我在程序中使用了语句dataTrain=np.log(mdataTrain).diff()。我想扭转声明的影响。如何在Python中完成？ 最佳答案 反过来将涉及先累加和再取指数。由于pd.Series.diff丢失信息，即系列中的第一个值，您需要存储和重用此数据:np.random.seed(0)s=pd.Series(np.random.random(10))print(s.values)#[0.54881350.715189370.602763380.544883180.42365480.64589411#0.43758721

我正在尝试在两个3D数组上广播“>”的简单操作。一个具有维度(m,1,n)，另一个具有维度(1,m,n)。如果我改变第三维(n)的值，我会天真地期望计算速度会随着n缩放。但是，当我尝试明确地测量它时，我发现当n从1增加到2时，计算时间增加了大约10倍，之后缩放是线性的。为什么从n=1到n=2时计算时间会急剧增加？我假设它是numpy中内存管理的产物，但我正在寻找更多细节。下面附有代码和结果图。importnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompute_time(n):x,y=(np.random.uniform(siz

我有一个相当大的1dnumpy数组Xold给定值。这些值应为根据2dnumpy数组Y指定的规则替换:一个例子是Xold=np.array([0,1,2,3,4])Y=np.array([[0,0],[1,100],[3,300],[4,400],[2,200]])每当Xold中的值与Y[:,0]中的值相同时，Xnew中的新值应该是Y[:,1]中的对应值。这是通过两个嵌套的for循环完成的:Xnew=np.zeros(len(Xold))foriinrange(len(Xold)):forjinrange(len(Y)):ifXold[i]==Y[j,0]:Xnew[i]=Y[j,1]对

我有一个由0和1组成的numpy数组。数组中的每个1序列代表一个事件的发生。我想用特定于事件的ID号标记与事件对应的元素(以及带有np.nan的其余数组元素)我当然可以在循环中这样做，但是是否有更多的“python-ish”(快速，矢量化)的方式？我要标记的具有3个事件的numpy数组示例。importnumpyasnparr=np.array([0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1])some_func(arr)#Expectedoutputofsome_funcIsearchfor:#[np.nan,np.nan,np.nan,0,0,0,np.n

我有一些实验数据(对于y、x、t_exp、m_exp)，并且想使用constrainedmultivariateBFGSmethod为这些数据找到“最佳”模型参数(A、B、C、D、E).参数E必须大于0，其他无限制。deffunc(x,A,B,C,D,E,*args):returnA*(x**E)*numpy.cos(t_exp)*(1-numpy.exp((-2*B*x)/numpy.cos(t_exp)))+numpy.exp((-2*B*x)/numpy.cos(t_exp))*C+(D*m_exp)initial_values=numpy.array([-10,2,-20,0.

我目前有一个在PiCloud上运行的项目，该项目涉及ODE求解器的多次迭代。每次迭代都会生成一个大约30行和1500列的NumPy数组，每次迭代都会附加到先前结果数组的底部。通常，我只是让函数返回这些相当大的数组，将它们保存在内存中并一次处理它们。异常(exception)PiCloud对函数可以输出和输出返回的数据大小有相当严格的限制，以降低传输成本。这很好，只是这意味着我必须启动数千个作业，每个作业都在迭代中运行，开销相当大。看起来最好的解决方案是将输出写入文件，然后使用他们拥有的另一个没有传输限制的函数收集文件。我最好的选择是将其转储到CSV文件中吗？我应该在每次迭代中添加到CS

类似numpy.random.uniform()的函数返回两个边界之间的浮点值，包括第一个边界但不包括顶部边界。也就是说，numpy.random.uniform(0,1)可能产生0但永远不会产生1。我正在获取这些数字并使用有时会返回超出范围的结果的函数来处理它们。我可以使用numpy.clip()将范围外的值砍回0-1，但不幸的是，该限制包含最高数字。如何在python中指定“无限小于1的数字”？ 最佳答案 好吧，如果你使用的是numpy，你可以简单地使用numpy.nextafter:>>>importnumpy>>>numpy

创建2Dnumpy“矩形”数组的“正确”方法是什么，例如:000000000000000000000000000000000000000000000000111110000000000000011111000000000000001111100000000000000000000000即在特定范围内具有给定值的数组，否则为零？ 最佳答案 只需创建一个零数组并将您想要的区域设置为一个。例如importnumpyasnpdata=np.zeros((6,18))data[2:5,9:14]=1printdata这会产生:[[0.0.0.

我加引号是因为我的意思是例如:B=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]]假设我们选择第2,4行和第1,3列，交叉点将给我们A=[[6,8],[16,18]]我的问题是假设我有A和B，有没有办法找出从B中选择了哪些行和列给A？顺便说一下，如果你能用python/numpy给出答案就更好了。但仅在数学或其他编程语言中也可以。 最佳答案 这是一个非常困难的组合问题。事实上SubgraphIsomorphismProblem可以简化为您的问题(如果矩阵A只有0

我试图更喜欢来自CondaForge的包(为了可用性和兼容性)。然而，Conda似乎更喜欢来自其他channel的核心库版本(例如NumPy)。例如，当我尝试安装一个新库时，Conda会提出降级NumPy，但如果我要求安装相同的库和NumPy，Conda不再建议降级。为什么？$condainstall-cconda-forgebeautifulsoup4ThefollowingNEWpackageswillbeINSTALLED:beautifulsoup4:4.6.3-py36_0conda-forgeThefollowingpackageswillbeUPDATED:numpy-b