我有两个数组A,B并且想在它们的最后一个维度上取外积，例如结果[:,i,j]=A[:,i]*B[:,j]当A,B是二维的。如果我不知道它们是2维还是3维，我该怎么做？在我的具体问题中，A,B是一个更大的3维数组Z的切片，有时这可能会用整数索引A=Z[:,1,:],B=Z[:,2,:]和其他时间调用带有切片A=Z[:,1:3,:],B=Z[:,4:6,:]。由于scipy“挤压”单例维度，我不知道我的输入是什么维度会的。我试图定义的数组外积应该满足array_outer_product(Y[a,b,:],Z[i,j,:])==scipy.outer(Y[a,b,:],Z[i,j,:])a
我花了将近一个小时在谷歌上搜索解决方案，但numpy.distutils的文档非常少。我有一个f2py封装的模块。它主要由3个文件组成:a.f90a.pyflib.a使用以下shell脚本命令可以很好地编译该模块。f2py--build-dirtemp-ca.pyfa.f90lib.a--fcompiler=gnu95--fcompiler-flags="Zillionsofcompileroptions"结果，我有了python模块a.so(名称在.pyf文件中指定)。我如何使用numpy.distutils(或其他一些面向python的构建工具)来做到这一点？一个不太重要的问题是，
考虑numpy数组的规范，通常用于指定matplotlib绘制数据:t=np.arange(0.0,1.5,0.25)s=np.sin(2*np.pi*t)基本上，这会将我们的(x,y)数据点的x坐标存储在数组t中；以及数组s中的结果y坐标(y=f(x)的结果，在本例中为sin(x))。然后，可以很方便的使用numpy.nditer函数获取t和s中连续的entry对，代表(x,y)数据点的坐标，如:forx,yinnp.nditer([t,s]):print("xy:%f:%f"%(x,y))因此，我尝试将以下代码段作为test.py:importnumpyasnpprint("num
我遇到了一个奇怪的事情:在python解释器中，我做了以下事情:>>>importnumpy>>>help(numpy)帮助显示正确，但我一按q返回解释器:Segmentationfault(coredumped)我不知道是什么导致了段错误，如果我使用本地名称(典型的np)导入numpy，它仍然会发生。任何其他库都不会发生这种情况。我尝试卸载并重新安装numpy，但这没有任何区别。numpy太大而无法以这种方式处理还是我的解释器有问题？我该如何解决这个问题？我正在运行Ubuntu13.0432位并使用Python2.7.4。更新:PYTHONSTARTUP和PYTHONPATH都是空的
假设我有以下数字列表:my_array=[0,3,4,7,8,9,10,20,21,22,70]我想在此列表中找到包含无间隙的连续整数的每个闭区间。如果列表中的任何数字有多个这样的间隔，我们只保留最大的任何这样的间隔。上面的正确答案应该是:[0,0][3,4][7,10][20,22][70,70]要看到这一点，请注意例如:闭区间[0,0]包含整数0，不包含间隙，并且其成员都不包含在任何其他闭区间中。闭区间[3,4]不包含间隙，并且其成员不包含在任何其他闭区间中，并且没有比自身大的间隙。我如何在numpy中执行此操作？我开始编写一种算法，该算法使用np.diff(my_array)来检
我有以下功能：defget_denom(n_comp,qs,x,cp,cs):'''len(n_comp)=1#numberofproteinslen(cp)=n_comp#proteinconcentrationlen(qp)=n_comp#proteincapacitylen(x)=3*n_comp+1#fitparameterslen(cs)=1'''k=x[0:n_comp]sigma=x[n_comp:2*n_comp]z=x[2*n_comp:3*n_comp]a=(sigma+z)*(k*(qs/cs)**(z-1))*cpdenom=np.sum(a)+csreturn
我有代码:importpygame.camerapygame.camera.init()cam=pygame.camera.Camera(pygame.camera.list_cameras()[0])cam.start()img=cam.get_image()img变量是我找到了getnumpyarrayfrompygame但我仍然不知道如何有效地将它转换为RGB颜色的numpy数组。 最佳答案 用于从classpygame.Surface抓取3D图像数据,使用.array3d()，正如文档所述-Copypixelsintoa3d
我正在尝试将Matlab代码转换为Python。我想在Python中实现Matlab的fdesign.lowpass()。使用scipy.signal.firwin()可以完全替代此Matlab代码:demod_1_a=mod_noisy*2.*cos(2*pi*Fc*t+phi);d=fdesign.lowpass('N,Fc',10,40,1600);Hd=design(d);y=filter(Hd,demod_1_a); 最佳答案 一个非常基本的方法是调用#spellouttheargsthatwerepassedtotheM
这是我正在使用的更大代码的MWE。基本上，它对位于特定阈值以下的所有值在KDE(kerneldensityestimate)上执行蒙特卡罗积分(在这个问题BTW上建议了积分方法:Integrate2Dkerneldensityestimate)。importnumpyasnpfromscipyimportstatsimporttime#Generatesomerandomtwo-dimensionaldata:defmeasure(n):"Measurementmodel,returntwocoupledmeasurements."m1=np.random.normal(size=n)
我已经创建了一个Cython代码来在密集矩阵和稀疏向量之间进行矩阵运算，如下所示(因为我正在学习Cython，我不确定这是一个好的代码，但这是我能想到的最好的代码到目前为止):importnumpyasnpcimportnumpyasnpctypedefnp.float64_tdtype_tctypedefnp.int32_tdtypei_tcimportcython@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)defcdenseXsparse(np.ndarray[dtype_t,
