用户应该通过pip安装我们的python包，或者它可以从github存储库中克隆并从源代码安装。出于多种原因，用户不应从源代码树目录中运行importFoo，例如缺少C扩展(numpy有同样的问题:readhere)。因此，我们想检查用户是否正在从源代码树中运行importFoo，但是如何在支持Python3和2的情况下干净、高效、稳健地执行此操作？编辑:请注意，此处的源代码树也被定义为下载代码的位置(例如，通过git或从源存档)，它与安装代码的安装目录形成对比。我们考虑了以下几点:检查setup.py或其他文件，如PKG-INFO，它们应该只出现在源代码中。这不是那么优雅，检查文件是
在我的previousquestion，我学会了调整子类ndarray的大小。整洁的。不幸的是，当我尝试调整大小的数组是计算结果时，这不再有效:importnumpyasnpclassFoo(np.ndarray):def__new__(cls,shape,dtype=np.float32,buffer=None,offset=0,strides=None,order=None):returnnp.ndarray.__new__(cls,shape,dtype,buffer,offset,strides,order)def__array_prepare__(self,output,co
我正在使用numpy和pyfits来操作光谱，我需要高精度(大约8-10位小数的值可能高达10^12)。为此，数据类型“decimal”将是完美的(float64不够好)，但不幸的是numpy.interp不喜欢它:File".../modules/manip_fits.py",line47,inget_shiftpix_shift=np.interp(x,xp,fp)-fpFile"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py",line1053,ininterpreturncompiled_interp(x,
我想使用python对图像执行几何变换，以沿着给定曲线“拉直”或校正图像。似乎scikit-imageProjectiveTransform()和warp()对此非常有用，但文档很少。我遵循了文档here，但我无法让它在示例案例中正常工作。举个例子:我将创建一个包含两个同心圆的图像，目标是校正这些圆的四分之一，以便生成的图像是两条平行线。这是示例数据:importnumpyasnpa=np.zeros((500,500))#createtwoconcentriccircleswithathicknessofafewpixels:foriinrange(500):forjinrange(
出于性能原因，我很好奇是否有一种方法可以将一堆矩阵相乘。我有一个4维数组(500、201、2、2)。它基本上是一个500个长度的(201,2,2)矩阵堆栈，对于500个矩阵中的每一个，我想使用einsum将相邻矩阵相乘并得到另一个(201,2,2)矩阵。最后我只对[2x2]矩阵进行矩阵乘法。由于我的解释已经偏离轨道，我将只展示我现在正在做的事情，以及“减少”等效项以及为什么它没有帮助(因为它在计算上的速度相同)。最好这将是一个NumPy的单行，但我不知道那是什么，或者即使它可能。代码:Arr=rand(500,201,2,2)defloopMult(Arr):ArrMult=Arr[0
我正在使用函数记录输入参数logging.debug('Inputtothisfunction=%s',inspect.getargvalues(inspect.currentframe())[3])但我不想在numpy对象中插入换行符。numpy.set_printoptions(linewidth=np.nan)去掉了一些，但是在二维对象中还是会插入换行符比如array([[0.84148239,0.71467895,0.00946744,0.3471317],[0.68041249,0.20310698,0.89486761,0.97799646],[0.22328803,0.3
一、conda本地环境常用操作#获取版本号conda--version或conda-V #检查更新当前condacondaupdateconda #查看当前存在哪些虚拟环境condaenvlist或condainfo-e #查看--安装--更新--删除包condalist：condasearchpackage_name#查询包condainstallpackage_namecondainstallpackage_name=1.5.0condaupdatepackage_namecondaremovepackage_name二、conda创建虚拟环境#创建名为your_env的环境condacr
我有一个pandas.Series的正数。我需要找到“异常值”的索引，其值与之前的“规范”相差3或更多。如何向量化这个函数:defbaseline(s):values=[]indexes=[]last_valid=s.iloc[0]foridx,valins.iteritems():ifabs(val-last_valid)>=3:values.append(val)indexes.append(idx)else:last_valid=valreturnpd.Series(values,index=indexes)例如，如果输入是:importpandasaspds=pd.Series
我正在执行下面包含的python中的嵌套循环。这是搜索现有金融时间序列并在时间序列中寻找符合某些特征的时期的基本方法。在这种情况下，有两个独立的、大小相等的数组，分别代表“收盘价”(即Assets的价格)和“交易量”(即在此期间交换的Assets数量)。对于每个时间段，我想期待所有future的时间间隔，长度在1到INTERVAL_LENGTH之间，看看这些时间间隔是否具有与我的搜索相匹配的特征(在这种情况下，收盘价的比率值大于1.0001且小于1.5且总体积大于100)。我的理解是，使用NumPy时加速的主要原因之一是解释器不需要在每次计算时都对操作数进行类型检查，只要您对整个数组进
我有一个混合了0和其他数字的DataFrame。我想将0转换为缺失。例如，我正在寻找可以转换的命令In[618]:a=DataFrame(data=[[1,2],[0,1],[1,2],[0,0]])In[619]:aOut[619]:01012101212300到In[619]:aOut[619]:010121NaN12123NaNNaN我尝试了pandas.replace(0,NaN)，但我收到一个错误，指出NaN未定义。而且我看不到任何地方可以从中导入NaN。 最佳答案 只需执行fromnumpyimportnan。(您必须将
