函数numpy.savez()允许在文件中存储numpy对象。在两个文件中存储相同的相同对象会产生两个不同的文件:importnumpyasnpsome_array=np.arange(42)np.savez('/tmp/file1',some_array=some_array)np.savez('/tmp/file2',some_array=some_array)两个文件不同:$diff/tmp/file1.npz/tmp/file2.npzBinaryfiles/tmp/file1.npzand/tmp/file2.npzdiffer为什么文件不一样？是否包含一些随机行为、文件名或

我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。我有一个程序可以将一个大任务分解成多个子任务，并将它们分布在多个CPU上。每个子任务都会产生一个结果(一个scipy稀疏矩阵，格式为:lil_matrix)。稀疏矩阵的维度是:100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要最有效的方法来将所有生成的稀疏矩阵求和到一个稀疏矩阵中，使用一些C编译的方法或其他东西。 最佳答案 你试过最简单的计时方法吗？matrix_result=matrix_a+matrix_b文档警告说对于LIL矩阵这可能会很慢，建议以下可能更快:matrix_

我正在尝试在运行时为具有不同维度的numpy.array编制索引。检索例如n*m数组的第一行a，你可以简单地做a[0,:]但是，如果a恰好是1xn向量，上面的代码会返回索引错误:IndexError:toomanyindices由于需要尽可能高效地执行代码，因此我不想引入if语句。有人有理想的不涉及更改任何数据结构类型的便捷解决方案吗？ 最佳答案 只需使用a[0]而不是a[0,:]。它将返回矩阵的第一行和向量的第一个条目。这是您要找的吗？如果您想获得一维情况下的整个向量，您可以使用numpy.atleast_2d(a)[0]。它不会

我正在尝试复制Curtis在OrbitalMechanics中的情节，但我就是不太明白。但是，我通过从np.arctan切换到np.arctan2取得了进展。也许我错误地实现了arctan2？importpylabimportnumpyasnpe=np.arange(0.0,1.0,0.15).reshape(-1,1)nu=np.linspace(0.001,2*np.pi-0.001,50000)M2evals=(2*np.arctan2(1,1/(((1-e)/(1+e))**0.5*np.tan(nu/2)-e*(1-e**2)**0.5*np.sin(nu)/(1+e*np.

在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢

我有一个4维numpy数组(x,y,z,time)并且想在每个x,y,z处通过时间维度做一个numpy.polyfit协调。例如:importnumpyasnpn=10#sizeofmyx,y,zdimensionsdegree=2#degreeofmypolyfittime_len=5#numberoftimesamples#MakesomedataA=np.random.rand(n*n*n*time_len).reshape(n,n,n,time_len)#AnxvectortoregressthroughevenlyspacedsamplesX=np.arange(time_l

我正在玩弄使用Micro-Manager1.4的显微镜相机。使用Python接口(interface)，我已经设法访问相机、更改曝光时间等，并且我可以捕获单个图像。但是，每个图像都以NumPy数组的形式返回，其中每个像素都表示为单个整数，例如“7765869”。据我在网上找到的，这在Java中被称为“BufferedImage”，这意味着RGB值被编码为:BufferedImage=R*2^16+G*2^8+B我的问题是:我怎样才能使用例如Numpy或OpenCV，将这种数组转换为更方便的数组，其中每个像素都是uint8值的RGB三元组？不用说，转换应该尽可能高效。

我最近偶然发现了numba并考虑用更优雅的autojittedpython代码替换一些自制的C扩展。不幸的是，当我尝试第一个快速基准测试时，我并不高兴。在这里，numba似乎并没有比普通的python好多少，尽管我本以为会有接近C的性能:fromnumbaimportjit,autojit,uint,doubleimportnumpyasnpimportimpimportlogginglogging.getLogger('numba.codegen.debug').setLevel(logging.INFO)defsum_accum(accmap,a):res=np.zeros(np.

如果我在Python中有一个任意二进制向量(numpy数组)，例如importnumpyasnpvector=np.zeros((8,1))vector[2,1]=1vector[3,1]=1这会给我二进制数组00001100。我也可以有00000000或00010100等。如何制作这样一个脚本，当我将这个二进制向量作为输入时，该脚本给出最小的右旋转二进制numpy数组作为输出？几个例子:00010000-->0000000110100000-->0000010111000001-->0000011100000000-->0000000011111111-->1111111110101

我是Cython的新手，遇到了这段代码:importnumpyasnpcimportnumpyasnptestarray=np.arange(5)cdefnp.ndarray[np.int_t,ndim=1]testarray1=testarray.copy()cdefnp.ndarray[np.float_t,ndim=1]testarray2=testarray.astype(np.float)在编译期间，它说Buffertypesonlyallowedasfunctionlocalvariables。但是，我使用的是.copy()或.astype()，它返回的不是内存View，而