这是我在Octave中的代码:sum(bsxfun(@times,X*Y,X),2)代码的bsxfun部分产生逐元素乘法，所以我认为numpy.multiply(X*Y,X)可以解决问题，但我遇到了一个异常(exception)。当我做了一些研究时，我发现按元素乘法不适用于Python数组(特别是如果X和Y的类型为“numpy.ndarray”)。所以我想知道是否有人可以对此进行更多解释——也就是说，将类型转换为不同类型的对象会起作用吗？Octave代码有效，所以我知道我没有线性代数错误。我假设bsxfun和numpy.multiply实际上并不等同，但我不确定为什么这样任何解释都会很
问题:给定一个字符串数据数组dataSet=np.array(['kevin','greg','george','kevin'],dtype='U21'),我想要一个返回索引数据集的函数indexed_dataSet=np.array([0,1,2,0],dtype='int')和一个查找表lookupTable=np.array(['kevin','greg','george'],dtype='U21')这样(lookupTable[indexed_dataSet]==dataSet).all()是真的。请注意，indexed_dataSet和lookupTable都可以进行排列，这
我正在使用nibabel库从nii文件加载数据。我在http://nipy.org/nibabel/gettingstarted.html阅读了lib的文档,并发现Thisinformationisavailablewithouttheneedtoloadanythingofthemainimagedataintothememory.OfcoursethereisalsoaccesstotheimagedataasaNumPyarray这是我加载数据及其形状的代码importnibabelasnibimg=nib.load('example.nii')data=img.get_data
我是大学计算机科学专业的学生，正在为我的CalcIII类(class)开发一个涉及奇异值分解的编程项目。这个想法基本上是将mxn维度的图像转换为mxn矩阵，其中每个元素是一个元组，表示点(m,n)处像素的颜色channel(r,g,b)。我正在使用Python，因为它是迄今为止我真正(很好)学过的唯一一门语言。据我所知，Python通常不喜欢将元组作为数组的元素。我自己做了一些研究，找到了一个解决方法，即按如下方式预分配数组:defimage_to_array():#convertsanimagetoanarrayaPic=loadPicture("zorak_color.gif"
我有以下代码:importnumpydefnumpysum(n):a=numpy.arange(n)**2b=numpy.arange(n)**3c=a+breturncsize=3000c=numpysum(size)运行时报错:D:\Work\programming\python\test_1\src\test1_numpy.py:6:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinpowerb=numpy.arange(n)**3请注意，以下numpyless函数可以正常工作:defpythonsum(n):a=list(range(n))b=li
这看起来非常简单，但我似乎无法弄清楚如何将-Pi和Pi之间的角度映射到0到2Pi的范围内。我尝试使用np.select但由于某种原因它卡住了我的程序。我需要这个范围内的角度，因为它们将用作不能输出负数的神经网络的训练数据。audio=wav.read('/home/chase/Desktop/ge.wav')[1].astype(np.float32)audio=np.mean(audio,1)audio/=np.max(np.abs(audio))audio=np.array([np.fft.rfft(audio[i:i+FRAME_SIZE])foriinrange(0,len(a
是否有更惯用的方式来显示图像网格，如下例所示？importnumpyasnpdefgallery(array,ncols=3):nrows=np.math.ceil(len(array)/float(ncols))cell_w=array.shape[2]cell_h=array.shape[1]channels=array.shape[3]result=np.zeros((cell_h*nrows,cell_w*ncols,channels),dtype=array.dtype)foriinrange(0,nrows):forjinrange(0,ncols):result[i*ce
我正在尝试运行jupyternotebook并收到以下错误。我正在使用Win7和anacondapython3.7。ImportError:Somethingiswrongwiththenumpyinstallation.Whileimportingwedetectedanolderversionofnumpyin['c:\users\paperspace\anaconda3\envs\tensorflow10\lib\site-packages\numpy'].Onemethodoffixingthisistorepeatedlyuninstallnumpyuntilnoneisfo
似乎如果它是相同的分布，从numpy.random中抽取随机样本比从scipy.stats.-.rvs中抽取随机样本更快。我想知道是什么导致两者之间的速度差异？ 最佳答案 scipy.stats.uniform其实用的是numpy，这里是stats中对应的函数(mtrand是numpy.random的别名)classuniform_gen(rv_continuous):def_rvs(self):returnmtrand.uniform(0.0,1.0,self._size)scipy.stats有一些开销用于错误检查和使接口(in
我正在考虑学习lua，我了解到它是一种比python更小的语言，并且具有LuaJIT形式的高效JIT编译器实现。我想知道是否可以像使用python和Numpy+Scipy一样使用lua。此外，如果Lua有numpy+scipy等价物，它是否有matplotlib等价物？ 最佳答案 还有一些东西，我发现了一些类似于Scipy+matplotlibforLua的东西，我不确定2011年1月最后一个版本的开发有多活跃，它是GSL-shell它利用GSL库并具有绘图功能，它更像matlab而不是scipy+matplotlib。
