在测试过程中，我注意到了一些奇怪的事情。我正在对很多向量进行FFT，有时numpyFFT函数似乎会崩溃。我对此进行了简要调试，发现某些向量长度触发了该行为。顺便说一句，我一直在运行一个脚本，令我惊讶的是，它并没有崩溃，只是花了一点时间。有没有人知道发生了什么，以及如何应对这种情况。我已经看到很多不同的FFT大小，下面只是一个例子。importnumpyasnpimporttimea=np.zeros(166400)start=time.time()audio_fft=np.fft.fft(a,len(a))print"ittook%fs"%(time.time()-start)a=np

如果我想按行(或按列)将函数应用于ndarray，我是看ufuncs(看起来不像)还是某种类型的数组广播(不是我要找的)要么？)？编辑我正在寻找类似于R的应用函数的东西。例如，apply(X,1,function(x)x*2)将通过匿名定义的函数将2乘以X的每一行，但也可以是命名函数。(这当然是一个愚蠢的、人为的例子，其中实际上不需要apply)。没有通用的方法来跨NumPy数组的“轴”应用函数，？ 最佳答案 首先，许多numpy函数都有一个axis参数。使用这种方法可能(并且更好)做您想做的事。但是，通用的“按行应用此函数”方法看

是否可以将numpy的linalg.matrix_power与模一起使用，以便元素不会增长到大于某个值？ 最佳答案 为了防止溢出，您可以利用这样一个事实:如果您首先对每个输入数字取模，您会得到相同的结果；事实上:(M**k)modp=([Mmodp]**k)modp,对于矩阵M。这来自以下两个基本恒等式，它们对整数x和y(以及正幂p)有效:(x+y)modp=([xmodp]+[ymodp])modp#Alladditionscanbedoneonnumbers*modulop*(x*y)modp=([xmodp]*[ymodp])

我有两个相同大小的二维数组a=array([[1,2],[3,4],[5,6]])b=array([[1,2],[3,4],[7,8]])我想知道b在a中的行。所以输出应该是:array([True,True,False],dtype=bool)没有制作:array([any(i==a)foriinb])因为a和b很大。有一个函数可以做到这一点，但只适用于一维数组:in1d 最佳答案 我们真正想做的是使用np.in1d...除了np.in1d仅适用于一维数组。我们的阵列是多维的。但是，我们可以将数组视为字符串的一维数组:arr.vi

嘿，这是一个快速简单的问题...我如何找到这个矩阵的最小值，不包括0？如8arr=numpy.array([[0.,56.,20.,44.],[68.,0.,56.,8.],[32.,56.,0.,44.],[68.,20.,56.,0.]]) 最佳答案 当你使用numpy时，你可以使用arr[arr>0].min()针对您发布的案例。但是如果你的数组可能有负值，那么你应该使用arr[arr!=0].min() 关于python-如何在numpy矩阵中找到最小值？，我们在StackOve

我经常将16位灰度图像数据转换为8位图像数据进行显示。调整最小和最大显示强度以突出图像的“有趣”部分几乎总是有用的。下面的代码大致可以满足我的要求，但它丑陋且效率低下，并且会生成许多图像数据的中间副本。如何以最少的内存占用和处理时间实现相同的结果？importnumpyimage_data=numpy.random.randint(#Realisticimageswouldbemuchlargerlow=100,high=14000,size=(1,5,5)).astype(numpy.uint16)display_min=1000display_max=10000.0print(im

In[127]:x=np.arange(2)In[128]:np.cov(x,x)Out[128]:array([[0.5,0.5],[0.5,0.5]])In[129]:x.var()Out[129]:0.25为什么会这样？我认为协方差矩阵对角线元素应该是序列的方差。 最佳答案 在numpy中，cov默认为1的“deltadegreeoffreedom”，而var默认为0的ddof。从注释到numpy。变种Notes-----Thevarianceistheaverageofthesquareddeviationsfromthem

我在使用numpy.vectorize函数时遇到一些问题。我定义了一个适用于单元素输入的函数，但矢量化版本返回不同的结果-我做错了什么？代码:defc_inf_comp(z):ifz>0:returnnp.exp(-1./(z*z))else:return0>>>x=np.array([-10.,10.])>>>xarray([-10.,10.])>>>c_inf_comp(x[0])0>>>c_inf_comp(x[1])0.99004983374916811>>>vfunz=np.vectorize(c_inf_comp)>>>vfunz(x)array([0,0])

我正在执行如下的最小二乘回归(单变量)。我想用R^2来表达结果的重要性。Numpy返回一个未缩放的残差值，这是对其进行归一化的明智方法。field_clean,back_clean=rid_zeros(backscatter,field_data)num_vals=len(field_clean)x=field_clean[:,row:row+1]y=10*log10(back_clean)A=hstack([x,ones((num_vals,1))])soln=lstsq(A,y)m,c=soln[0]residues=soln[1]printresidues

假设您有一个需要求和的值数组d=[1,1,1,1,1]第二个数组指定哪些元素需要加在一起i=[0,0,1,2,2]结果将存储在一个大小为max(i)+1的新数组中。因此，例如i=[0,0,0,0,0]相当于对d的所有元素求和并将结果存储在位置0大小为1的新数组。我尝试使用c=zeros(max(i)+1)c[i]+=d但是，+=操作只添加每个元素一次，因此给出了意想不到的结果[1,1,1]代替[2,1,2]如何正确实现这种求和？ 最佳答案 如果我没看错问题，有一个快速函数可以解决这个问题(只要数据数组是1d)>>>i=np.arra