在Python的numpy库中，np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数:int和array_like[int].它们有什么区别？如:np.random.seed(2)和np.random.seed([2013,1,4])。 最佳答案 底层的状态MersenneTwisterPRNG非常大，准确地说是624个32位整数。如果给定一个整数种子，初始化例程将运行一个较小的PRNG以将该单个32位整数扩展为完整的624元素状态。这确实意味着您无法访问绝大多数可能的状态。类似地，如果给定一个整数序列作为种子，那么另一个较小

当我根据脚本绘制图形时，我可以根据需要改变图形大小:plt.figure(1,figsize=(20,20),dpi=72)plt.imshow(a)plt.show()但是当我在iPython控制台中执行此操作时，我无法让图形大小发生变化。为什么会这样？ 最佳答案 (这里是Spyder维护者)默认情况下，在SpyderIPython控制台中创建的图形是固定大小的PNG文件。如果您想在Matplotlib图形中放大/缩小或向左/向右平移，您需要将图形后端从Inline更改为(默认)到Automatic.您可以通过转到菜单来执行此操作

是否可以使用Python计算给定数字的n个复根？我很快检查了一下，看起来Python给了我错误/不完整的答案:(-27.0j)**(1.0/3.0)生成(2.598076211353316-1.4999999999999998j)但是真根应该是3个复数，因为每个非零数都有n个不同的复数n次根。在Python中可能吗？ 最佳答案 我不认为标准的Python会这样做，除非你为它写一个函数，但你可以用Numpy来做:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.root

在numpy中将整数日期转换为datetime64的正确方法是什么？我试过:importnumpya=numpy.array([20090913,20101020,20110125])numpy.datetime64(a.astype("S8"))但转换不正确。如何使用numpy.loadtxt(它们来自csv文件)将它们正确读取为numpy.datetime64对象？ 最佳答案 你的问题是datetime64期望格式为yyyy-mm-dd的字符串，而类型转换生成格式为yyyymmdd的字符串>。我会建议这样的事情:conversi

我真的希望这不是重复的。我试图搜索我的问题，但似乎找不到。所以我有一个相当简单的函数可以将英尺转换为米:deffeetToMeters(val):returnnumpy.array(val)*0.3048这很好地工作并接受整数、float、数组和列表。但是，如果我放入一个列表(而不是一个numpy数组)，我希望返回一个列表。所以我写了这个:deffeetToMeters(val):try:returnval*0.3084exceptTypeError:return[0.3084*vforvinval](或者，如果我想在这里使用numpy，我可以在最后一行使用returnlist(num

我正在处理多维Numpy数组。当使用其他索引数组访问这些数组时，我注意到一些不一致的行为。例如:importnumpyasnpstart=np.zeros((7,5,3))a=start[:,:,np.arange(2)]b=start[0,:,np.arange(2)]c=start[0,:,:2]print'a:',a.shapeprint'b:',b.shapeprint'c:',c.shape在这个例子中，我得到了结果:a:(7,5,2)b:(2,5)c:(5,2)这让我很困惑。为什么“b”和“c”的尺寸不同？为什么“b”交换轴顺序，而不是“a”？由于大量的单元测试，我已经能够

我正在尝试计算一个numpy数组M的行列式，其中np.shape(M)=(N,L,L)类似于:importnumpyasnpM=np.random.rand(1000*10*10).reshape(1000,10,10)dm=np.zeros(1000)for_inxrange(len(dm)):dm[_]=np.linalg.det(M[_])有没有不循环的方法？“N”比“L”大几个数量级。我想到了类似的东西:np.apply_over_axes(np.linalg.det(M),axis=0)有没有更快的方法做我想做的事？我猜循环开销是一个性能瓶颈，因为小矩阵的行列式是一个相对便宜

很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。如何将默认float精度切换为另一个精度，也许是自定义精度？我需要这个，因为我做了一些计算，我发现我应该提高默认的浮点精度。

我对Python比较陌生，想知道如何最好地将数据从多个文件导入到一个数组中。我有很多包含50行两列数据(列分隔)的文本文件，例如:Length=10.txt:1,102,303,50#etcENDOFFILE-Length=20.txt1,50.72,90.93,10.3#etcENDOFFILE假设我有10个文本文件要导入并导入到一个名为data的变量中。我想创建一个包含所有数据的3D数组。这样，我可以通过data[:,:,n]引用数据来轻松绘制和操作数据，其中n指的是文本文件的索引。我认为我这样做的方法是拥有一个形状数组(50,2,10)，但不知道如何最好地使用python来创建它

我有一个很大的时间序列，比如1e10，它是记录神经事件(即电压)的结果。在进行进一步分析之前，我想对300Hz和7000Hz之间的数据进行带通滤波。下面，我发布了我设计的Butterworth滤波器的代码。如何让这个过滤器更快？运行时间太长。更新:样本数据Here是指向数据的链接，例如data的每一行。关于格式，每一行代表不同的记录源，每一列代表一个时间点。数据以20,000Hz采样。defbutter_bandpass(lowcut,highcut,fs,order=8):nyq=0.5*fslow=lowcut/nyqhigh=highcut/nyqb,a=butter(order