假设我有两个二维数组如下:array([[3,3,1,0],[2,3,1,3],[0,2,3,1],[1,0,2,3],[3,1,0,2]],dtype=int8)array([[0,3,3,1],[0,2,3,1],[1,0,2,3],[3,1,0,2],[3,3,1,0]],dtype=int8)每个数组中的某些行在另一个数组中有一个按值(但不一定按索引)匹配的对应行，而有些则不匹配。我想找到一种有效的方法来返回两个数组中对应于匹配行的索引对。如果它们是元组，我希望返回(0,4)(2,1)(3,2)(4,3) 最佳答案 这是一个
我正在尝试使用SciPy的gaussian_kde函数来估计多变量数据的密度。在我下面的代码中，我对3D多元法线进行采样并拟合核密度，但我不确定如何评估我的拟合度。importnumpyasnpfromscipyimportstatsmu=np.array([1,10,20])sigma=np.matrix([[4,10,0],[10,25,0],[0,0,100]])data=np.random.multivariate_normal(mu,sigma,1000)values=data.Tkernel=stats.gaussian_kde(values)我看到了this但不确定如何将
我正在尝试获取某些x,y数据(可用here)的指数拟合的置信区间。这是我必须找到最适合数据的指数的MWE:frompylabimport*fromscipy.optimizeimportcurve_fit#Readdata.x,y=np.loadtxt('exponential_data.dat',unpack=True)deffunc(x,a,b,c):'''Exponential3-paramfunction.'''returna*np.exp(b*x)+c#Findbestfit.popt,pcov=curve_fit(func,x,y)printpopt#Plotdataand
给定两个矩阵A:m*rB:n*r我想生成另一个矩阵C:m*n，其中每个条目C_ij都是由A_i的外积计算的矩阵和B_j。例如，A:[[1,2],[3,4]]B:[[3,1],[1,2]]给予C:[[[3,1],[[1,2],[6,2]],[2,4]],[9,3],[[3,6],[12,4]],[4,8]]]我可以用for循环来做，比如foriinrange(A.shape(0)):forjinrange(B.shape(0)):C_ij=np.outer(A_i,B_j)我想知道是否有一种向量化的方法来加快计算速度？ 最佳答案 爱因
我想知道为什么numpy.zeros占用这么小的空间？x=numpy.zeros(200000000)这不占用内存，而x=numpy.repeat(0,200000000)占用大约1.5GB。numpy.zeros是否创建一个空指针数组？如果是这样，在cython中更改指针后，有没有办法将数组中的指针设置回空？如果我使用:x=numpy.zeros(200000000)x[0:200000000]=0.0内存使用率上升。有没有办法更改一个值，然后将其更改回numpy.zeros最初在python或cython中的格式？ 最佳答案 您
我有一个像这样的numpy数组:myArray=np.array([[1,2],[3]])但我不能把它弄平，In:myArray.flatten()Out:array([[1,2],[3]],dtype=object)如果我在第二个轴上将数组更改为相同的长度，那么我可以将其展平。In:myArray2=np.array([[1,2],[3,4]])In:myArray2.flatten()Out:array([1,2,3,4])我的问题是:我可以使用类似myArray.flatten()的东西，不管数组的维度和它的元素的长度，并得到输出:array([1,2,3])?
我正在寻找一种方法来一次从numpy数组中选择多个切片。假设我们有一个一维数据数组，想要提取它的三个部分，如下所示:data_extractions=[]forstart_indexinrange(0,3):data_extractions.append(data[start_index:start_index+5])之后data_extractions将是:data_extractions=[data[0:5],data[1:6],data[2:7]]没有for循环，有什么方法可以执行上述操作吗？numpy中的某种索引方案可以让我从数组中选择多个切片并将它们作为多个数组返回，比如在n
我正在使用numbas@jit装饰器在python中添加两个numpy数组。如果我使用@jit与python相比，性能是如此之高。然而，即使我传入@numba.jit(nopython=True,parallel=True,nogil=True)，它也没有利用所有CPU内核。有什么方法可以通过numba@jit使用所有CPU内核。这是我的代码:importtimeimportnumpyasnpimportnumbaSIZE=2147483648*6a=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)b=np.full(SIZE,1,dtype=np.int32)c=np.n
我有一个数据框ABCD2015-07-184.534390e+052.990611e+055.706540e+054.554383e+052015-07-223.991351e+052.606576e+053.876394e+054.019723e+052015-08-071.085791e+058.215599e+041.356295e+051.096541e+052015-08-191.397305e+068.681048e+051.672141e+061.403100e+06...我只是想对所有列求和以获得一个新的数据框ABCDsumssss按列求和，然后用to_csv()打印。
在AWS上名为Glue的新ETL工具中使用NumPy和Pandas等包的最简单方法是什么？我在Python中有一个完整的脚本，我想在利用NumPy和Pandas的AWSGlue中运行。 最佳答案 您可以检查使用此脚本作为粘合作业安装的最新python包importloggingimportpiplogger=logging.getLogger(__name__)logger.setLevel(logging.INFO)if__name__=='__main__':logger.info(pip._internal.main(['li
