简而言之，我正在尝试从python调用共享库，更具体地说，是从numpy。共享库是使用sse2指令在C中实现的。启用优化，即使用-O2或–O1构建库，我在通过ctypes调用共享库时遇到奇怪的段错误。禁用优化(-O0)，一切都按预期进行，就像将库直接链接到c程序(优化或未优化)时的情况一样。您会在附件中找到一个片段，其中展示了我系统上描述的行为。启用优化后，gdb在__builtin_ia32_loadupd(__P)atemmintrin.h:113报告段错误。__P的值被报告为优化掉。测试.c:#include#includevoidtest(constintm,constdoub

在64位Ubuntu12.04上使用Python2.7.3和Numpy1.6.2。系统上存在其他版本(Python2.6.4和Numpy1.6.1)，但据我所知，这些版本对下述事件没有影响。我正在开发一个使用Numpy的Python程序，当我尝试从该程序运行某个命令时遇到错误。所以，我决定安装python2.7-dbg来运行程序，看看是否有助于调试。所以我跑$python-dbg代替$python但是，这会给出与numpy相关的“undefinedsymbol:Py_InitModule4_64”错误。我尝试运行什么并不重要；如果使用“常规”python运行成功的命令，也会发生该错误。

我有一些从C#应用程序中调用的IronPython代码。在我决定将一个函数更改为在线程中运行之前，这段代码运行良好。当在python线程中调用numpy函数时，将抛出InsufficientMemoryException异常。我搜索了解决方案但没有找到。有人可以解释为什么会这样吗？我该如何解决？我认为只有当我有两个使用numpy的线程时才会发生这种情况我这样运行代码:C#:_python.functionA();#_pythonwascreatedwith"Python.CreateEngine()"_python.functionA();#twiceonpurposepython:m

TensorFlow是否提供了一种在Fortran中reshape张量的方法(列优先顺序？NumPy允许:a=...np.reshape(a,(32,32,3),order='F')我正在尝试将CIFAR图像reshape为32x32x3(来自形状为3072x1的矢量)，但我得到的图像看起来像这样:在Numpy中使用Fortran顺序可以解决问题，但我需要在TensorFlow中执行相同的操作。编辑:我现在意识到我可以通过整形为3x32x32然后转置输出来获得正确的输出。我仍然有点惊讶TF没有提供行优先或列优先顺序的开箱即用的reshape。 最佳答案

我正在使用Python/numpy/scipy编写一个小型光线追踪器。表面被建模为二维函数，给出高于法平面的高度。我将寻找射线和表面之间的交点的问题简化为寻找具有一个变量的函数的根。这些函数是连续且连续可微的。有没有一种方法可以比使用scipy根查找器(并且可能使用多个进程)简单地遍历所有函数更有效地做到这一点？编辑:函数是表示射线的线性函数与表面函数之间的差异，被限制在相交平面上。 最佳答案 以下示例显示了使用二分法并行计算函数x**(a+1)-b(均具有不同的a和b)的100万个副本的根。此处大约需要12秒。importnump

我有一个关于使用Python动态构建直方图的概念性问题。我想弄清楚是否有好的算法或现有的程序包。我编写了一个函数，它运行蒙特卡洛模拟，被调用1,000,000,000次，并在每次运行结束时返回一个64位float。下面是上述功能:defMonteCarlo(df,head,span):#Pickinitialtruckrnd_truck=np.random.randint(0,len(df))full_length=df['length'][rnd_truck]full_weight=df['gvw'][rnd_truck]#Loopusingotherrandomtrucksunti

我有两个未知维度的数组A和B，我想将它们连接到第N维度。例如:>>>A=rand(2,2)#justforillustration,dimensionsshouldbeunknown>>>B=rand(2,2)#idem>>>N=5>>>C=concatenate((A,B),axis=N)numpy.core._internal.AxisError:axis5isoutofboundsforarrayofdimension2>>>C=stack((A,B),axis=N)numpy.core._internal.AxisError:axis5isoutofboundsforarray

这个数学函数的目的是使用二面角计算两个(或更多)蛋白质结构之间的距离:例如，它在结构生物学中非常有用。我已经使用numpy在python中编写了这个函数，但目标是实现更快。作为计算时间引用，我使用scikit-learn包中提供的欧氏距离函数。这里是我目前的代码:importnumpyasnpimportnumexprasnefromsklearn.metrics.pairwiseimporteuclidean_distances#Wehave10000structureswith100dihedralanglesn=10000m=100#Generatesomerandomdatac

我有一个包含10行和5列的pandas数据框以及一个由零组成的numpy矩阵np.zeros((10,3))。我想将numpy矩阵连接到pandas数据帧，但我想在将numpy数组连接到它之前从pandas数据帧中删除最后一列。所以我最终会得到一个包含10行和5-1+3=7列的矩阵。我想我可以用new_dataframe=pd.concat([original_dataframe,pd.DataFrame(np.zeros((10,3)),dtype=np.int)],axis=1,ignore_index=True)其中original_dataframe有10行和5列。如何在连接n

我知道通过Tkinter将MxNx3numpy数组显示为RGB图像的方法，但我的方法在此过程中制作了数组的多个副本:a=np.random.randint(low=255,size=(100,100,3),dtype=np.uint8)#Originalppm_header=b'P6\n%i%i\n255\n'%(a.shape[0],a.shape[1])a_bytes=a.tobytes()#Firstcopyppm_bytes=ppm_header+a_bytes#Secondcopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Netpbm_formatroot=