我即将开始使用NumPy/SciPy进行一些信号处理工作。但是，我以前从未使用过Python，不知道从哪里开始。我看到这个世界上目前有两个Python分支:版本2.x和3.x。作为一个新手，我本能地倾向于选择较新的，但似乎有很多关于两者之间不兼容的讨论。Numpy似乎与Python3兼容。我在SciPy上找不到任何文档。您会推荐使用Python3还是2？(你能给我一些资源来开始吗？我知道C/C++、Ruby、Matlab和其他一些东西，基本上想使用NumPy而不是Matlab。) 最佳答案 scipy和numpy都与py3k兼容。但
我正在尝试了解PythonC-Api的工作原理，并且我想在Python和C扩展之间交换numpy数组。因此，我开始了本教程:http://dsnra.jpl.nasa.gov/software/Python/numpydoc/numpy-13.html尝试在那里做第一个例子，一个计算2dnumpy数组轨迹的C模块，对我来说非常简洁，因为我也想在2d数组中做基本操作。#include#include"Numeric/arrayobject.h"#includeintmain(){Py_Initialize();import_array();}staticchardoc[]="Thisis
Pandas似乎缺少R风格的矩阵级滚动窗口函数(rollapply(...,by.column=FALSE))，仅提供基于向量的版本。因此我试着关注thisquestion它与可以复制的示例配合得很好，但它不适用于pandasDataFrame，即使在使用(看似相同的)底层Numpy数组时也是如此。人为问题复制:importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.lib.stride_tricksimportas_stridedtest=[[x*yforxinrange(1,10)]foryin[10**zforzinrange(5)]]mm=np.arr
我有一个二维numpy字符串数组。有没有办法连接每一行中的字符串，然后将生成的字符串与分隔符字符串连接起来，例如换行符？例子:pic=np.array(['H','e','l','l','o','W','o','r','l','d']).reshape(2,5)我想得到:"Hello\nWorld\n" 最佳答案 在numpy的之外并不难:>>>importnumpyasnp>>>pic=np.array(['H','e','l','l','o','W','o','r','l','d']).reshape(2,5)>>>picarr
我想在python中测试向量化代码的性能:importtimeitimportnumpyasnpdeffunc1():x=np.arange(1000)sum=np.sum(x*2)returnsumdeffunc2():sum=0foriinxrange(1000):sum+=i*2returnsumdeffunc3():sum=0foriinxrange(0,1000,4):x=np.arange(i,i+4,1)sum+=np.sum(x*2)returnsumprinttimeit.timeit(func1,number=1000)printtimeit.timeit(func
我有一个2Dnumpy数组:x=[[1.92043482e-040.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+002.41005634e-030.00000000e+007.19330120e-040.00000000e+000.00000000e+001.42886875e-040.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+000.00000000e+009.79279411e-057.88888657e-040.00000000e+
我有两个numpy数组，一个包含值，一个包含每个值类别。values=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])valcats=np.array([101,301,201,201,102,302,302,202,102,301])我有另一个数组，其中包含我想要汇总的独特类别。categories=np.array([101,102,201,202,301,302])我的问题是，我将运行相同的求和过程数十亿次，每一微秒都很重要。我目前的实现如下。catsums=[]forxincategories:catsums.append(np.sum(values[np.wh
我有两个像这样的2Dnumpy数组，代表三个点之间的x/y距离。我需要x/y距离作为单个数组中的元组。所以来自:x_dists=array([[0,-1,-2],[1,0,-1],[2,1,0]])y_dists=array([[0,-1,-2],[1,0,-1],[2,1,0]])我需要:dists=array([[[0,0],[-1,-1],[-2,-2]],[[1,1],[0,0],[-1,-1]],[[2,2],[1,1],[0,0]]])我尝试过使用dstack/hstack/vstack/concatenate的各种排列组合，但它们似乎都无法满足我的要求。代码中的实际数组可
有人可以解释如何使用numpy.polyfit获得Chi^2/doF吗？ 最佳答案 假设你有一些数据点x=numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0])y=numpy.array([3.6,1.3,0.2,0.9])要将抛物线拟合到这些点，请使用numpy.polyfit():p=numpy.polyfit(x,y,2)要获得此拟合的卡方值，请计算数据点的x值处的多项式，减去y值、平方和求和:chi_squared=numpy.sum((numpy.polyval(p,x)-y)**2)如果愿意，您可以将此数字除以自由
我有一个输入数据流，其中包含交错的实数和虚数整数。将这些转换为complex64值是我程序中最慢的操作。这是我目前的做法:importnumpyasnpa=np.zeros(1000000,dtype=np.int16)b=np.complex64(a[::2])+np.complex64(1j)*np.complex64(a[1::2])如果不进行C扩展或使用cython之类的东西，我能做得更好吗？如果我不能做得更好，使用其中一种技术的最简单方法是什么？ 最佳答案 [~]|1>importnumpyasnp[~]|2>a=np.z
