我遇到了性能瓶颈。我正在计算大型数组(250行和130万列)的列均值，我在我的应用程序中这样做了超过一百万次。我的Python测试用例:importnumpyasnpbig_array=np.random.random((250,1300000))%timeitmean=big_array.mean(axis=0)#~400millisecondsNumpy在我的机器上大约需要400毫秒，在单核上运行。我尝试了其他几个跨不同语言(Cython、R、Julia、Torch)的矩阵库，但发现只有Julia击败了Numpy，耗时大约250毫秒。谁能提供证据证明这项任务的绩效有了实质性的改进？
我有一个带有以下形式的数字数据的numpy数组:example=numpy.array([[[iforiinrange(0,5)],[0forjinrange(0,5)]]forkinrange(0,10)])所以它是10组的数组，其中每个组由2个等长的列表组成，并且只包含数字。运行以下保存代码会出现以下错误:numpy.savetxt('exampleData.csv',test,delimiter=',')TypeError:Mismatchbetweenarraydtype('int32')andformatspecifier('%.18e%.18e')我猜这可以通过fmt='x
我在一些地方读到了PyData(例如here)，但我仍然对这个术语的真正含义感到困惑。PyData是官方实体吗？(例如，是否有拥有/支持PyData.org的基金会？)。这只是一个session吗？或者它主要是一个松散地用来指代Python包列表的术语？还有哪些包被认为是PyData生态系统的核心部分？它只是任何可用于处理数据的包吗？(那将是非常通用的)。我发现的一些包通常与PyData相关:NumpyScipyPandasScikit-LearnNLTKPyMCNumbaBlaze此列表是否与通常与PyData关联的包组一致？还是有什么重要的遗漏？最后，PyData生态系统在多大程度
我最近在使用例如创建Numpy对象数组时遇到了问题a=np.array([c],dtype=np.object)其中c是某个复杂类的实例，在某些情况下Numpy会尝试访问该类的某些方法。但是，做:a=np.empty((1,),dtype=np.object)a[0]=c解决了这个问题。我很好奇这两者在内部有什么区别。为什么在第一种情况下Numpy可能会尝试访问c的某些属性或方法？编辑:作为记录，这里是演示问题的示例代码:importnumpyasnpclassThing(object):def__getitem__(self,item):print"ingetitem"def__le
我有一个规则的训练值网格(向量x和y分别有网格xmesh和ymesh以及已知的zmesh值)但是要插值的一组分散/参差不齐/不规则的值(向量xI和yI，我们在哪里对zI[0]=f(xI[0],yI[0])...zI[N-1]=f(xI[N-1],yI[N-1])感兴趣。此插值将是作为优化问题的一部分被调用了数百万次，因此性能太重要了，不能简单地使用制作网格和跟踪的方法。到目前为止，我已经能够找到一个接近我想要的scipy.interpolate函数，即Bpf函数。然而，因为它是一个分散的输入，我假设它没有很好的性能，我想用我更了解的样条、线性和最近邻插值方法来测试它，我希望它会更快。我
由于numpy使用的数字非常少，我遇到了一些问题。我花了几个星期的时间来追溯我在数值积分方面一直存在的问题，因为当我在函数中添加float时，float64精度会丢失。使用乘积而不是总和执行数学上相同的计算会得到正确的值。这是一个代码示例和结果图:frommatplotlib.pyplotimport*fromnumpyimportvectorize,arangeimportmathdeffunc_product(x):returnmath.exp(-x)/(1+math.exp(x))deffunc_sum(x):returnmath.exp(-x)-1/(1+math.exp(x)
我正在尝试对numpy数组中的值进行排序，以便我可以存储特定范围内的所有值(这可能用词更好)。无论如何，我会举例说明我正在尝试做的事情。我有一个名为bins的数组，如下所示:bins=array([11,11.5,12,12.5,13,13.5,14])我还有另一个名为avgs的数组:avgs=array([11.02,13.67,11.78,12.34,13.24,12.98,11.3,12.56,13.95,13.56,11.64,12.45,13.23,13.64,12.46,11.01,11.87,12.34,13,87,13.04,12.49,12.5])我想要做的是找到av
我有一些我不太理解的行为:In[1]:importcv2In[2]:pylab_img=pylab.imread('lena.jpg')In[3]:cv_img=cv2.imread('lena.jpg')In[4]:pylab_img[200,200,:]Out[4]:array([228,197,176],dtype=uint8)In[5]:cv_img[200,200,:]Out[5]:array([84,48,132],dtype=uint8)imread的两个版本都将相同的图像读取到相同数据类型的numpy数组中，但值不匹配。如果这些值只是混淆了，我可以将其归因于opencv
我有一个数组，我想通过扫描2x2非重叠窗口并获得最大值来生成一个较小的数组。这是一个例子:importnumpyasnpnp.random.seed(123)np.set_printoptions(linewidth=1000,precision=3)arr=np.random.uniform(-1,1,(4,4))res=np.zeros((2,2))foriinxrange(res.shape[0]):forjinxrange(res.shape[1]):ii=i*2jj=j*2res[i][j]=max(arr[ii][jj],arr[ii+1][jj],arr[ii][jj+1
作为批量欧氏距离计算的一部分，我正在计算(X*X).sum(axis=1)其中X是一个相当大的二维数组。这工作正常，但它构造了一个与X大小相同的临时数组。有什么方法可以摆脱这种临时性，但又能保持矢量化操作的效率？明显的候选人，np.array([np.dot(row,row)forrowinX])有效，但使用Python列表作为临时列表，使其相当慢。如果没有轴，内存效率的形式将是(X*X).sum()=>np.dot(X.ravel(),X.ravel())我知道，当axis=1时，它等同于np.diag(np.dot(X,X.T))这让我研究了dot的概括，例如np.inner、np
