通过setuptools安装numpy+pandas作为setup.py中的依赖项对我不起作用。这与缺少依赖关系无关。如果我通过pipinstallnumpy安装numpy然后pythonsetup.pydevelop一切正常。如果我对setuptools文档的理解正确，那么所有包都是先构建然后安装。所以numpy是构建的，但在构建pandas时没有安装。作为解决方法，我将numpy添加到我的setup_requires中。这工作正常，但显然不是一个非常干净的解决方案。有人知道通过setuptools安装numpy+pandas的干净解决方案(仅Linux就可以)吗？更新:依赖是通过配
我试图通过在numpy中使用矢量化形式来提高一些代码的效率。让我举个例子，让您明白我的意思。给定以下代码:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]foriinrange(len(a)-1):a[i+1]=2*a[i]printa输出[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][4.8.12.16.][8.16.24.32.]]当我现在尝试像这样矢量化代码时:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]a[1:]=2*a[0:-1]printa我只是得到了第一次迭代的正确结果:[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][0.0.0.0
我无法为scipy.signal.dlsim方法提供正确的输入。该方法需要4个状态空间矩阵:A=np.array([[0.9056,-0.1908,0.0348,0.0880],[0.0973,0.8728,0.4091,-0.0027],[0.0068,-0.1694,0.9729,-0.6131],[-0.0264,0.0014,0.1094,0.6551]])B=np.array([[0,-0.0003,-0.0330,-0.0042,-0.0037],[0,-0.0005,0.0513,-0.0869,-0.1812],[0,0.0003,-0.0732,1.1768,-1.1
我想将索引切片作为参数传递给函数:defmyfunction(some_object_from_which_an_array_will_be_made,my_index=[1:5:2,::3]):my_array=whatever(some_object_from_which_an_array_will_be_made)returnmy_array[my_index]显然这是行不通的，显然在这种特殊情况下可能有其他方法可以做到这一点，但假设我真的想以这种方式做事，我如何使用变量来切片一个numpy数组？ 最佳答案 np.lib.in
我是NumPy和SciPy的新手。与Matlab不同，NumPy中的每个数组似乎都有一个数据类型。假设我们有一个整数数组x:importnumpyasnpx=np.array([1,2,3])如果我想把数组转成float，那么好像是下面的操作:y1=x.astype('float64')#Works!y2=x.astype('float_')#Works!y3=x.astype('float')#Works!但是我有点困惑地看到下面的代码在没有单引号的情况下也能工作。y4=x.astype(float)#Stillworks!!但是对于其他用于y1和y2的表达式，如果我省略了单引号，它
我们有一个使用mask=[13220192]的矢量numpyget_pos_neg_bitwise函数以及我们希望使用numba加速的(500e3,4)的df.shape。fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromtimeimporttimedefget_pos_neg_bitwise(df,mask):"""In[1]:printmask[13220192]In[1]:printdf[[11629741][0136135171]...,[02453073]]"""check=(np.bitwise_and(mask,df[:,1:])==mask).a
我正在研究Euler项目problem12，所以我需要对超过500个唯一因子的倍数的数字进行一些测试。我认为数组[1,2,3...500]是一个很好的起点，因为该数组的乘积是可能的最小数字。但是，numpy.prod()会为此数组返回零。我确定我遗漏了一些明显的东西，但这到底是什么东西？>>>importnumpyasnp>>>array=[]>>>foriinrange(1,100):...array.append(i)...>>>np.prod(array)0>>>array.append(501)>>>np.prod(array)0>>>array.append(5320934)
我在R中有一个data.frame。它包含大量数据:来自许多(125)个数组的基因表达水平。我想要Python中的数据，主要是因为我不擅长R，而且这应该是一项30分钟的工作。我希望下面的代码能够工作。要理解此代码，请知道变量path包含我的数据集的完整路径，加载时会给我一个名为immgen的变量。知道immgen是一个对象(一个BioconductorExpressionSet对象)并且exprs(immgen)返回一个包含125列的数据框(实验)和数万行(命名基因)。(以防万一不清楚，这是Python代码，使用robjects.r调用R代码)importnumpyasnpimport
我知道如何使用numpy.savetxt将数组写入文件。如何将多个数组写入同一个文件？本质上，我想对一列数字进行数学计算，然后用修改后的数字替换旧列。我读到最简单的方法是完全编写一个新文件，将修改后的数字放入，然后将其他数字“复制并粘贴”到文件中。感谢任何帮助。谢谢! 最佳答案 回答一个非常古老的帖子供我自己使用。我使用以下内容写出两个与CSV大小相同的一维数组。importnumpyasnpx=[1,2,3]y=[4,5,6]zipped=zip(x,y)#>>>[(1,4),(2,5),(3,6)]#Savethearrayba
我正在尝试将opencv的Threshold函数应用于numpy数组。我正在使用opencv2.1的python绑定(bind)。它是这样的:importcvimportnumpyasnpa=np.random.rand(1024,768)cv.Threshold(a,a,0.5,1,cv.CV_THRESH_BINARY)这会引发错误:OpenCVError:Unsupportedformatorcombinationofformats()inthreshold所以，我不相信我知道我在做什么，但我希望Threshold会像Smooth一样工作，我可以在其中运行cv.Smooth(a,
