我基本上需要做this但在Python而不是Javascript中。我从socketio连接接收到一个base64编码的字符串，将其转换为uint8并对其进行处理，然后需要将其转换为base64字符串以便我可以将其发回。到目前为止，我已经得到了这个(我正在从socketio服务器获取data字典):importpickleimportbase64fromioimportBytesIOfromPILimportImagebase64_image_string=data["image"]image=Image.open(BytesIO(base64.b64decode(base64_ima
我有一个大量使用日志函数(用于整数)的计算项目，调用了数十亿次。我发现numpy的日志的性能出奇的慢。以下代码需要15到17秒才能完成:importnumpyasnpimporttimet1=time.time()foriinrange(1,10000000):np.log(i)t2=time.time()print(t2-t1)但是，math.log函数花费的时间要少得多，只有3到4秒。importmathimporttimet1=time.time()foriinrange(1,10000000):math.log(i)t2=time.time()print(t2-t1)我还测试了
我想创建一个扩展numpy数组基类型的类，classLemmaMatrix(numpy.ndarray):@classmethoddefinit_from_corpus(cls,...):cls(numpy.empty(...))但显然，它不允许多维数组类型。有没有解决的办法？提前致谢!ndarray(empty([3,3]))TypeError:onlylength-1arrayscanbeconvertedtoPythonscalars 最佳答案 importnumpyasnpclassLemmaMatrix(np.ndarra
我最近尝试了PyPy并且对这种方法很感兴趣。我有很多Python的C扩展，它们都使用PyArray_DATA()来获取指向numpy数组数据部分的指针。不幸的是，PyPy似乎没有在他们的cpyext模块中为他们的numpypy数组导出等效项，所以我尝试按照他们网站上的建议使用ctypes。这将获取指针的任务推向了Python层面。似乎有两种方式:importctypesasCp_t=C.POINTER(C.c_double)defget_ptr_ctypes(x):returnx.ctypes.data_as(p_t)defget_ptr_array(x):returnC.cast(x
如标题所示，我希望它也是一个nan。这个数字很特别吗？ 最佳答案 这显然是numpy.ramdom.binomial中的错误。Isthisnumberspecial?我猜这是一些涉及nan的原始表示(表示为特定“保留”浮点值)的计算结果。(Moreonthat)实现者可能忘记检查nan的输入并在(C级)计算中包含nan的原始表示。 关于python-为什么numpy.random.binomial(1,nan)=-9223372036854775807？，我们在StackOverflow
给定一个大型2dnumpy数组，我想有效地删除一系列行，例如10000:10010行。我必须在不同的范围内多次执行此操作，因此我也想使其可并行化。使用numpy.delete()之类的方法效率不高，因为它需要复制数组，占用太多时间和内存。理想情况下，我想做一些事情，比如创建一个View，但我不确定在这种情况下我该怎么做。屏蔽数组也不是一种选择，因为屏蔽数组不支持下游操作。有什么想法吗？ 最佳答案 由于定义了numpy数组的跨步数据结构，如果不使用掩码数组，您将无法获得想要的结果。您最好的选择可能是使用屏蔽数组(或者您自己的bool数
一般问题假设我有一个形状为(nrow,ncols,3)的ndarrayv。我想计算形状(nrow,ncols,3,3)的ndarrayouter_array包含形状(3)的向量的所有外积>在每个索引处(nrow,ncol)。当然，这就是numpy.einsum存在的问题类型。现在，我尝试过的是:outer_array=numpy.einsum("xyi,xyj->xyij",v,v.conjugate())现在，我不确定这是否可行:尽管outer_array具有预期的形状，但外积矩阵的元素并不符合我的预期。我认为这是由于einsum表达式中标签的选择:产品应该在x和y上求和因为索引是重
我正在使用unittest编写python测试并使用命令行运行测试nosetests--with-coverage-x当我在我的一个测试中包含numpy时，它也会尝试测试numpy包。示例输出:...NameStmtsMissCoverMissing-------------------------------------------------------------CLOCK393315%3,7-13,17,20-25,28-47LFU42198%52LRU95991%12,64,68,101,115-118,131LRU1054198%68LRU354198%68argparse
我想计算给定数据的最小二乘估计值。有几种方法可以做到这一点，一种是使用numpy的最小二乘法:importnumpynp.linalg.lstsq(X,y)[0]其中X是矩阵，y是兼容维度的向量(类型float64)。第二种方式是直接使用公式计算结果:importnumpynumpy.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)我的问题:在某些情况下，不同的公式会给出截然不同的结果(尽管可能没有区别)。有时系数变得非常大，使用一个公式，而另一个表现得更好。公式是一样的，为什么结果会相差那么大呢？这是某种类型的舍入误差吗？我该如何最小化它？
我有3个numpy数组，需要在它们之间形成笛卡尔积。数组的维度不固定，因此可以取不同的值，例如A=(10000,50),B=(40,50),C=(10000,50)。然后，我执行一些处理(如a+b-c)下面是我用于产品的函数。defcartesian_2d(arrays,out=None):arrays=[np.asarray(x)forxinarrays]dtype=arrays[0].dtypen=np.prod([x.shape[0]forxinarrays])ifoutisNone:out=np.empty([n,len(arrays),arrays[0].shape[1]],
