在多次尝试优化代码之后，似乎最后一个资源是尝试使用多个内核运行下面的代码。我不确切知道如何转换/重新构造我的代码，以便它可以使用多个内核运行得更快。如果我能得到指导以实现最终目标，我将不胜感激。最终目标是能够尽可能快地为数组A和B运行此代码，其中每个数组包含大约700,000个元素。这是使用小数组的代码。700k元素数组被注释掉了。importnumpyasnpdefismember(a,b):foriina:index=np.where(b==i)[0]ifindex.size==0:yield0else:yieldindexdeff(A,gen_obj):my_array=np.a
我正在尝试将我的一些代码从matlab移植到python，其中一些使用bsxfun()函数进行虚拟复制，然后进行乘法或除法(我也将它用于逻辑运算)。我希望能够做到这一点，而无需在乘法或除法之前实际复制vector(使用函数或使用某种对角矩阵)以节省内存和时间。如果在某种C库中有等效的bsxfun，那当然也可以。 最佳答案 据我所知，没有真正的bsxfun等价物，尽管numpy确实为您处理了很多广播，正如其他人提到的那样。这通常被吹捧为numpy优于matlab的一个优势，确实很多广播在numpy中更简单，但bsxfun实际上更通用，
保存session变量会很有用，这些变量可以在以后轻松加载到内存中。 最佳答案 In[23]:%logstart/tmp/session.logActivatingauto-logging.Currentsessionstateplusfutureinputsaved.Filename:/tmp/session.logMode:backupOutputlogging:FalseRawinputlog:FalseTimestamping:FalseState:activeIn[24]:x=1In[25]:%logstopIn[26]:
我是一名工程研究生，目前正在从MATLAB过渡到Python，以进行数值模拟。我的印象是，对于基本的数组操作，Numpy会和MATLAB一样快。但是，对于我编写的两个不同的程序，MATLAB的速度似乎比Numpy快两倍。我用于Numpy(Python3.3)的测试代码是:importnumpyasnpimporttimea=np.random.rand(5000,5000,3)tic=time.time()a[:,:,0]=a[:,:,1]a[:,:,2]=a[:,:,0]a[:,:,1]=a[:,:,2]toc=time.time()-ticprint(toc)而对于MATLAB20
我正在寻找一种从python访问matlab模块的方法。我现在的情况是这样的:我有一个python代码，它通过调用Lapack例程来进行数值计算，同时将内存分配为ctypes并作为指针传递给Lapack例程。我还有一个matlab模块，它与octave兼容，可以做一些我想使用的数学技巧。我现在的问题是:什么是在python中保留所有主要工作的有效方法，同时利用matlab/octave模块提供的可能性。如果我的ctype数组不必为了运行Octave音程而转换为其他对象，那也很好。但是，我可以看到最后一点很难做到。我目前的研究向我展示了两种可能的选择:Pytave:然而，这个包似乎有点像
我正在寻找一种很好的方法来有效地将图像划分为小区域，分别处理每个区域，然后将每个处理的结果重新组合成一个处理后的图像。Matlab有一个名为blkproc的工具。(替换为blockproc在较新版本的Matlab中)。在理想情况下，函数或类也将支持输入矩阵中的划分之间的重叠。在Matlab帮助中，blkproc定义为:B=blkproc(A,[mn],[mbordernborder],fun,...)A是你的输入矩阵，[mn]是block大小[mborder,nborder]是边框区域的大小(可选)fun是一个应用于每个block的函数我已经拼凑了一种方法，但我觉得它很笨拙，我敢打赌会
如何在numpy中创建3维矩阵，如matlaba(:,:,:)。我尝试使用numpy.array将创建3d矩阵的matlab代码转换为python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组 最佳答案 a=np.empty((2,3,5))创建一个2x3x5数组。(如果要初始化值，还有np.zeros。)您还可以reshape现有数组:a=np.arange(30).reshape(2,3,5)np.arange(30)创建一个一维数组，其值从0..29开始。reshape()方法返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。
我发布这个问题是因为我想知道我是否做错了什么才能得到这个结果。我有一个中等大小的csv文件，我尝试使用numpy来加载它。为了说明，我使用python制作了文件:importtimeitimportnumpyasnpmy_data=np.random.rand(1500000,3)*10np.savetxt('./test.csv',my_data,delimiter=',',fmt='%.2f')然后，我尝试了两种方法:numpy.genfromtxt，numpy.loadtxtsetup_stmt='importnumpyasnp'stmt1="""\my_data=np.genf
我想使用Biot–Savartlaw计算一些导体的磁场我想使用1000x1000x1000矩阵。在我使用MATLAB之前，但现在我想使用Python。Python比MATLAB慢吗？如何让Python更快？编辑:也许最好的方法是用C/C++计算大数组，然后将它们传输到Python。然后我想用VPython进行可视化.EDIT2:在我的情况下哪个更好:C还是C++？ 最佳答案 您可能会在此链接的底部找到一些有用的结果http://wiki.scipy.org/PerformancePython从介绍来看，Acomparisonofwe
在MATLAB中，当用户鼠标悬停时，可以使用datacursormode向图形添加注释。matplotlib中有这样的东西吗？或者我需要使用matplotlib.text.Annotation编写自己的事件？ 最佳答案 后期编辑/无耻插件:现在可用(具有更多功能)作为mpldatacursor.调用mpldatacursor.datacursor()将为所有matplotlib艺术家启用它(包括对图像中z值的基本支持等)。据我所知，目前还没有实现，但编写类似的东西并不难:importmatplotlib.pyplotaspltcla
