliddatetimeunit"generic"inmetadata。如果我尝试也一样:importnumpyasnpt=np.empty(3,dtype='datetime64')t[0]=np.datetime64('2014-12-1220:20:20')我得到:TypeError:Cannotcastnumpytimedelta64scalarfromme

我想测试两个numpy数组是否(接近)相等，所以我一直在使用np.allclose函数。唯一的问题是，如果给定一个二维矩阵和一个元素相等的三维矩阵，它会返回True。importnumpyasnpx=np.array([[3.14159265,-0.1],[-0.1,0.1]])y=np.array([[math.pi,-0.1],[-0.1,0.1]])z1=np.array([[[3.14159265,-0.1],[-0.1,0.1]],[[3.14159265,-0.1],[-0.1,0.1]]])z2=np.array([[[math.pi,-0.1],[-0.1,0.1]],

假设我有一个函数f，它可以将坐标作为参数并返回一个整数(在本例中为f(x))。坐标可以是多维的，以列表的形式存在。我的目标是用两个坐标之间的所有值填充一个numpy数组。我试图列出所有可能的索引并将其用作矢量化函数的输入。这是我的二维坐标代码:importitertoolsimportnumpydefindex_array(lower_corner,upper_corner):x_range=range(lower_corner[0],upper_corner[0])y_range=range(lower_corner[1],upper_corner[1])returnnumpy.ar

比较shape和len时是否存在差异(例如性能)？考虑以下示例:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:a=np.array([1,2,3,4])In[3]:a.shapeOut[3]:(4,)In[4]:len(a)Out[4]:4快速运行时比较表明没有区别:In[17]:a=np.random.randint(0,10000,size=1000000)In[18]:%timea.shapeCPUtimes:user6µs,sys:2µs,total:8µsWalltime:13.1µsOut[18]:(1000000,)In[19]:%timelen(a)CPUtim

这个问题在这里已经有了答案:PandasMerging101(8个答案)关闭3年前。我有两个矩阵，对应于数据点(x,y1)和(x,y2):x|y1------------0|01|12|23|34|45|5x|y2----------------0.5|0.51.5|1.52.5|2.53.5|3.54.5|4.55.5|5.5我想创建一个新矩阵，将x值组合到一个列中，并在适当的y1中包含NaN>，y2列:x|y1|y2-----------------------------0|0|NaN0.5|NaN|0.51|0|NaN1.5|NaN|1.5...|...|...5|5|NaN5