我有一个多处理工作，我正在排队只读numpy数组，作为生产者消费者管道的一部分。目前它们正在被腌制，因为这是multiprocessing.Queue的默认行为。这会降低性能。是否有任何pythonic方法来传递对共享内存的引用而不是酸洗数组？不幸的是，数组是在消费者启动后生成的，没有简单的方法可以解决这个问题。(所以全局变量方法会很丑......)。[请注意，在以下代码中，我们不期望h(x0)和h(x1)并行计算。相反，我们看到h(x0)和g(h(x1))并行计算(就像CPU中的流水线)。]frommultiprocessingimportProcess,Queueimportnum
我编写了一个网络抓取工具来从产品表中提取信息并构建数据框。数据表有一个描述列，其中包含描述产品的逗号分隔的属性字符串。我想在数据框中为每个唯一属性创建一个列，并用该属性的子字符串填充该列中的行。下面的示例df。PRODUCTSDATEDESCRIPTIONProductA2016-9-12Steel,Red,HighHardnessProductB2016-9-11Blue,Lightweight,SteelProductC2016-9-12Red我认为第一步是将描述分成一个列表。In:df2=df['DESCRIPTION'].str.split(',')Out:DESCRIPTIO
我像这样制作数据框。df=pd.DataFrame({'class':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'],'number':[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5],'math':[90,20,50,30,57,67,89,79,45,23],'english':[40,21,68,89,90,87,89,54,21,23]})我想使用一些pandas方法将索引转换为此。(例如set_index、堆栈、、、)df1=pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(5,4)),columns=[['A','A'
我有一个float的一维数组A，它大部分都很好，但缺少一些值。丢失的数据被替换为nan(不是数字)。我必须通过附近良好值的线性插值来替换数组中的缺失值。所以，例如:F7(np.array([10.,20.,nan,40.,50.,nan,30.]))应该返回np.array([10.,20.,30.,40.,50.,40.,30.]).使用Python执行此操作的最佳方法是什么？任何帮助将不胜感激谢谢 最佳答案 你可以使用scipy.interpolate.interp1d:>>>fromscipy.interpolateimpor
首先我知道SO上有很多类似主题的问题，但经过一天的搜索、阅读和测试，我找不到解决方案。我有一个python函数，它计算numpyndarray(mxn)的成对相关性。我最初只是在numpy中这样做，但该函数还计算了倒数对(即除了计算矩阵的A行和B行之间的相关性外，它还计算了B行和A行之间的相关性。)所以我采取了略有不同的方法对于大m的矩阵大约快两倍(我的问题的实际大小是m~8000)。这很好，但仍然有点慢，因为会有很多这样的矩阵，并且全部完成需要很长时间。所以我开始研究用cython来加快速度。我从我读过的内容中了解到，cython不会真正加快numpy的速度。这是真的吗，还是我遗漏了
我正在编写以下代码，用于对训练集和测试集执行随机森林分类；fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromnumpyimportgenfromtxt,savetxtdefmain():dataset=genfromtxt(open('filepath','r'),delimiter='',dtype='f8')target=[x[0]forxindataset]train=[x[1:]forxindataset]test=genfromtxt(open('filepath','r'),delimiter='',dtype='f8'
我重写了以下代码以处理大规模数据集。我正在使用Python生成器根据逐批生成的数据拟合模型。defsubtract_mean_gen(x_source,y_source,avg_image,batch):batch_list_x=[]batch_list_y=[]forline,yinzip(x_source,y_source):x=line.astype('float32')x=x-avg_imagebatch_list_x.append(x)batch_list_y.append(y)iflen(batch_list_x)==batch:yield(np.array(batch_l
为什么下面几行没有按我预期的那样工作？importnumpyasnpa=np.array([0,1,2,1,1])a[a==1][1:]=3printa>>>[01211]#Iwouldexpect[01233]这是一个“错误”还是有其他推荐的方法？另一方面，以下工作:a[a==1]=3printa>>>[03233]干杯，菲利普 最佳答案 这与花式索引的工作原理有关。有详尽的解释here.这样做是为了允许使用花哨的索引进行就地修改(即a[x>3]*=2)。这样做的结果是您不能像您发现的那样分配给双索引。花式索引总是返回副本而不是V
想象一些numpy数组，例如x=np.linspace(1,10)。x[i:j]让我可以查看范围[i,j)的x。我喜欢我还可以执行x[i:-k]，它排除了最后的k元素。但是，为了包含最后一个元素，我需要执行x[i:]。我的问题是:例如，如果我需要遍历k，我该如何组合这两种表示法。说我想这样做:l=list()forkin[5,4,3,2,1]:l.append(x[:-k])l.append(x[:])让我恼火的是最后一行。在这个简单的例子中，当然它并没有太大的区别，但有时这会变得更加烦人。我想念的是更像DRY的东西。以下片段当然不会产生预期的结果，但代表了我寻求的代码风格:l=lis
这个问题在这里已经有了答案:findlengthofsequencesofidenticalvaluesinanumpyarray(runlengthencoding)(7个答案)关闭9年前。我有一个像这样的numpy数组[1,1,1,-1,-1,1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,-1]我想找出1或-1的最长连续序列的长度。在示例中，它应该是3
