更新:我尝试了@user2258766关于miniconda的建议。它最初非常有前途。但是，当我安装了scipynumpymatplotlibsympy后，miniconda文件夹的大小迅速增长到1G。这是否意味着如果我想使用我提到的4个包，安装的最小大小是1G。为什么它们这么大？是否还有可能进一步缩小安装尺寸？--Scipy网站推荐了Anaconda。但它为我安装了很多不相关的包。是否有我可以使用的最小分布？我只想要Scipy、Sympy、Numpy和Maplotlib，不需要其他。另一个相关的问题是，为什么这些Python包之间存在如此多的依赖关系？我以前是用Java编程的，现在看

我正在寻找一个类似于np.interp的函数，它可以处理datetime对象。例如:importdatetime,numpyasnparr1=np.array([datetime.datetime(2008,1,d)fordinrange(1,10)])arr2=np.arange(1,10)np.interp(datetime.datetime(2008,1,5,12),arr1,arr2)理想情况下会返回5.5，但numpy引发TypeError:arraycannotbesafelycasttorequiredtype。有没有很好的pythonic方法解决这个问题？

我正在开发一个模拟程序(有点像数值求解器)。我正在ipython笔记本中开发它。我想知道在笔记本中运行代码的速度是否与从终端运行代码的速度相同？与从终端native运行相比，笔记本中的浏览器内存或开销以及诸如此类的东西是否会使代码在笔记本中运行得更慢？ 最佳答案 如果您的模拟中有很多打印语句，可能会导致速度变慢的原因之一。如果您在同一台机器上运行内核服务器和浏览器，假设您的模拟将使用您计算机的所有内核，那么使用笔记本电脑会减慢速度。但只能在模拟运行时浏览facebook或Youtube。使用IPython的大部分开销实际上是在您按下

我想组合两个numpy数组以生成一个数组，每个数组中的值都最大。importnumpyasnpa=np.array([[0.,0.,0.5],[0.1,0.5,0.5],[0.1,0.,0.]])b=np.array([[0.,0.,0.0],[0.5,0.1,0.5],[0.5,0.1,0.]])我要生产array([[0.,0.,0.5],[0.5,0.5,0.5],[0.5,0.1,0.]])我知道你能做到a+=b结果array([[0.,0.,0.5],[0.6,0.6,1.],[0.6,0.1,0.]])这显然不是我想要的。这似乎是一个简单的问题，我认为它很可能是。

我正在使用OpenCV读取图像，并尝试在numpy中对其进行处理(旋转90度)。使用matplotlib中的imshow查看结果，一切似乎都运行良好-图像已旋转。但是，我不能在新图像上使用OpenCV的绘图方法。在以下代码中(我在sagemath云工作表中运行它):%pythonimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportos,sysimage=np.array(cv2.imread('imagename.png'))plt.imshow(image,cmap='gray')image=np.array(np.ro

我有一个NumPy矩阵，我已对其进行简化以举例说明:abcdefA=[[0,1,2,3,4,5],b[1,0,3,4,5,6],c[2,3,0,5,6,7],d[3,4,5,0,7,8],e[4,5,6,7,0,9],f[5,6,7,8,9,0]]“交叉点”的数字很重要，但它们的顺序不正确。我想重新排列行和列，使新顺序为[a、d、b、e、c、f]，但我称之为“交集”的这个值是相同的。下面我已经开始按照我想要的方式转换矩阵。填充“e”行涉及查看上面的交叉点(e,a)(=4)，然后(e,d)(=7)，然后(e,b)(=5)，(e,e),(e,c),和(e,f)adbecfA1=[[0,3,

有没有一种简单的方法可以在python中打乱稀疏矩阵？这就是我打乱非稀疏矩阵的方式:index=np.arange(np.shape(matrix)[0])np.random.shuffle(index)returnmatrix[index]我如何使用numpysparse来做到这一点？ 最佳答案 好的，找到了。稀疏格式在打印输出中看起来有点困惑。index=np.arange(np.shape(matrix)[0])printindexnp.random.shuffle(index)returnmatrix[index,:]

我正在尝试在matplotlib中绘制一条线。我正在寻找正确的插值类型。我想要这样的东西每条线都经过平滑处理。我尝试了几种scipy和matplotlib的组合，比如x_new=np.arange(x,x_length,1)tck=interpolate.splrep(x,y,s=3)y_new=interpolate.splev(x_new,tck,der=0)ax.plot(x_new,y_new,color+lstyle)但我得到的最好结果是这条线代表一个递增的变量..所以它是一个错误的表示。我可以搜索什么？谢谢编辑:我正在考虑自己实现一个方法，但我不知道是否已经完成。伪代码如下

没问题:>>>t=np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2],[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4],[5,5,5,5,5]])>>>x=np.arange(5).reshape((-1,1));y=np.arange(5)>>>print(t[[x]],t[[y]])大问题:>>>s=scipy.sparse.csr_matrix(t)>>>print(s[[x]].toarray(),s[[y]].toarray())Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in::::ValueError:data,in

我在scipy中做t检验时遇到问题，这让我慢慢发疯。它应该很容易解决，但我所做的一切都不起作用，而且我无法通过广泛的搜索找到解决方案。我在Anaconda的最新发行版上使用Spyder。具体来说:我想比较我从csv文件导入的pandas数据框中的两列(“Trait_A”和“Trait_B”)之间的均值。其中一列中的某些值是“Nan”(“不是数字”)。独立样本scipyt检验函数的默认设置不包含“NaN”值。然而，settingthe'nan_policy'parameterto'omit'shoulddealwiththis.然而，当我这样做时，测试统计量和p值返回为“NaN”。当我将