我想解决的实际问题是，给定一组N单位向量和另一组M向量，计算每个单位向量的平均值它与每个M向量的点积的绝对值。本质上，这是计算两个矩阵的外积，然后求和并取中间的绝对值取平均值。对于N和M不是太大，这并不难，有很多方法可以继续(见下文)。问题是当N和M很大时，创建的临时文件很大，并为所提供的方法提供了实际限制。可以在不创建临时对象的情况下完成此计算吗？我遇到的主要困难是由于绝对值的存在。是否存在用于“线程化”此类计算的通用技术？例如考虑以下代码N=7M=5#Createtheunitvectors,justsowehavesomeexamples,#thisisnotmeanttobee

我必须执行以下类型的许多循环foriinrange(len(a)):forjinrange(i+1):c[i]+=a[j]*b[i-j]其中a和b是短数组(大小相同，大约在10到50之间)。这可以使用卷积有效地完成:importnumpyasnpnp.convolve(a,b)但是，这给了我完整的卷积(即，与上面的for循环相比，向量太长了)。如果我在卷积中使用“相同”选项，我会得到中心部分，但我想要的是第一部分。当然，我可以从完整向量中去掉不需要的部分，但如果可能的话，我想去掉不必要的计算时间。有人可以建议更好的循环矢量化吗？ 最佳答案

我想要在我的3d箭袋图中使用与颜色图相对应的颜色。绘图的二维版本有一个可选数组，用于将颜色映射到箭头。如何在3d版本中创建相同的效果？ 最佳答案 3D箭袋图是1.4中的一项全新功能，它(及其文档)的边缘可能仍然有点粗糙。在这种情况下，我们可以尝试使用quiver被实现为LineCollection的事实，它(最终)继承自ScalarMappable这意味着它知道颜色映射是什么并且返回艺术家有方法set_array。基于文档herefrommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib

问题所以我有50个netCDF4数据文件，其中包含全局网格上数十年的每月温度预测。我正在使用np.mean()对所有50个数据文件进行整体平均，同时保留时间长度和空间比例，但np.mean()给了我两个不同的答案。我第一次运行它的代码块时，它给了我一个数字，当对纬度和经度进行平均并针对各个运行绘制时，它略低于合奏的平均值。如果我重新运行该block，它会给我一个看起来正确的不同均值。代码我不能在这里复制每一行，因为它很长，但这是我每次运行时所做的。#Historical(1950-2020)datancin_1=Dataset("/project/wca/AR5/CanESM2/mon

假设我有两个numpy数组，形状为(d,f)的A和形状为(d,)的I包含0..n中的索引，例如I=np.array([0,0,1,0,2,1])A=np.arange(12).reshape(6,2)我正在寻找一种快速减少所有切片的方法，特别是sum、mean和max，A[我==我，:];一个慢版本将是results=np.zeros((I.max()+1,A.shape[1]))foriinnp.unique(I):results[i,:]=np.mean(A[I==i,:],axis=0)在这种情况下给出results=[[2.66666667,3.66666667],[7.,8.

你知道以下问题的快速/优雅的Python/Scipy/Numpy解决方案吗:您有一组x、y坐标和关联值w(所有一维数组)。现在将x和y分箱到二维网格(大小为BINSxBINS)并计算每个分箱的w值的分位数(如中位数)，这最终会产生具有所需分位数的BINSxBINS二维数组。使用一些嵌套循环很容易做到这一点，但我确信有更优雅的解决方案。谢谢，标记 最佳答案 这是我想出来的，我希望它有用。它不一定比使用循环更干净或更好，但也许它会让您开始朝着更好的方向发展。importnumpyasnpbins_x,bins_y=1.,1.x=np.a

在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:ShouldIusenewaxisorNone?(1个回答)关闭9年前。为什么None有np.newaxis的保存效果？例如，使用:np.arange(10)[:,None]或:np.arange(10)[:,np.newaxis]两者都创造:array([[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])有谁知道np.newaxis==None的原因吗？

Python有默认的round()函数，但我用cython编程，想用numpy函数替换pythonic代码。但是，在终端中进行实验时，我得到了以下结果。>>>np.around(1.23456789)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=0)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=1)1.2>>>np.around(1.23456789,decimals=2)1.23>>>np.around(1.23456789,decimals=3)1.2350000000000001>>>np.around(1.23456789,d

据我了解，2.675和numpy.float64(2.675)都是相同的数字。然而，round(2.675,2)给出2.67，而round(np.float64(2.675),2)给出2.68。为什么会这样？importnumpyasnpfromdecimalimportDecimalx=2.675np_x=np.float64(x)type(x)#floatDecimal(x)#Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')Decimal(np_x)#Decimal('2.6749999999999998