我发现我的程序中的一个瓶颈是从给定值列表创建numpy数组，最常见的是将四个值放入一个2x2数组中。有一种显而易见、易于阅读的方法:my_array=numpy.array([[1,3],[2.4,-1]])这需要15秒——非常非常慢，因为我已经做了数百万次。还有一种更快、更难读的方法:my_array=numpy.empty((2,2))my_array[0,0]=1my_array[0,1]=3my_array[1,0]=2.4my_array[1,1]=-1速度提高了10倍，仅需1微秒。有没有既快速又易于阅读的方法？到目前为止我尝试了什么:使用asarray而不是array没有区
scipy/numpy中是否有用于获取多项式的PMF的内置函数？我不确定binom是否以正确的方式概括，例如#Attempttodefinemultinomialwithn=10,p=[0.1,0.1,0.8]rv=scipy.stats.binom(10,[0.1,0.1,0.8])#Scoretheoutcome4,4,2rv.pmf([4,4,2])正确的做法是什么？谢谢。 最佳答案 据我所知，没有内置函数，二项式概率不能概括(您需要对一组不同的可能结果进行归一化，因为所有计数的总和必须为n，不会被采用由独立二项式处理)。但是
阅读查找表LUT=np.genfromtxt('test.out',delimiter=',',dtype=float)LUT:12,25,136,674313,26,139,678614,27,142,679115,28,145,6789从LUT中读取的值如下:x1,x2,x3=12.5,25.5,137为每个给定值(3列)读取LUT中相邻的两个值，我必须对结果进行线性插值(LUT中的第4列)。给定值(x1,x2,x3)属于LUT的第1行和第2行之间。基于此如何读取第1行和第2行之间的结果？ 最佳答案 给定要插值的坐标coords
我读了很多“避免使用numpy循环”。所以，我试过了。我正在使用此代码(简化版)。一些辅助数据:In[1]:importnumpyasnpresolution=1000#thisparametervariestim=np.linspace(-np.pi,np.pi,resolution)prec=np.arange(1,resolution+1)prec=2*prec-1values=np.zeros_like(tim)我的第一个实现是使用for环形:In[2]:fori,tiinenumerate(tim):values[i]=np.sum(np.sin(prec*ti))然后，我去
问题和代码在最后我希望这个问题属于这里而不属于TCS的堆栈。我正在尝试通过TurkandPentland's"EigenfacesforRecognition"中的算法.第74页(左栏最后一段):Letthetraining(...)Theaveragefaceofthesetisdefinedby[*]其中[*]是一个等式，表明平均人脸等于图像总和除以其计数。为了使用这个等式，我使用OpenCV和numpy创建了python脚本。在第75页上有图1。它应该代表图1中的平均面孔。(第74页)这就是我想要实现的目标。作为人脸集，我使用了Faces94中的所有人脸.当我计算传统平均值(1/
考虑排序数组a:a=np.array([0,2,3,4,5,10,11,11,14,19,20,20])如果我指定左右增量，delta_left,delta_right=1,1那么这就是我希望分配集群的方式:#a=[0.2345....1011..14....1920#1120##[10--|-12][19--|-21]#[1--|--3][10--|-12][19--|-21]#[-1--|--1][3--|--5][9--|-11][18--|-20]#+--+--|--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+--+-
我偶然发现了np.float32或np.float64的底数除法结果，我不明白我在Python3.6.7中使用numpy1.15.4>>>importnumpyasnp>>>np.float32(0)//1-0.0我知道，我可以通过abs()等解决方法，但为什么我首先得到的是“-0.0”而不是“0.0”？ 最佳答案 我怀疑numpy使用divmod函数来计算楼层划分，导致这一点的行是here:/*ifdiviszeroensurecorrectsign*/floordiv=(a/b>0)?0.0@c@:-0.0@c@;例子:>>>a
我一直在尝试用python处理两个包含大约40000-50000张图像的巨大文件。但是每当我尝试将我的数据集转换为numpy数组时，我都会收到内存错误。我只有大约8GBRAM，这不是很多，但是，因为我缺乏python经验，我想知道是否有任何方法可以通过使用一些我不知道的python库来解决这个问题，或者通过优化我的代码？我想听听您对此事的看法。我的图片处理代码:fromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeansimportnumpyasnpimportglobimportosfromPILimportImagefromsklearn.decompositi
我准备了一个numpy矩阵，然后使用matplotlib绘制矩阵，例如:>>>importnumpy>>>importmatplotlib.pylabasplt>>>m=[[0.0,1.47,2.43,3.44,1.08,2.83,1.08,2.13,2.11,3.7],[1.47,0.0,1.5,2.39,2.11,2.4,2.11,1.1,1.1,3.21],[2.43,1.5,0.0,1.22,2.69,1.33,3.39,2.15,2.12,1.87],[3.44,2.39,1.22,0.0,3.45,2.22,4.34,2.54,3.04,2.28],[1.08,2.11,2
我一直在尝试用python编写cffi模块，它们的速度让我怀疑我是否正确地使用了标准python。这让我想完全切换到C!说实话，有一些很棒的Python库我永远无法用C重新实现，所以这比任何实际情况都更像是假设。此示例显示了python中的sum函数与numpy数组一起使用，以及与c函数相比它有多慢。有没有更快的pythonic方法来计算numpy数组的总和？defcast_matrix(matrix,ffi):ap=ffi.new("double*[%d]"%(matrix.shape[0]))ptr=ffi.cast("double*",matrix.ctypes.data)for
