我编写了一段代码来求解一维薛定谔方程。虽然numpy.linalg.eig()例程对于谐波振荡器一直运行良好，但它似乎为库仑势增加了一个虚假的解决方案。另一方面，Scipy的sparse.linalg.eigsh()似乎表现不错。这是我的脚本:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.sparseimportdiagsfromscipy.sparse.linalgimporteigshN=500x0=8xMin,xMax=-x0,x0xstep=(xMax-xMin)/(N-1)x=np.linspace(xMin,xMa
考虑以下numpy代码:A[start:end]=B[mask]这里:A和B是列数相同的二维数组；start和end是标量；mask是一维bool数组；(结束-开始)==sum(掩码)。原则上，通过将B的元素直接复制到A中，可以使用O(1)临时存储执行上述操作.这是实践中实际发生的情况，还是numpy为B[mask]构造了一个临时数组？如果是后者，有没有办法通过重写语句来避免这种情况？ 最佳答案 线A[start:end]=B[mask]将——根据Python语言定义——首先评估右侧，产生一个包含B的选定行并占用额外内存的新数组。我
我想使用python、gdal和numpy创建一些高程/高度场栅格。我被困在numpy(可能还有python和gdal。)在numpy中，我一直在尝试以下操作:>>>a=numpy.linspace(4,1,4,endpoint=True)>>>b=numpy.vstack(a)>>>c=numpy.repeat(b,4,axis=1)>>>carray([[4.,4.,4.,4.],[3.,3.,3.,3.],[2.,2.,2.,2.],[1.,1.,1.,1.]])#ThisistheelevationdataIwant从osgeo导入gdal从gdalconst导入*>>>for
代码如下:importnumpyasnpX=np.array(range(15)).reshape(5,3)#X'selementvalueismeaninglessflag=np.random.randn(5,4)y=np.array([0,1,2,3,0])#Y'selementvalueinrange(flag.shape[1])andY.shape[0]equalsX.shape[0]dW=np.zeros((3,4))#dW.shapeequals(X.shape[1],flag.shape[1])foriinxrange(5):forjinxrange(4):ifflag[
问题:在运行我编写的数据分析代码的行分析后，我发现大约70%的总运行时间集中在对两个不同数组操作例程的调用上。我最终想以实时方式分析数据，因此此处的任何优化都会有很大帮助。这两个函数采用左边的矩阵并将其带到右边的形式(反之亦然)。我感兴趣的矩阵目前存储为NxN二维numpy数组(其中N是偶数)。代码:我编写了以下代码来完成此任务:#Shiftselementsofavectortotheleftbythegivenamount.defVec_shift_L(vec,shift=0):s=vec.sizeout=np.zeros(s,dtype=complex)out[:s-shift]
我能够成功运行所有使用pandas的脚本，但突然我所有的PANDASSCRIPTS都给出了这个错误:追溯(最近的调用最后):文件“data_visulaization.py”，第5行，在importpandasaspdFile"/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/init.py",line18,inraiseImportError("Missingrequireddependencies{0}".format(missing_dependencies))ImportError:Missingrequireddependencies['nu
我有一个大小为I*J的输入矩阵A和一个大小为N*M的输出矩阵B还有一些大小为N*M*2的预先计算的map，它指示B中的每个坐标，A中的坐标。该map没有我可以使用的特定规则或线性度。只是一张看似随机的map。矩阵很大(~5000*~3000)所以创建映射矩阵是不可能的(5000*3000*5000*3000)我设法使用一个简单的映射和循环来做到这一点:foriinrange(N):forjinrange(M):B[i,j]=A[mapping[i,j,0],mapping[i,j,1]]我设法使用索引来做到这一点:B[coords_y,coords_x]=A[some_mapping[
我正在对算法进行时间复杂度分析，需要知道某些numpy操作具有什么样的复杂度。对于某些人，我假设它们与基础数学运算相匹配。就像np.dot(array1,array2)是O(n)。对于其他人，我不太确定。例如，np.array(my_array)是O(1)吗？还是O(n)？它只是简单地重新分配一个指针，还是遍历列表并复制每个值？我想确定每个操作的复杂性。有什么地方可以找到这些信息吗？或者我应该假设它们匹配数学运算？ 最佳答案 BigO复杂性不常与Python和numpy一起使用。它衡量代码如何随着问题的大小而扩展。这在像C这样的编译
有没有办法将一行附加到NumPyrec.array()？例如，x1=np.array([1,2,3,4])x2=np.array(['a','dd','xyz','12'])x3=np.array([1.1,2,3,4])r=np.core.records.fromarrays([x1,x2,x3],names='a,b,c')append(r,(5,'cc',43.0),axis=0)最简单的方法是将所有列提取为nd.array()类型，将单独的元素添加到每一列，然后重建rec.array()。不幸的是，这种方法内存效率低下。在不分离重建rec.array()的情况下，还有另一种方法
我有一个二维numpy.array，其中第一列包含datetime.datetime对象，第二列包含整数:A=array([[2002-03-1419:57:38,197],[2002-03-1716:31:33,237],[2002-03-1716:47:18,238],[2002-03-1718:29:31,239],[2002-03-1720:10:11,240],[2002-03-1816:18:08,252],[2002-03-2323:44:38,327],[2002-03-2409:52:26,334],[2002-03-2516:04:21,352],[2002-03-
