所以我在我的软件中遇到了一个相当大的瓶颈。我在cords中有一组坐标，其中每一行对应于X,Y,Z坐标。cords中的每个坐标在atom_proj中都有一个定义的区域。atoms变量对应于cords变量，并为atom_proj提供key。我将坐标投影到grid数组上，然后旋转并重复直到满足旋转次数。我只投影X和Z坐标，忽略Y。下面是我的代码的简化版本。对于小坐标集和旋转次数，代码运行相对较快。但如果坐标集和旋转列表都很大，则可能需要很长时间。坐标的数量可以从几百到几万不等。我将grid上的区域投影到一定数量或旋转范围内以生成热图。下面还显示了坐标集的热图示例。问题:(i)-如何减少坐标到

我必须执行以下类型的许多循环foriinrange(len(a)):forjinrange(i+1):c[i]+=a[j]*b[i-j]其中a和b是短数组(大小相同，大约在10到50之间)。这可以使用卷积有效地完成:importnumpyasnpnp.convolve(a,b)但是，这给了我完整的卷积(即，与上面的for循环相比，向量太长了)。如果我在卷积中使用“相同”选项，我会得到中心部分，但我想要的是第一部分。当然，我可以从完整向量中去掉不需要的部分，但如果可能的话，我想去掉不必要的计算时间。有人可以建议更好的循环矢量化吗？ 最佳答案

我有一对元组:pairs=[(3,6),(7,2),(8,5),(9,5),(5,13),(10,6),(6,1),(1,13),(11,2),(2,13),(12,4),(4,13)]每一对都描述了两点之间的连接，即点3和点6之间有一条线。目前，这样做:i=0forpointinpairs:i+=1plt.plot(point,(i,i))plt.show()给我每个点和它各自的目的地之间的直线:但是，我正在寻找将这些线连接在一起以创建“桥梁”图的方法，大致如下:谢谢! 最佳答案 使用networkx,importnetworkx

这可能更像是一个“方法”或概念性问题。基本上，我有一个像这样的python多维列表:my_list=[[0,1,1,1,0,1],[1,1,1,0,0,1],[1,1,0,0,0,1],[1,1,1,1,1,1]]我必须做的是遍历数组并将每个元素与直接围绕它的元素进行比较，就好像列表被布置为矩阵一样。例如，给定第一行的第一个元素，my_list[0][0]，我需要知道my_list[0][1]的值,my_list[1][0]和my_list[1][1].“周围”元素的值将决定应如何操作当前元素。当然，对于数组中心的元素，需要进行8次比较。现在我知道我可以简单地遍历数组并与索引值进行比较

我正在寻找从Python代码加速log-sum-exp(使用“最大技巧”)操作的选项。我在Windows8上使用Python2.7。我整理了使用Numpy、Scipy的实现、Numba、Cython、Weave和numexpr的实现比较，可以查看hereonnbviewer.我原以为我的Cython和Weave版本是所有版本中最快的，因为它们最接近native代码。但实际上，它们比我的其他版本慢。如何尽可能快地制作这些版本？编辑:wrt最初的笔记本，在所有方法中添加了max技巧，使比较不那么琐碎，更接近我的实际需要。 最佳答案 对于

>>请参阅下面的编辑我正在通过pyUSB使用FTDID2xx驱动程序通过串行处理来自特殊像素化CCD相机的数据。相机可以以高带宽运行到PC，高达80帧/秒。我很喜欢这样的速度，但我知道Python不可行，因为它是一种脚本语言，但我想知道我能得到多接近-无论是我在代码中遗漏的一些优化，线程，或使用其他方法。我立即认为打破最耗时的循环并将它们放入C代码中，但我对C代码没有太多经验，如果可能的话，我不确定让Python与其进行内联交互的最佳方式。我有使用SciPy/Numpy在Python中大量开发的复杂算法，这些算法已经过优化并且具有可接受的性能，所以我需要一种方法来加速数据的获取以反馈给

我对NumPy据说是对其算术数组操作进行矢量化的概念感到有点挣扎:它是否克服了Python的GIL，因为NumPy的一部分是用C实现的？另外，Numexpr是如何工作的呢？如果我理解正确的话，它通过优化的JIT运行代码并启用多线程，从而克服了Python的GIL。“真正的”矢量化不是更像是多进程而不是多线程吗？ 最佳答案 在某些情况下，NumPy可能会使用一个库，该库使用多个进程来进行处理，从而将负担分散到多个内核上。然而，这取决于库，与NumPy中的python代码没有太大关系。所以，是的，如果不是用python编写的，NumPy

我之前问过here提出以下代码行:parameters=[{'weights':['uniform'],'n_neighbors':[5,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]}]clf=GridSearchCV(neighbors.KNeighborsRegressor(),parameters,n_jobs=4)clf.fit(features,rewards)但是当我运行它时出现了另一个与之前提出的问题无关的问题。Python以以下操作系统错误消息结束:Process:Python[1327]Path:/Library/Frameworks/Python.

我通过Anaconda2.1.0发行版使用scipy和numpy。我使用Spyder作为我的PythonIDE。运行importscipyassp时，无法通过sp.访问optimize、linalg、cluster等子包但是，当我运行importnumpyasnp时，我能够通过np.这两个导入以不同的方式工作是否有原因？为什么importscipyassp没有将所有scipy子包抓取到sp的命名空间中？ 最佳答案 这种不同导入行为的可能性是python语言的设计造成的。默认情况下，模块(*)的导入语句仅导入主模块，而不导入子模块。主

我有一些使用numpy的python代码，并且已经成功运行了一年或更长时间。上周突然报错如下:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2507:VisibleDeprecationWarning:`rank`isdeprecated;usethe`ndim`attributeorfunctioninstead.Tofindtherankofamatrixsee`numpy.linalg.matrix_rank`.VisibleDeprecationWarning)我在网上找不到太多东西，但我发现这