我已经在Python中安装了numpy1.9.0。现在我应该怎么做才能获得numpy+mkl？ 最佳答案 如果您没有完整的Python发行版或者您不想安装一个，您可以从ChristophGohlke'swebpage下载并安装已编译的whl包。.此whl包含numpy并链接到mkl。安装此软件包时，您将同时安装:numpy和mkl依赖项。您所要做的就是:下载正确的whl文件(选择正确的Python版本和32/64文件)使用Windows+R打开Windowscli，然后在cmd中运行使用cd指令转到您下载whl文件的目录运行pipi
谁能分享一些关于*.npz内部数据组织的信息？一些文档等。只是找不到任何东西.. 最佳答案 文档如下:Formatof.npzfiles,指的是Formatof.npyfiles也就是说，我不建议您自己尝试读取或写入这种格式的文件。从NumPy写入并再次使用NumPy读取是很好的。但是，如果您想从不同的环境写入或读取文件，请使用两种环境都支持的更标准的格式，如HDF5或NetCDF。 关于python-Numpy*.npz内部文件结构，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
我需要对大量数字执行一些计算。array.array或numpy.array是否比典型数组提供显着的性能提升？我不需要对数组进行复杂的操作，我只需要能够访问和修改值，例如importnumpyx=numpy.array([0]*1000000)foriinrange(1,len(x)):x[i]=x[i-1]+i所以我真的不需要连接、切片等。此外，如果我尝试分配不适合Clong的值，数组似乎会抛出错误:importnumpya=numpy.array([0])a[0]+=1232234234234324353453453print(a)在控制台上我得到:a[0]+=1232234234
我对这段Python代码有疑问:importmatplotlibmatplotlib.use("Agg")importnumpyasnpimportpylabasplA1=np.loadtxt('/tmp/A1.txt',delimiter=',')A1_extrema=[min(A1),max(A1)]A2=np.loadtxt('/tmp/A2.txt',delimiter=',')pl.close()ab=np.polyfit(A1,A2,1)printabfit=np.poly1d(ab)printfitr2=np.corrcoef(A1,A2)[0,1]printr2pl.p
我正在尝试叠加两个图像。第一个是512x512NumPy数组(来自CT图像)。第二个也是512x512NumPy数组，但我只对值大于0的像素感兴趣(功能图像)。为此，我正在尝试创建一个屏蔽数组。importnumpyasnpimportnumpy.maasmaimportmatplotlib.pyplotasplt#Bothimagesareloadedfromadicom.Botharenumpyarraysof(512,512)Image1=readimage(path)Image2=readimage(path)#Createimage2maskmask=ma.masked_wh
我想计算“累积最小值”数组——基本上，数组的最小值到每个索引，例如:importnumpyasnpnums=np.array([5.,3.,4.,2.,1.,1.,2.,0.])cumulative_min=np.zeros(nums.size,dtype=float)fori,numinenumerate(nums):cumulative_min[i]=np.min(nums[0:i+1])这行得通(它返回正确的数组([5.,3.,3.,2.,1.,1.,1.,0.])),但我想尽可能避免for循环。我认为构建二维数组并使用np.amin()函数可能会更快，但我也需要一个循环。
我有一个文件读取器，它从文件中读取n个字节并返回表示该(二进制)数据的字符字符串。我想将n个字节读入一个numpy数组并对其运行FFT，但我在从字符串创建数组时遇到了问题。几行示例会很棒。编辑:我正在读取原始二进制数据，所以我得到的字符串看起来像'\x01\x05\x03\xff'...。我希望它成为[1,5,3,255]。 最佳答案 在Python2中，您可以直接使用numpy.fromstring执行此操作:importnumpyasnps='\x01\x05\x03\xff'a=np.fromstring(s,dtype='u
我想从大约一百万个条目长的numpy数组中删除一些条目。这段代码可以完成，但需要很长时间:a=np.array([1,45,23,23,1234,3432,-1232,-34,233])forelementina:ifelement100:somedeletecommand.我可以用其他方式做到这一点吗？ 最佳答案 我假设你的意思是a-100，最简洁的方式是使用逻辑索引。a=a[(a>=-100)&(a这并不完全是“删除”条目，而是制作一个数组副本，减去不需要的值并将其分配给先前分配给旧数组的变量。发生这种情况后，旧数组没有剩余引用
Numpylinspace在指定的时间间隔内返回均匀分布的数字。Numpylogspace返回在对数刻度上均匀分布的数字。我不明白为什么numpylogspace经常从我设置的边界返回“超出范围”的值。取0.02和2.0之间的数字:importnumpyasnpprintnp.linspace(0.02,2.0,num=20)printnp.logspace(0.02,2.0,num=20)第一个的输出是:[0.020.124210530.228421050.332631580.436842110.541052630.645263160.749473680.853684210.9578
像这样的数组重采样很容易a=numpy.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])使用整数重采样因子。例如，因子2:b=a[::2]#[13579]但是对于非整数的重采样因子，它并不那么容易工作:c=a[::1.5]#[12345678910]=>notwhatisneeded...应该是(带线性插值):[12.545.578.510]或者(取数组中最近的邻居)[13467910]如何使用非整数重采样因子对numpy数组进行重采样？应用示例:音频信号重采样/重调 最佳答案 NumPy有numpy.interp进行线性
