我需要在python中计算bspline曲线。我查看了scipy.interpolate.splprep和其他一些scipy模块，但找不到任何可以轻松满足我需要的东西。所以我在下面写了我自己的模块。代码工作正常，但速度很慢(测试函数在0.03秒内运行，考虑到我只要求100个样本和6个控制顶点，这似乎很多)。有没有办法通过一些scipy模块调用来简化下面的代码，这可能会加快速度？如果没有，我可以对我的代码做些什么来提高它的性能？importnumpyasnp#cv=np.arrayof3dcontrolvertices#n=numberofsamples(default:100)#d=c
我有一个像这样的numpy数组:a=np.array([35,2,160,56,120,80,1,1,0,0,1])然后我尝试将该数组转换为具有逻辑“一列一值”的pandas数据框，如下所示:columns=['age','gender','height','weight','ap_hi','ap_lo','cholesterol','gluc','smoke','alco','active']values=adf=pd.DataFrame(a,columns=columns)这种方法引发ValueError:传递值的形状是(1,11)，索引暗示(11,11)。我做错了什么以及如何以正
我有一个100x100的numpy矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:[00000001][02200000][00200000]False[00000000][03300000]识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？上面的例子会返回False。这是一个True示例，其中包含指示的邻接的行:[00000001][02211000]对角线不算相邻。所以这个例子也会返回False:[00011111][02201000][00200000]False[03000000][33300000]我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。目前，我最好找到矩
这个问题在这里已经有了答案:Numpy:MaximalValueisNaN(1个回答)关闭5年前。importnumpyasnpprintmax([np.nan,1,2,3,4])printmax([1,2,3,4,np.nan])printmax([1,2,3,np.nan,4])第一个将nan打印为列表的最大值第二个将打印4作为列表的最大值第三个将打印4作为列表的最大值这个问题有解决办法吗？让所有数学函数都忽略nan？
我有一个numpy脚本，它在以下代码中花费了大约50%的运行时间:s=numpy.dot(v1,v1)在哪里v1=v[1:]和v是float64的4000元素一维ndarray存储在连续内存中(v.strides是(8,))。有什么加快速度的建议吗？编辑这是在Intel硬件上。这是我的numpy.show_config()的输出:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77inclu
假设我有2个矩阵M和N(都有>1列)。我还有一个包含2列的索引矩阵I——1列用于M，1列用于N。N的索引是唯一的，但M的索引可能出现不止一次。我想执行的操作是，fori,jinw:M[i]+=N[j]除了for循环之外，还有更有效的方法吗？ 最佳答案 为了完整起见，在numpy>=1.8中，您还可以使用np.add的at方法:In[8]:m,n=np.random.rand(2,10)In[9]:m_idx,n_idx=np.random.randint(10,size=(2,20))In[10]:m0=m.copy()In[11]
因此，我没有讲很长的故事，而是在编写一些代码，我从二进制文件中读取一些数据，然后使用for循环遍历每个点。所以我完成了代码，但它运行得非常慢。我从大约128个数据通道循环了大约60,000个点，这需要一分钟或更长时间来处理。这比我预期的Python运行速度要慢得多。因此，我通过使用Numpy使整个过程更加高效，但在试图弄清楚为什么原始进程运行如此缓慢时，我们进行了一些类型检查，发现我在Numpy数组而不是Python列表上循环。好的，使我们的测试设置的输入与我在循环之前将Numpy数组转换为列表相同没什么大不了的。Bang需要1分钟才能运行的相同慢速代码现在需要10秒。我被打倒了。我唯
我有一个多处理工作，我正在排队只读numpy数组，作为生产者消费者管道的一部分。目前它们正在被腌制，因为这是multiprocessing.Queue的默认行为。这会降低性能。是否有任何pythonic方法来传递对共享内存的引用而不是酸洗数组？不幸的是，数组是在消费者启动后生成的，没有简单的方法可以解决这个问题。(所以全局变量方法会很丑......)。[请注意，在以下代码中，我们不期望h(x0)和h(x1)并行计算。相反，我们看到h(x0)和g(h(x1))并行计算(就像CPU中的流水线)。]frommultiprocessingimportProcess,Queueimportnum
我有一个float的一维数组A，它大部分都很好，但缺少一些值。丢失的数据被替换为nan(不是数字)。我必须通过附近良好值的线性插值来替换数组中的缺失值。所以，例如:F7(np.array([10.,20.,nan,40.,50.,nan,30.]))应该返回np.array([10.,20.,30.,40.,50.,40.,30.]).使用Python执行此操作的最佳方法是什么？任何帮助将不胜感激谢谢 最佳答案 你可以使用scipy.interpolate.interp1d:>>>fromscipy.interpolateimpor
首先我知道SO上有很多类似主题的问题，但经过一天的搜索、阅读和测试，我找不到解决方案。我有一个python函数，它计算numpyndarray(mxn)的成对相关性。我最初只是在numpy中这样做，但该函数还计算了倒数对(即除了计算矩阵的A行和B行之间的相关性外，它还计算了B行和A行之间的相关性。)所以我采取了略有不同的方法对于大m的矩阵大约快两倍(我的问题的实际大小是m~8000)。这很好，但仍然有点慢，因为会有很多这样的矩阵，并且全部完成需要很长时间。所以我开始研究用cython来加快速度。我从我读过的内容中了解到，cython不会真正加快numpy的速度。这是真的吗，还是我遗漏了
