我在球体上有两组点，在下面的代码示例中标记为“obj”和“ps”。我想识别所有距离“ps”点小于特定角度距离的“obj”点。我对此的看法是用3D单位向量表示每个点，并将它们的点积与cos(最大分离)进行比较。这可以通过numpy广播轻松完成，但在我的应用程序中，我有n_obj~500,000和n_ps~50,000，因此广播的内存需求太大。下面我使用numba粘贴了我当前的拍摄。这可以进一步优化吗？fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportnormalizedefgen_points(n):"""ge
问题所以我有50个netCDF4数据文件，其中包含全局网格上数十年的每月温度预测。我正在使用np.mean()对所有50个数据文件进行整体平均，同时保留时间长度和空间比例，但np.mean()给了我两个不同的答案。我第一次运行它的代码块时，它给了我一个数字，当对纬度和经度进行平均并针对各个运行绘制时，它略低于合奏的平均值。如果我重新运行该block，它会给我一个看起来正确的不同均值。代码我不能在这里复制每一行，因为它很长，但这是我每次运行时所做的。#Historical(1950-2020)datancin_1=Dataset("/project/wca/AR5/CanESM2/mon
我正在尝试绘制一些数组的颜色，并将一些值转换为np.nan(以便于解释)并在绘制时期望不同的颜色(白色？)，但它会导致绘图和颜色条出现问题。#thisisbeforeconvertedtonanarray=np.random.rand(4,10)plt.pcolor(array)plt.colorbar(orientation='horizontal')#conditionalvalueconvertedtonanarray=np.random.rand(4,10)array[array有什么建议吗？ 最佳答案 解决方案之一是绘制屏
我有以下代码importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdf.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']df.dropna(how="all",inplace=True)#dropstheemptylineatfile-endX=df.ix[:,0:4].valuesy=df.ix[:,4].values接下来我缩放数据并获取平均值:X_std=StandardScaler().fit_tra
我有一些具有以下声明的C代码:intmyfunc(intm,intn,constdouble**a,double**b,double*c);所以a是常量二维数组，b是二维数组，c是一维数组，都是动态分配的。b和c在传递给myfunc之前不需要具体是什么，应该理解为输出信息。出于这个问题的目的，我不允许更改myfunc的声明。问题1:如何将给定的numpy数组a_np转换为具有此C函数所需格式的数组a，因此我可以用a在Cython中调用这个C函数吗？问题2:b和c的声明是否正确，或者它们是否需要采用其他格式才能用于C函数将它们理解为二维和一维数组(分别)？我的尝试:我的文件.pxdcde
假设我有两个numpy数组，形状为(d,f)的A和形状为(d,)的I包含0..n中的索引，例如I=np.array([0,0,1,0,2,1])A=np.arange(12).reshape(6,2)我正在寻找一种快速减少所有切片的方法，特别是sum、mean和max，A[我==我，:];一个慢版本将是results=np.zeros((I.max()+1,A.shape[1]))foriinnp.unique(I):results[i,:]=np.mean(A[I==i,:],axis=0)在这种情况下给出results=[[2.66666667,3.66666667],[7.,8.
numpy似乎不是复无穷大的好friend虽然我们可以评估:In[2]:importnumpyasnpIn[3]:np.mean([1,2,np.inf])Out[3]:inf下面的结果比较麻烦:In[4]:np.mean([1+0j,2+0j,np.inf+0j])Out[4]:(inf+nan*j)...\_methods.py:80:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredincdouble_scalarsret=ret.dtype.type(ret/rcount)我不确定虚部对我有意义。但如果我错了，请发表评论。对在numpy中与复杂的无限交
这是我对深度学习类(class)中AndrewNG的神经网络之一的自定义扩展，我正在尝试为二进制分类生成0或1，而不是生成0或1对多个示例进行分类。输入和输出都是一种热编码。在没有太多训练的情况下，我的准确度为'trainaccuracy:67.51658067499625%'如何对单个训练示例进行分类而不是对所有训练示例进行分类？我认为我的实现中存在一个错误，因为该网络的一个问题是训练示例(train_set_x)和输出值(train_set_y)都需要具有相同的维度，否则会收到与矩阵维度相关的错误。例如使用:train_set_x=np.array([[1,1,1,1],[0,1,
有没有更好的方法将数组中的元素一个一个地插入到所有可能的位置(n+1个位置)。例如，将[1]插入到[6789]应该产生:[16789][91678][89167][78916][67891]因此，如果我将A=[123]一个一个地插入到B=[6789]中，它应该产生:[16789][91678][89167][78916][67891]--------------------[26789][92678][89267][78926][67892]--------------------[36789][93678][89367][78936][67893]------------------
我的问题是“为什么？”aa[0]array([[405,162,414,0,array([list([1,9,2]),18,(405,18,207),64,'Universal'],dtype=object),0,0,0]],dtype=object)aaaarray([[405,162,414,0,array([list([1,9,2]),18,(405,18,207),64,'Universal'],dtype=object),0,0,0]],dtype=object)np.array_equal(aaa,aa[0])False这些数组完全相同。我的最小示例没有重现这一点:be=n
