我正在做一个需要获取图像方差的项目。目前我正在采取2种方法(两种方法都有效但速度很慢):分别计算每个像素的方差:这是使用numpy的代码，varianceMatrix是输出varianceMatrix=np.zeros(im.shape,np.uint8)w=1#theradiusofpixelsneighborsny=len(im)nx=len(im[0])foriinrange(w,nx-w):forjinrange(w,ny-w):sampleframe=im[j-w:j+w,i-w:i+w]variance=np.var(sampleframe)varianceMatrix[j

在过去的一周里，我一直在询问有关此堆栈的相关问题，以尝试找出我不了解的关于在Python中将@jit装饰器与Numba结合使用的问题。但是，我碰壁了，所以我只写下整个问题。当前的问题是计算成对大量段之间的最小距离。这些段由它们的3D起点和终点表示。在数学上，每个段都被参数化为[AB]=A+(B-A)*s，其中s在[0,1]中，A和B是段的起点和终点。对于两个这样的线段，可以计算出最小距离并给出公式here.我已经在另一个thread上暴露了这个问题，并且给出的答案涉及通过向量化问题来替换我的代码的双循环，但是这会遇到大量段的内存问题。因此，我决定坚持使用循环，并改用numba的jit。

我需要通过算法的3D位移向量移动3D数组。截至目前，我正在使用这种(公认的非常丑陋的)方法:shiftedArray=np.roll(np.roll(np.roll(arrayToShift,shift[0],axis=0),shift[1],axis=1),shift[2],axis=2)这行得通，但意味着我要打3卷!(根据我的分析，我58%的算法时间花在了这些上)来自Numpy.roll的文档:Parameters:shift:intaxis:int,optional参数中没有提到类数组...所以我不能进行多维滚动？我以为我可以调用这种函数(听起来像Numpy做的事):np.rol

问题是，我正在尝试为我的目的设计拟合程序，并希望使用scipy的差分进化算法作为初始值的一般估计量，然后将其用于LM算法以实现更好的拟合。我想用DE最小化的函数是分析定义的非线性函数和一些实验值之间的最小二乘法。我坚持的一点是功能设计。正如scipy引用中所述:“函数必须采用f(x,*args)的形式，其中x是一维数组形式的参数，args是完全指定函数所需的任何附加固定参数的元组"有一个丑陋的代码示例，我只是为了说明目的而编写的:deffunc(x,*args):"""args[0]=xargs[1]=y"""result=0foriinrange(len(args[0][0])):r

我将Python3.6b3用于一个在Windows上开发的长期运行项目。对于这个项目，我还需要NumPy。我试过Python36-mpipinstallnumpy，但似乎pip还没有进入测试版。为Python3.6b3安装NumPy的最佳方法是什么？[编辑:使用ensurepip后添加了安装日志]D:\aaa\numpy-1.12.0b1>callC:\Python36\python.exe-mpipinstallnumpyCollectingnumpyUsingcachednumpy-1.11.2.tar.gzInstallingcollectedpackages:numpyRunn

最近几天我一直在努力计算两对向量(x和y)的自由度，引用Chelton(1983)是:degreesoffreedomaccordingtoChelton(1983)而且我找不到使用np.correlate计算归一化互相关函数的正确方法，我总是得到一个不在-1、1之间的输出。有什么简单的方法可以使互相关函数归一化以计算两个向量的自由度？ 最佳答案 好问题。没有直接的方法，但您可以在像这样使用np.correlate之前“规范化”输入向量，并且将在[-1,1]范围内返回合理的值:这里我定义了信号处理教科书中通常定义的相关性。c'_{a

我想知道是否有人可以就以下编码问题提供任何想法或建议，我对快速Python实现特别感兴趣(即避免Pandas)。我有一组(虚拟示例)数据，例如:|User|Day|Place|Foo|Bar|1105TrueFalse1118TrueFalse1119TrueFalse2119TrueFalse2121FalseTrue1122FalseTrue包含2个用户(“user1”和“user2”)在给定日期/地点的数据，其中有2个感兴趣的bool值(此处称为foo和bar)。我只对在同一天同一地点为两个用户记录数据的情况感兴趣。有了这些相关的数据行，然后我想为将用户和foo/bar描述为bo

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。是否存在与matplotlib的imshow()函数等效的函数，用于对存储在3Dnumpy数组中的数据进行3D绘图？

我有一个numpy数组，其中包含一些NaN值:>>>aarray([1.,-1.,nan,0.,nan],dtype=float32)我可以按升序或“降序”顺序对其进行排序:>>>numpy.sort(a)array([-1.,0.,1.,nan,nan],dtype=float32)>>>numpy.sort(a)[::-1]array([nan,nan,1.,0.,-1.],dtype=float32)但是，我想要的是在末尾带有NaN值的降序，如下所示:>>>numpy.genuine_reverse_sort(a)array([1.,0.,-1.,nan,nan],dtype=f

我正在对一个冗余的完整矩阵进行一些计算(即可以是一个不丢失信息的三角矩阵)。我意识到我只能计算三角形的下部以获得更快的结果。完成后如何将下三角投影到上三角？换句话说，如何反转np.tril方法？printDF_var.as_matrix()#[[11011101000]#[11111010111]#[01100000000]#[11010000000]#[11001000000]#[10000110000]#[01000110000]#[10000001100]#[01000001100]#[01000000010]#[01000000001]]printnp.tril(DF_var.