在我的python环境中，已经安装了Rpy和Scipy包。我要解决的问题是这样的:1)大量财务数据存储在一个文本文件中。无法加载到Excel中2)我需要对某些字段求和并得到总数。3)我需要根据总数显示前10行。哪个包(Scipy或Rpy)最适合这项任务？如果是这样，您能否提供一些可以帮助我实现解决方案的指示(例如文档或在线示例)？速度是一个问题。理想情况下，即使文件大到无法放入内存，scipy和Rpy也可以处理大文件 最佳答案 Rpy或Scipy都不是必需的，尽管numpy可能会使它更容易一些。这个问题似乎非常适合逐行解析器。只需打

我有一个元素概率数组，比方说[0.1,0.2,0.5,0.2]。数组总和为1.0。使用普通Python或numpy，我想绘制与其概率成比例的元素:第一个元素大约10%的时间，第二个20%，第三个50%等。“draw”应该返回所绘制元素的索引。我想到了这个:defdraw(probs):cumsum=numpy.cumsum(probs/sum(probs))#sumupto1.0,justincasereturnlen(numpy.where(numpy.random.rand()>=cumsum)[0])可以，但是太绕了，一定有更好的办法。谢谢。 最佳答案

这个问题在这里已经有了答案:DumpaNumPyarrayintoacsvfile(12个答案)关闭7年前。我正在尝试将2Dnumpy数组写入CSV文件我试过这个:importcsvimportnumpyasnpw=csv.writer(open('main.csv','w'))Nlayers=23N=364TempLake=np.zeros((N,Nlayers))foriinxrange(N-1):TempLake[i+1]=TempLake[i]+100w.writerow(TempLake)outfile=open('main.csv','w')writer=csv.write

我在Pyzo中使用Python3。请告诉我为什么linalg.norm函数不能识别axis参数。这段代码:c=np.array([[1,2,3],[-1,1,4]])d=linalg.norm(c,axis=1)返回错误:TypeError:norm()gotanunexpectedkeywordargument'axis' 最佳答案 linalg.norm不接受axis参数。你可以通过以下方式解决这个问题:np.apply_along_axis(np.linalg.norm,1,c)#array([3.74165739,4.242

我知道如何使用Python通过最小二乘法求解A.X=B:例子:A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]X=numpy.linalg.lstsq(A,B)printX[0]#[5.00000000e-015.00000000e-01-1.66533454e-16-1.11022302e-16]但是如果权重矩阵不是恒等式来求解这个相同的方程呢:A.X=B(W)例子:A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]W=

我期待np.fromfunction(lambdai:1,(4,),dtype=int)返回array([1,1,1,1])，但它返回整数1。有人可以向我解释为什么numpy.fromfunction会这样吗？这似乎与匿名函数的定义有关(即是否实际使用了函数的参数)。>>>importnumpyasnp>>>np.fromfunction(lambdai:i,(4,),dtype=int)array([0,1,2,3])>>>np.fromfunction(lambdai:1,(4,),dtype=int)1>>>np.fromfunction(lambdai:1+i*0,(4,),d

我在3D空间中有一条曲线。我想在其上使用类似于matlab中的pchip的保形分段三次插值。我研究了scipy.interpolate中提供的函数，例如interp2d，但这些函数适用于某些曲线结构，而不适用于我拥有的数据点。有什么想法吗？这里是数据点:x,y,z0,0,00,0,98.430,0,196.850,0,295.280,0,393.70,0,492.130,0,590.550,0,656.170,0,688.980,0,787.40,0,885.830,0,984.250,0,1082.680,0,1181.10,0,1227.30,0,1279.530,0,1377.9

我将Python与numpy结合使用。我有一个numpy数组may_a:may_a=numpy.array([False,True,False,True,True,False,True,False,True,True,False])我有一个numpy数组may_b:may_b=numpy.array([False,True,True,False])我需要在数组may_a中找到数组may_b。在输出中我需要获取出现的索引。out_index=[2,7]有人可以建议，我如何获得out_index？ 最佳答案 编辑以下代码允许执行基于卷积

更新:在最新版本的numpy(例如v1.8.1)中，这不再是问题。此处提到的所有方法现在都正常工作。原问题:有时使用对象dtype存储字符串数组很方便，尤其是当需要修改大数组的内容而无需事先了解字符串的最大长度时，例如，>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([u'abc',u'12345'],dtype=object)在某些时候，可能想要将dtype转换回unicode或str。然而，简单的转换将截断长度为4或1的字符串(为什么？)，例如>>>b=np.array(a,dtype=unicode)>>>barray([u'abc',u'1234'],dtype

我有一个包含5个数字的数组:A=[10,20,40,80,110]我需要创建一个长度为10n的新数组。额外的数字可以是A的两个#之间的平均数。例如:编辑B=[10,15,20,30,40,60,80,95,110]是否可以使用scipy或numpy函数？ 最佳答案 使用numpy.interp:importnumpyasnpY=[10,20,40,80,110]N=len(Y)X=np.arange(0,2*N,2)X_new=np.arange(2*N-1)#WhereyouwanttointerpolateY_new=np.in