当我对x>=1执行numpy.arctanh(x)操作时，它返回nan，这很奇怪，因为当我在Wolfram|alpha中执行操作时，它返回复数值，这是我需要的应用。有谁知道我可以做些什么来防止Numpy抑制复数值？ 最佳答案 将+0j添加到您的实数输入中，使它们成为复数。Numpy遵循格言“垃圾输入，垃圾输出”的变体。浮入，浮出。>>>importnumpyasnp>>>np.sqrt(-1)__main__:1:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinsqrtnan复杂的输入，复杂的输出。>
灵感来自另一个answer在这里，我有一个使用ctypeslib.ndpointer调用的ctypes函数:lib.foo.argtypes=[ctypeslib.ndpointer(np.complex64,ndim=1,flags='C'),POINTER(c_int)]外部函数声明如下:voidfoo(cmplx_float*array,int*length)我的问题是我想调用该函数两次。第一次我想将nullptr传递给array参数，这样我就可以找出所需的长度。然后第二次，我会传入一个numpy数组。所以我这样做:lib.foo(None,length)失败并出现以下错误:ct
我正在使用python的scipy.integrate来模拟29维线性微分方程组。由于我需要解决多个问题实例，我想我可以通过使用multiprocessing.Pool并行计算来加快速度。由于线程之间不需要共享数据或同步(问题是令人尴尬的并行)，我认为这显然应该可行。然而，在我编写了执行此操作的代码之后，我得到了非常奇怪的性能测量值:单线程，无jacobian:每次调用20-30毫秒单线程，使用jacobian:每次调用10-20毫秒多线程，没有jacobian:每次调用20-30毫秒多线程，使用jacobian:每次调用10-5000毫秒令人震惊的是，我认为应该是最快的设置，实际上是
我需要将一些额外的信息打包到浮点NaN值中。我在Python中使用单精度IEEE754浮点数(32位浮点数)。Python和NumPy如何处理这些值？理论IEEE754-2008标准似乎认为一个数字真的不是一个数字，如果指数位(23..30)被设置，并且至少一个有效位被设置。因此，如果我们将浮点数转换为32位整数表示，则满足以下条件的任何内容都会发生:i&0x7f800000==0x7f800000i&0x007fffff!=0这会让我有很多选择。但是，标准似乎是说有效数的最高位是is_quiet，应该设置以避免计算中出现异常。实际测试python2.7为了确定起见，我进行了一些测试，
我很奇怪地注意到，np.sum比手写求和慢10倍。带轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum(axis=1)%timeittest(p1)186µs±4.21µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)没有轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum()%timeittest(p1)17.9µs±236nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach
这个问题在这里已经有了答案:PythonequivalentofMATLAB's"ismember"function(5个答案)关闭2年前。我正在努力为使用ismember的特定Matlab编码“模式”找到Numpy等价物|.不幸的是，这段代码往往是大部分时间花在我的Matlab脚本上的地方，所以我想找到一个有效的Numpy等价物。基本模式包括将子集映射到更大的网格上。我有一组存储为并行数组的键值对，我想将这些值插入到以相同方式存储的更大的键值对列表中。具体来说，我有季度GDP数据，我将其映射到月度时间网格，如下所示。quarters=[200712200803200806200809
我正在尝试使用Python检索实时音频输入的主要频率。目前我正在尝试使用笔记本电脑内置麦克风的音频流，但在测试以下代码时，我得到的结果非常糟糕。#ReadfromMicInputandfindthefreq'simportpyaudioimportnumpyasnpimportbgeimportwavechunk=2048#useaBlackmanwindowwindow=np.blackman(chunk)#openstreamFORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=1RATE=1920p=pyaudio.PyAudio()myStream=p.open(for
为了提高速度，我正在为我的Python程序编写一个C扩展，并在尝试传入3维numpy数组时遇到一些非常奇怪的行为。它适用于2维数组，但我确定我正在用指针搞砸一些东西，试图让它与3维数组一起使用。但这是奇怪的部分。如果我只是传入一个3-D数组，它会因总线错误而崩溃。如果(在Python中)我首先将我的变量创建为2D数组，然后用3D数组覆盖它，它工作得很好。如果变量首先是一个空数组，然后是一个3D数组，它会因SegFault而崩溃。这怎么可能发生？此外，任何人都可以帮助我使3D阵列正常工作吗？还是我应该放弃并传入一个二维数组并自己重新整形？这是我的C代码:staticPyObject*fu
有alreadyaquestion关于这个，但答案包含一个断开的链接，并且已经超过两年了，我希望现在有更好的解决方案:)低差异准随机序列，例如Sobol序列比均匀随机序列更均匀地填充空间。有没有一种好的/简单的方法可以在python中生成它们？ 最佳答案 我认为Python中低差异序列的最佳替代方案是灵敏度分析库(SALib):https://github.com/SALib/SALib我认为这是一个活跃的项目，您可以联系作者以检查您需要的功能是否已经实现。如果这不能解决您的问题，CorradoChisari将一个用Matlab(由
如果我有一个函数f(x)，它接受一个一维数组作为参数并生成一个一维数组作为输出，我可以使用numpy.apply_along_axis将函数应用于二维数组X的每一行，其行是f的有效参数。现在我想用一个带有两个参数的函数来做类似的事情。例如。我有一个函数f(x,y)，它将两个一维数组作为参数，我还有两个二维数组X、Y，它们都有n行。我想将f应用于每一对行，生成一个又包含n行的数组。如何以高效的方式实现这一目标？我也对变体感兴趣，其中f接受更多参数或涉及更高维数组:例如f可以取3个形状为(2,2)的数组x,y,z；(3,);(5,)并产生形状(4,4)的结果。我有X、Y、Z形状(50,10
