我从R转到Python，并尝试使用Python重现我在R中习惯做的一些事情。R的Matrix库有一个非常漂亮的函数，称为nearPD()，它可以找到最接近给定矩阵的半正定(PSD)矩阵。虽然我可以编写一些代码，但作为Python/Numpy的新手，如果已经有了一些东西，我不会对重新发明轮子感到太兴奋。关于Python中现有实现的任何提示？ 最佳答案 我不认为有一个库可以返回你想要的矩阵，但这里有一个来自Higham(2000)的近东半正定矩阵算法的“只是为了好玩”的编码importnumpyasnp,numpy.linalgdef_
我从R转到Python，并尝试使用Python重现我在R中习惯做的一些事情。R的Matrix库有一个非常漂亮的函数，称为nearPD()，它可以找到最接近给定矩阵的半正定(PSD)矩阵。虽然我可以编写一些代码，但作为Python/Numpy的新手，如果已经有了一些东西，我不会对重新发明轮子感到太兴奋。关于Python中现有实现的任何提示？ 最佳答案 我不认为有一个库可以返回你想要的矩阵，但这里有一个来自Higham(2000)的近东半正定矩阵算法的“只是为了好玩”的编码importnumpyasnp,numpy.linalgdef_
关于以下系列:01411161507178114111384360092141112373218031411167606146414111247801405141115933132761411131745474714111518314548141115248775891411137160544Name:my_series,dtype:int64此命令(转换为时间戳、本地化并转换为EST)有效:pd.to_datetime(my_series,unit='ms').apply(lambdax:x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))但是
关于以下系列:01411161507178114111384360092141112373218031411167606146414111247801405141115933132761411131745474714111518314548141115248775891411137160544Name:my_series,dtype:int64此命令(转换为时间戳、本地化并转换为EST)有效:pd.to_datetime(my_series,unit='ms').apply(lambdax:x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))但是
我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
在Python的numericallibraryNumPy中,numpy.dot函数如何处理不同内存顺序的数组？numpy.dot(c-order,f-order)与dot(f-order,c-order)等我问的原因是很久以前(numpy1.0.4？)，我做了一些测试并注意到numpy.dot比调用dgemm表现更差scipy.linalg直接使用正确的换位标志，尽管两者在内部调用相同的BLAS库。(我怀疑原因是在numpy.dot中复制了输入矩阵，如果输入很大，这是悲剧。)现在我再次尝试，实际上numpy.dot执行与dgemm相同，因此没有理由保持数组的特定顺序并手动设置换位标志
在Python的numericallibraryNumPy中,numpy.dot函数如何处理不同内存顺序的数组？numpy.dot(c-order,f-order)与dot(f-order,c-order)等我问的原因是很久以前(numpy1.0.4？)，我做了一些测试并注意到numpy.dot比调用dgemm表现更差scipy.linalg直接使用正确的换位标志，尽管两者在内部调用相同的BLAS库。(我怀疑原因是在numpy.dot中复制了输入矩阵，如果输入很大，这是悲剧。)现在我再次尝试，实际上numpy.dot执行与dgemm相同，因此没有理由保持数组的特定顺序并手动设置换位标志
我有一段代码可以计算Helmholtz-Hodge分解。我一直在我的MacOSYosemite上运行，它工作得很好。然而，一个月前，我的Mac变得很慢(它真的很旧)，我选择购买一台新笔记本(Windows8.1，戴尔)。在安装所有Python库等之后，我继续运行相同的代码(在Git中进行版本控制)。然后结果就很奇怪了，和旧笔记本上得到的完全不一样。例如，我所做的是构造矩阵a和b(非常长的微积分)，然后调用求解器:s=numpy.linalg.solve(a,b)这是返回a(错误，与在我的Mac中获得的结果不同，这是正确的)。然后，我尝试使用:s=scipy.linalg.solve(a
我有一段代码可以计算Helmholtz-Hodge分解。我一直在我的MacOSYosemite上运行，它工作得很好。然而，一个月前，我的Mac变得很慢(它真的很旧)，我选择购买一台新笔记本(Windows8.1，戴尔)。在安装所有Python库等之后，我继续运行相同的代码(在Git中进行版本控制)。然后结果就很奇怪了，和旧笔记本上得到的完全不一样。例如，我所做的是构造矩阵a和b(非常长的微积分)，然后调用求解器:s=numpy.linalg.solve(a,b)这是返回a(错误，与在我的Mac中获得的结果不同，这是正确的)。然后，我尝试使用:s=scipy.linalg.solve(a
