我有一些从C#应用程序中调用的IronPython代码。在我决定将一个函数更改为在线程中运行之前，这段代码运行良好。当在python线程中调用numpy函数时，将抛出InsufficientMemoryException异常。我搜索了解决方案但没有找到。有人可以解释为什么会这样吗？我该如何解决？我认为只有当我有两个使用numpy的线程时才会发生这种情况我这样运行代码:C#:_python.functionA();#_pythonwascreatedwith"Python.CreateEngine()"_python.functionA();#twiceonpurposepython:m
TensorFlow是否提供了一种在Fortran中reshape张量的方法(列优先顺序？NumPy允许:a=...np.reshape(a,(32,32,3),order='F')我正在尝试将CIFAR图像reshape为32x32x3(来自形状为3072x1的矢量)，但我得到的图像看起来像这样:在Numpy中使用Fortran顺序可以解决问题，但我需要在TensorFlow中执行相同的操作。编辑:我现在意识到我可以通过整形为3x32x32然后转置输出来获得正确的输出。我仍然有点惊讶TF没有提供行优先或列优先顺序的开箱即用的reshape。 最佳答案
我有两个未知维度的数组A和B，我想将它们连接到第N维度。例如:>>>A=rand(2,2)#justforillustration,dimensionsshouldbeunknown>>>B=rand(2,2)#idem>>>N=5>>>C=concatenate((A,B),axis=N)numpy.core._internal.AxisError:axis5isoutofboundsforarrayofdimension2>>>C=stack((A,B),axis=N)numpy.core._internal.AxisError:axis5isoutofboundsforarray
我有一个包含10行和5列的pandas数据框以及一个由零组成的numpy矩阵np.zeros((10,3))。我想将numpy矩阵连接到pandas数据帧，但我想在将numpy数组连接到它之前从pandas数据帧中删除最后一列。所以我最终会得到一个包含10行和5-1+3=7列的矩阵。我想我可以用new_dataframe=pd.concat([original_dataframe,pd.DataFrame(np.zeros((10,3)),dtype=np.int)],axis=1,ignore_index=True)其中original_dataframe有10行和5列。如何在连接n
我知道通过Tkinter将MxNx3numpy数组显示为RGB图像的方法，但我的方法在此过程中制作了数组的多个副本:a=np.random.randint(low=255,size=(100,100,3),dtype=np.uint8)#Originalppm_header=b'P6\n%i%i\n255\n'%(a.shape[0],a.shape[1])a_bytes=a.tobytes()#Firstcopyppm_bytes=ppm_header+a_bytes#Secondcopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Netpbm_formatroot=
在我的previousquestion，我学会了调整子类ndarray的大小。整洁的。不幸的是，当我尝试调整大小的数组是计算结果时，这不再有效:importnumpyasnpclassFoo(np.ndarray):def__new__(cls,shape,dtype=np.float32,buffer=None,offset=0,strides=None,order=None):returnnp.ndarray.__new__(cls,shape,dtype,buffer,offset,strides,order)def__array_prepare__(self,output,co
我正在使用numpy和pyfits来操作光谱，我需要高精度(大约8-10位小数的值可能高达10^12)。为此，数据类型“decimal”将是完美的(float64不够好)，但不幸的是numpy.interp不喜欢它:File".../modules/manip_fits.py",line47,inget_shiftpix_shift=np.interp(x,xp,fp)-fpFile"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py",line1053,ininterpreturncompiled_interp(x,
出于性能原因，我很好奇是否有一种方法可以将一堆矩阵相乘。我有一个4维数组(500、201、2、2)。它基本上是一个500个长度的(201,2,2)矩阵堆栈，对于500个矩阵中的每一个，我想使用einsum将相邻矩阵相乘并得到另一个(201,2,2)矩阵。最后我只对[2x2]矩阵进行矩阵乘法。由于我的解释已经偏离轨道，我将只展示我现在正在做的事情，以及“减少”等效项以及为什么它没有帮助(因为它在计算上的速度相同)。最好这将是一个NumPy的单行，但我不知道那是什么，或者即使它可能。代码:Arr=rand(500,201,2,2)defloopMult(Arr):ArrMult=Arr[0
我正在使用函数记录输入参数logging.debug('Inputtothisfunction=%s',inspect.getargvalues(inspect.currentframe())[3])但我不想在numpy对象中插入换行符。numpy.set_printoptions(linewidth=np.nan)去掉了一些，但是在二维对象中还是会插入换行符比如array([[0.84148239,0.71467895,0.00946744,0.3471317],[0.68041249,0.20310698,0.89486761,0.97799646],[0.22328803,0.3
我尝试对以下函数进行矢量化(同意，这不是最有效的方法，但我的问题是关于装饰器的使用)@np.vectorizedefdiff_if_bigger(x,y):returny-xify>xelse0x=np.array([5.6,7.0])y=8diff_if_bigger(x,y)#outputsarray([2,1])whichisnotwhatIwant编辑:重新启动IPython后，输出正常。谁能解释为什么diff_if_bigger的结果被转换成一个np.int数组，即使这里的第一个参数x是一个np.int数组。float，与文档中的内容相反？？？？现在，我想强制输出float，
