我想用numpy数组初始化一个稀疏矩阵。numpy数组包含NaN作为我程序的零，初始化稀疏矩阵的代码如下:a=np.array([[np.NaN,np.NaN,10]])zero_a=np.array([[0,0,10]])spr_a=lil_matrix(a)zero_spr_a=lil_matrix(zero_a)printrepr(spr_a)printrepr(zero_spr_a)输出是1x3sparsematrixoftype'type'numpy.float64''with3storedelementsinLInkedListformat1x3sparsematrixof
numpy的all中出现这种怪异现象的原因是什么？>>>importnumpyasnp>>>np.all(xrange(10))False>>>np.all(iforiinxrange(10))True 最佳答案 Numpy.all不理解生成器表达式。来自文档numpy.all(a,axis=None,out=None)TestwhetherallarrayelementsalongagivenaxisevaluatetoTrue.Parameters:a:array_likeInputarrayorobjectthatcanbec
在python中(使用numpy)，我可以将数组广播为不同的形状:>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([2,3,4])>>>b=np.zeros((3,2))>>>b[:,:]=np.zeros((3,2))>>>b[:,:]=a[:,np.newaxis]#>>barray([[2.,2.],[3.,3.],[4.,4.]])>>>c=np.zeros((2,3))>>>c[:,:]=a[np.newaxis,:]>>>carray([[2.,3.,4.],[2.,3.,4.]])有什么方法可以在fortran中达到同样的效果吗？我有一个子例程，它期望传入
我想在投注系统中使用Python和Pandas实现经典的鞅。假设这个DataFrame是这样定义的df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,2,100)*2-1,columns=['TossResults'])所以它包含了throw结果(-1=输1=赢)我想使用经典mar更改本金(我每次下注的金额)。初始股份为1。如果我输掉的赌注将是之前赌注的2倍(乘数=2)。如果我赢了stake将是stake_initial我做了一个函数defstake_martingale_classical(stake_previous,result_previous,multip
我有一个通过scipy.sparse创建的稀疏988x1向量(csr_matrix中的一列)。有没有办法在不必将稀疏矩阵转换为密集矩阵的情况下获得其均值和标准差？numpy.mean似乎只适用于密集向量。 最佳答案 由于您正在执行列切片，因此最好使用CSC而不是CSR来存储矩阵。但这取决于您对矩阵进行的其他操作。要计算CSC矩阵中列的平均值，您可以使用mean()矩阵的函数。要有效地计算标准偏差，需要付出更多的努力。首先，假设您得到这样的稀疏列:col=A.getcol(colindex)然后像这样计算方差:N=col.shape[
我需要延期thisquestion，它根据来自第二个数组的索引对数组的值求和。让A是结果数组，B是索引数组，而C要求和的数组。然后A[i]=sum在C使得index(B)==i.相反，我的设置是N=5M=2A=np.zeros((M,N))B=np.random.randint(M,size=N)#containsindicesforAC=np.random.rand(N,N)我需要A[i,j]=sum_{kin0...N}C[j,k]使得C[k]==i，即以B的索引匹配i为条件的行和。有没有一种有效的方法来做到这一点？对于我的应用程序，N大约为10,000，M大约为20。在最小化问题
我注意到在使用多处理(使用joblib)时有一个巨大的延迟。这是我的代码的简化版本:importnumpyasnpfromjoblibimportParallel,delayedclassMatcher(object):defmatch_all(self,arr1,arr2):args=((elem1,elem2)forelem1inarr1forelem2inarr2)results=Parallel(n_jobs=-1)(delayed(_parallel_match)(self,e1,e2)fore1,e2inargs)#...defmatch(self,i1,i2):retur
我需要将大量numpy向量存储到磁盘。现在，我尝试存储的矢量长约24亿个元素，数据为float64。序列化到磁盘时，这需要大约18GB的空间。如果我使用struct.pack()并使用float32(4字节)，我可以将它减少到~9GB。我不需要接近这个数量的精确磁盘空间，这将很快成为一个问题，因为我预计我需要存储的值的数量可能会增长一两个数量级。我在想，如果我可以访问前4个有效数字，我可以将这些值存储在一个int中，并且只使用1或2个字节的空间。但是，我不知道如何有效地做到这一点。有没有人有任何想法或建议？ 最佳答案 如果你的数
如何在Kivy中以标准的numpy/opencv/matplotlib格式显示图像？Kivy使用不同的图像内存布局，我不知道是哪一个。下面的代码工作得很好。图像是使用cv2VideoCapture捕获的。我认为图像是BGR，数组维度是(360,480,3):ret,image=video_capture.read()cv2.imshow('image',image)cv2.waitKey()尝试用以下代码显示它会产生困惑的结果:video_texture=Texture.create(size=image.shape[:2])video_texture.blit_buffer(imag
我是python的新手，我正在尝试做一些基本的信号处理工作，但我遇到了严重的性能问题。是否有以矢量化方式执行此操作的python技巧？基本上我正在尝试实现一阶滤波器，但滤波器特性可能会从一个样本更改为下一个样本。如果它只是一个过滤器，我会使用numpy.signal.lfilter()，但它有点棘手。这是运行非常缓慢的代码片段:#filterstatestate=0#performfilteringforsampleinamplitude:if(sample==1.0):#attackfiltersample=(1.0-att_coeff)*sample+att_coeff*state
