在numpy中，如果我想比较两个数组，例如我想测试A中的所有元素是否都小于B中的值，我使用if(A.但实际上这需要分配和评估完整数组C=A然后调用C.all()在上面。这有点浪费。有什么方法可以“快捷”比较，即直接评估A逐个元素(不分配和计算临时C)并停止并返回False何时发现第一个无效元素比较？ 最佳答案 纯Pythonand和or使用快捷方式求值，但是numpy没有。(A使用numpy积木、广播、逐元素比较和all减少。仅适用于其他二元运算，plus、times、and、or、gt、le等。Andall与其他还原方法一样，an
我有一个带有一组唯一ID补丁/区域的栅格，我已将其转换为二维Pythonnumpy数组。我想计算所有区域之间的成对欧几里得距离，以获得分隔每个栅格block最近边缘的最小距离。由于阵列最初是一个栅格，因此解决方案需要考虑单元格之间的对角线距离(我总是可以通过乘以栅格分辨率将单元格中测量的任何距离转换回米)。我按照thisanswertoarelatedquestion中的建议尝试了scipy.spatial.distance中的cdist函数，但到目前为止，我无法使用可用文档解决我的问题。作为最终结果，我理想地拥有一个3xX数组，其形式为“从ID、到ID、距离”，包括所有可能的区域组合
我使用cPickle和协议(protocol)版本2来转储一些计算结果。代码如下所示:>f=open('foo.pck','w')>cPickle.dump(var,f,protocol=2)>f.close()变量var是一个长度为2的元组。var[0]的类型是一个列表，var[1]的类型是一个numpy.ndarray。以上代码段成功生成了一个大文件(~1.7G)。但是，当我尝试从foo.pck加载变量时，出现以下错误。ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)/home/user_account/tmp/in()---->1v=cPickle.
有一个矩阵M尺寸m,n对于整数，什么是将其转换为所有元素之和最大的好算法？唯一允许的运算是乘以-1按列或按行。可以根据需要执行任意数量的此类操作。粗略的总体思路:我想到的是将每个负号从一个这样的负数移动到值最小的正数，这样负号对总和。举个例子:importnumpyasnpM=np.matrix([[2,2,2,2],[2,2,-2,2],[2,2,2,2],[2,2,2,1],])definvert_at(M,n,m):M[n,:]*=-1M[:,m]*=-1我已经通过构建从负元素到最小数字和invert_at的最短路径之一进行了尝试。途中的每个细胞。首先包括开始和结束单元格:inv
当我在我的函数中比较两个numpy数组时，我收到一条错误消息，指出只有长度为1的数组可以转换为Python标量:fromnumpy.randomimportrandfromnumbaimportautojit@autojitdefmyFun():a=rand(10,1)b=rand(10,1)idx=a>breturnidxmyFun()错误:---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1
我正在依次对3个不同的numpy二维数组执行一些大型计算。数组很大，每个25000x25000。每次计算都需要花费大量时间，因此我决定在服务器的3个CPU内核上并行运行其中的3个。我遵循标准的多处理指南并创建2个进程和一个工作函数。两个计算通过2个进程运行，第三个计算在本地运行，没有单独的进程。我将巨大的数组作为进程的参数传递，例如:p1=Process(target=Worker,args=(queue1,array1,...))#Someotherparamsalsogoingp2=Process(target=Worker,args=(queue2,array2,...))#So
我目前正在研究一些信号处理(使用scipy)，但我遇到了一个奇怪的问题，无法弄清楚哪里出了问题。也就是说，我正在从.wav文件中读取一些音频数据，但在进一步处理之前必须重新采样。该信号有超过500,000个样本。现在，scipy.signal.resample仅在其中一个channel上就需要10多分钟。好吧，我想，这可能是正常的，因为有很多样本。然而，然后我决定用1,000,000个样本对另外两个“信号”(即随机生成的数字数组和零数组)进行实验，并对这些信号进行重新采样。奇怪的是，这种情况下的重采样只需要几毫秒，所以大小显然不是问题。我的最终实验是从我的原始信号中提取零点(大约有50
当涉及到nan和zeros时，我注意到numpy.dot中存在不一致的行为。有人能理解它吗？这是一个错误吗？这是否特定于dot函数？我正在使用numpyv1.6.1，64位，在linux上运行(也在v1.6.2上测试过)。我还在32位Windows上的v1.8.0上进行了测试(所以我无法判断差异是由于版本、操作系统还是arch造成的)。fromnumpyimport*0*nan,nan*0=>(nan,nan)#makessense#1a=array([[0]])b=array([[nan]])dot(a,b)=>array([[nan]])#OK#2--addingavaluetob
跟进自here，我不断溢出。所以我试图提出一个异常(exception)，以便我确切地知道哪里出了问题。我有这样的东西:@jitdeftrain_function(X,y,H):np.seterr(over="raise",under="raise",invalid="raise")#dosomestuff,startadoubleloop,andthendo:try:z[i,j]=math.exp(-beta[j,i])exceptOverflowError:print"Calculationfailed!z[i,j]=math.exp(-beta[j,i]),j:"+str(j)+
我想在for循环中填充一个2D-numpy数组，并通过使用多处理来加快计算速度。importnumpyfrommultiprocessingimportPoolarray_2D=numpy.zeros((20,10))pool=Pool(processes=4)deffill_array(start_val):returnrange(start_val,start_val+10)list_start_vals=range(40,60)forlineinxrange(20):array_2D[line,:]=pool.map(fill_array,list_start_vals)pool
