我似乎无法在Windows7AMD64位计算机上使用Python3.4.132位获取NumPy1.9.0。我下载包，解压，然后运行:pythonsetup.pyinstall这是我在命令shell中收到的消息。我认为我的问题是我没有带有MLK二进制文件的Intel机器，因为我有AMD处理器。我试过很多谷歌搜索结果；没有快乐。有什么关于如何成功的建议吗？F:\Tools\numpy-1.9.0>pythonsetup.pyinstallRunningfromnumpysourcedirectory.F:\Tools\python-3.4.1\lib\distutils\dist.py:2
拜托，我这里确实需要一盏灯。我想使用良好的BLAS/LAPACKlib在Windows上安装numpy，但绝对没有页面充分解释该过程。看来OpenBLAS是一个又好又快的选择。目标是将“theano”与“keras”一起使用，“theano”要求库是“动态的”，而不是静态的。(不确定我是否理解这意味着什么，但它会导致缓慢和memoryissues)请把我当成一个完全的新手。给我一个关于如何做的分步教程!不要忘记告诉我文件应该放“哪里”!哪些文件夹应该放在PATH中!我到底应该调用什么命令，它们的输出是什么，在哪里？我如何处理他们的结果或编译后的文件？numpy如何找到它们？等等。我看到
这个问题在这里已经有了答案:InstallingNumpyon64bitWindows7withPython2.7.3[closed](6个答案)关闭8年前。我一直在尝试在Windows64位上获取适用于Python2.7的NumPy，但是页面http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/每个人都提到的在我的任何设备上都无法打开。还有别的地方我可以找到它吗？
我刚刚注意到numpy的zeros函数有一个奇怪的行为:%timeitnp.zeros((1000,1000))1.06ms±29.8µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)%timeitnp.zeros((5000,5000))4µs±66nsperloop(mean±std.dev.of7runs,100000loopseach)另一方面，ones似乎有一个正常的行为。有人知道为什么用zeros函数初始化一个小的numpy数组比用一个大数组初始化一个小数组要花更多的时间吗？(Python3.5，numpy1.11)
我用opencv读取了一张图片，然后像这样保存到redis:frame=cv2.imread('/path/to/image.png')rd.set('frame',frame)然后，读回这样的字符串表示形式:[[[384551][384551][384551]...,[235217222]]]然后我试着像这样把它找回来:frameString=rd.get('frame')mat=np.array(frameString)但是printmat.shape输出()然后我试了一下mat=eval(frameString)这给了我错误:execexpinglobal_vars,local_
我的用例很简单，我对图像执行了某种操作，生成的特征向量是一个形状为rowX1000的numpy对象(我的意思是行号可以可变，但列号始终为1000)我想将这个numpy数组存储在mysql中。不得对该数组执行任何操作。给定图像名称返回整个特征向量，查询将很简单。那么有没有什么方法可以存储数组(就像一个封装数组的魔法容器，然后把它放在table上，在检索时它检索魔法容器并弹出数组)我想在python中执行此操作。如果可能，请提供有关如何将数据放入mysql数据库的简短代码片段的支持。 最佳答案 您可以使用ndarray.dumps()将
原文：NumPyCookbook-SecondEdition协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙在本章中，我们将介绍NumPy和SciPy的基本图像和音频（WAV文件）处理。在以下秘籍中，我们将使用NumPy对声音和图像进行有趣的操作：将图像加载到内存映射中添加图像图像模糊重复音频片段产生声音设计音频过滤器使用Sobel过滤器进行边界检测简介尽管本书中的所有章节都很有趣，但在本章中，我们确实会继续努力并专注于获得乐趣。在第10章，“Scikits的乐趣”中，您会发现更多使用scikits-image的图像处理秘籍。不幸的是，本书没有对音频文件的直接支持，因此您确实需要运行代码示例以充分了
用了一段时间后，非常喜欢Numpy的多维数组。使用简洁但可读且相当通用的代码编写算法很有帮助。我希望在Java中有同样的东西。在自己使用类似Numpy的API编写多维数组之前，是否已经存在这样的东西？[PS]我搜索了一下，没看到 最佳答案 OP是从2011年开始的。所以截至2015年底，我想提一下镇上有一个新child声称是numpyforjava->nd4j.好消息是nd4j是不同库(如blas)之上的抽象层。根据矩阵的大小，底层实现是fast的两倍作为numpy或jblas。而且您的代码是真正独立于平台的。
我正在尝试使用NumPy1.8.0和Python2.7.3将MATLAB/Octave程序移植到Python。我用过thisreference作为帮助将MATLAB函数转换为NumPy方法并取得巨大成功，直到我到达我想要计算两个矩阵之间相关性的地步。第一个矩阵是40000x25float，第二个矩阵是40000x1整数。在Octave中，我使用语句corr(a,b)并获得一个25x1的浮点矩阵。在NumPy中尝试相应的方法(numpy.correlate(a,b))会产生错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Libr
我想在Python中找到一种快速的方法(没有for循环)来分配数组的重复索引。这是使用for循环的期望结果:importnumpyasnpa=np.arange(9,dtype=np.float64).reshape((3,3))#Thearrayindices:[2,3,4]areidentical.Px=np.uint64(np.array([0,1,1,1,2]))Py=np.uint64(np.array([0,0,0,0,0]))#Thearraytobeaddedatthearrayindices(mayalsocontainrandomnumbers).x=np.arra
