假设我有一个带有一些float('nan')的numpy数组，我现在不想估算这些数据，我想首先对这些数据进行归一化并将NaN数据保留在原始空间，有什么办法吗我能做到吗？之前我在sklearn.Preprocessing中使用了normalize函数，但该函数似乎不能将任何包含NaN的数组作为输入。 最佳答案 您可以使用numpy.ma.array函数屏蔽您的数组，然后应用任何numpy操作:importnumpyasnpa=np.random.rand(10)#Generaterandomdata.a=np.where(a>0.8,
我有一个1.2GB的文本文件中图形的边列表。我的ubuntuPC有8GB内存。输入中的每一行看起来像287111206357850135我想将其转换为稀疏邻接矩阵并将其输出到文件。我的一些数据统计:Numberofedges:around62500000Numberofvertices:around31250000我之前在https://stackoverflow.com/a/38667644/2179021上问过很多同样的问题并得到了很好的答案。问题是我无法让它工作。我首先尝试使用np.loadtxt加载文件，但速度很慢并且占用了大量内存。因此，我转而使用速度非常快的pandas.r
我有纬度和经度数据，我需要计算两个包含位置的数组之间的距离矩阵。我用了这个This获取给定纬度和经度的两个位置之间的距离。这是我的代码示例:importnumpyasnpimportmathdefget_distances(locs_1,locs_2):n_rows_1=locs_1.shape[0]n_rows_2=locs_2.shape[0]dists=np.empty((n_rows_1,n_rows_2))#Theloopshereareinefficientforiinxrange(n_rows_1):forjinxrange(n_rows_2):dists[i,j]=ge
是否有可用于计算矢量场散度的函数？(在matlab中)我希望它存在于numpy/scipy中，但我无法使用Google找到它。我需要计算div[A*grad(F)]，其中F=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])#(2Dnumpyndarray)A=np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])#(2Dnumpyndarray)所以grad(F)是二维ndarray的列表我知道我可以像this这样计算散度但不想重新发明轮子。(我也希望有更优化的东西)有人有建议吗？ 最佳答案 给阅读这篇文章的每
假设我有一个scipy.sparse.csr_matrix代表下面的值[[00120304][10020340]]我想就地计算非零值的累积和，这会将数组更改为:[[001306010][100306100]]实际值不是1,2,3,...每行中非零值的数量不太可能相同。如何快速做到这一点？当前程序:importscipy.sparseimportnumpyasnp#sparsedataa=scipy.sparse.csr_matrix([[0,0,1,2,0,3,0,4],[1,0,0,2,0,3,4,0]],dtype=int)#methodindptr=a.indptrdata=a.
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
我正在尝试从巨大的(1Mx1M)CSR矩阵(SciPy)中过滤小于10的值。由于我所有的值都是整数，除以10再乘以10就可以了，但我想知道是否有更好的方法来过滤元素。编辑:下面的答案有效。检查您是否拥有最新版本的SciPy。 最佳答案 你也可以选择不那么笨拙但可能更慢的方法:m=m.multiply(m>=10)要了解发生了什么:>>>m=scipy.sparse.csr_matrix((1000,1000),dtype=np.int)>>>m[np.random.randint(0,1000,20),np.random.randi
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
从仅包含零的稀疏矩阵中有效删除列的最佳方法是什么。我有一个我创建并填充了数据的矩阵:matrix=sp.sparse.lil_matrix((100,100))我现在想删除~最后20列，它们只包含零数据。我该怎么做？ 最佳答案 如果这只是一个numpy数组，X，那么您可以说X!=0，这将为您提供一个与相同形状的bool数组X，然后您可以使用bool数组索引X，即non_zero_entries=X[X!=0]但这是一个不支持bool索引的稀疏矩阵，如果您尝试X!=0也不会给您想要的东西——它只返回一个看起来像仅当它们是完全相同的矩阵
有什么方法可以使用numpy或scipy来检查矩阵是下三角矩阵还是上三角矩阵？我知道如何创建一个函数来检查这个；但我想知道这些模块本身是否有自己的功能。我正在搜索文档，但没有找到任何内容。 最佳答案 我愿意np.allclose(mat,np.tril(mat))#checkiflowertriangularnp.allclose(mat,np.triu(mat))#checkifuppertriangularnp.allclose(mat,np.diag(np.diag(mat)))#checkifdiagonalhttp://d
