我是Python新手。我安装了Python2.7.10，它已经带有pip。我尝试运行此命令来下载NumPy库。D:\workspace\python>pipinstallnumpyCollectingnumpyCouldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementnumpy(fromversions:)Nomatchingdistributionfoundfornumpy但是我得到了这个错误。我该如何解决这个问题？我也想知道easy_install和pip的区别。 最佳答案 您现在应该可以使用
在我的AnacondaPython发行版中，复制恰好16GB或更大的Numpy数组(不管dtype是什么)会将副本的所有元素设置为0:>>>np.arange(2**31-1).copy()#worksfinearray([0,1,2,...,2147483644,2147483645,2147483646])>>>np.arange(2**31).copy()#wait,what?!array([0,0,0,...,0,0,0])>>>np.arange(2**32-1,dtype=np.float32).copy()array([0.00000000e+00,1.00000000e
以下测试代码在OSX10.7.3上对我来说是段错误，但在其他机器上不是:from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimportmultiprocessingasmpimportscipy.linalgdeff(a):print("abouttocall")###theseallcausecrashessign,x=np.linalg.slogdet(a)#x=np.linalg.det(a)#x=np.linalg.inv(a).sum()###theseareallfine#x=scipy.linalg.expm3(a).sum
我注意到在DataFrame上使用len比在底层numpy数组上使用len快得多。我不明白为什么。通过shape访问相同的信息也没有任何帮助。当我尝试获取列数和行数时，这更相关。我一直在争论使用哪种方法。我整理了以下实验，很明显我将在数据帧上使用len。但是有人可以解释为什么吗？fromtimeitimporttimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpns=np.power(10,np.arange(6))results=pd.DataFrame(columns=ns,index=pd.MultiIndex.from_product([['len','l
因为对于我的程序来说，快速索引Numpy数组是非常必要的，考虑到性能，花哨的索引没有良好的声誉，所以我决定做一些测试。尤其是当Numba发展得很快时，我尝试了哪些方法与numba一起工作得很好。作为输入，我一直在使用以下数组进行小数组测试：importnumpyasnpimportnumbaasnbx=np.arange(0,100,dtype=np.float64)#arraytobeindexedidx=np.array((0,4,55,-1),dtype=np.int32)#fancyindexingarraybool_mask=np.zeros(x.shape,dtype=np
假设我有这个:defincrementElements(x):returnx+1但我想修改它，以便它可以采用numpy数组、可迭代对象或标量，并将参数提升为numpy数组并将每个元素加1。我该怎么做？我想我可以测试参数类，但这似乎是个坏主意。如果我这样做:defincrementElements(x):returnnumpy.array(x)+1它适用于数组或可迭代对象，但不适用于标量。这里的问题是标量x的numpy.array(x)产生一些奇怪的对象，它包含在numpy数组中，但不是“真正的”数组；如果我向它添加一个标量，结果将降级为一个标量。 最佳答案
在VTK中，我可以使用以下代码片段将渲染窗口另存为图像。然而，实际上我想直接将它作为一个numpy数组获取(而不是先写再读)。im=vtkWindowToImageFilter()writer=vtkPNGWriter()im.SetInput(renderWindow)im.Update()writer.SetInputConnection(im.GetOutputPort())writer.SetFileName("file.png")writer.Write()执行此操作的最佳方法是什么？ 最佳答案 我认为没有必要涉及vtkX
我一直在将MATLAB代码移植到Python，经过相当多的工作后，我得到了一些有用的东西。然而，缺点是Python运行我的代码的速度比MATLAB慢。我知道使用优化的ATLAS库会加快速度，但实际上实现它让我感到困惑。这是正在发生的事情:我在没有安装BLAS的情况下启动了一个ipythonsession:importnumpy.distutils.system_infoassysinfoimporttimeIn[11]:sysinfo.get_info('atlas')Out[11]:{}timeit(eig(randn(1E2,1E2)))100loops,bestof3:13.4m
我们有一些Java代码想要与我们计划用Python编写的新代码一起使用，因此我们对使用Jython很感兴趣。但是，我们还想使用numpy和pandas库在此Python代码中进行复杂的统计分析。是否可以从Jython调用numpy和pandas？ 最佳答案 关注JyNI这是在alpha.2版本，截至2014年3月。 关于python-我可以用Jython运行numpy和pandas吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
我正在使用gnumpy通过在GPU上进行训练来加速神经网络训练中的某些计算。我得到了想要的加速，但我有点担心numpy(cpu)与gnumpy(gpu)结果的差异。我有以下测试脚本来说明问题:importgnumpyasgpuimportnumpyasnpn=400a=np.random.uniform(low=0.,high=1.,size=(n,n)).astype(np.float32)b=np.random.uniform(low=0.,high=1.,size=(n,n)).astype(np.float32)ga=gpu.garray(a)gb=gpu.garray(b)g
