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
这不像好奇心那么严重。在我的64位linux解释器中我可以执行In[10]:np.int64==np.int64Out[10]:TrueIn[11]:np.int64isnp.int64Out[11]:True太好了，正是我所期望的。但是我发现了numpy.core.numeric模块的这个奇怪的属性In[19]:fromnumpy.core.numericimport_typelessdataIn[20]:_typelessdataOut[20]:[numpy.int64,numpy.float64,numpy.complex128,numpy.int64]奇怪为什么numpy.in
当我对x>=1执行numpy.arctanh(x)操作时，它返回nan，这很奇怪，因为当我在Wolfram|alpha中执行操作时，它返回复数值，这是我需要的应用。有谁知道我可以做些什么来防止Numpy抑制复数值？ 最佳答案 将+0j添加到您的实数输入中，使它们成为复数。Numpy遵循格言“垃圾输入，垃圾输出”的变体。浮入，浮出。>>>importnumpyasnp>>>np.sqrt(-1)__main__:1:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinsqrtnan复杂的输入，复杂的输出。>
我需要将一些额外的信息打包到浮点NaN值中。我在Python中使用单精度IEEE754浮点数(32位浮点数)。Python和NumPy如何处理这些值？理论IEEE754-2008标准似乎认为一个数字真的不是一个数字，如果指数位(23..30)被设置，并且至少一个有效位被设置。因此，如果我们将浮点数转换为32位整数表示，则满足以下条件的任何内容都会发生:i&0x7f800000==0x7f800000i&0x007fffff!=0这会让我有很多选择。但是，标准似乎是说有效数的最高位是is_quiet，应该设置以避免计算中出现异常。实际测试python2.7为了确定起见，我进行了一些测试，
我很奇怪地注意到，np.sum比手写求和慢10倍。带轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum(axis=1)%timeittest(p1)186µs±4.21µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)没有轴的np.sum:p1=np.random.rand(10000,2)deftest(p1):returnp1.sum()%timeittest(p1)17.9µs±236nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000loopseach
这个问题在这里已经有了答案:PythonequivalentofMATLAB's"ismember"function(5个答案)关闭2年前。我正在努力为使用ismember的特定Matlab编码“模式”找到Numpy等价物|.不幸的是，这段代码往往是大部分时间花在我的Matlab脚本上的地方，所以我想找到一个有效的Numpy等价物。基本模式包括将子集映射到更大的网格上。我有一组存储为并行数组的键值对，我想将这些值插入到以相同方式存储的更大的键值对列表中。具体来说，我有季度GDP数据，我将其映射到月度时间网格，如下所示。quarters=[200712200803200806200809
为了提高速度，我正在为我的Python程序编写一个C扩展，并在尝试传入3维numpy数组时遇到一些非常奇怪的行为。它适用于2维数组，但我确定我正在用指针搞砸一些东西，试图让它与3维数组一起使用。但这是奇怪的部分。如果我只是传入一个3-D数组，它会因总线错误而崩溃。如果(在Python中)我首先将我的变量创建为2D数组，然后用3D数组覆盖它，它工作得很好。如果变量首先是一个空数组，然后是一个3D数组，它会因SegFault而崩溃。这怎么可能发生？此外，任何人都可以帮助我使3D阵列正常工作吗？还是我应该放弃并传入一个二维数组并自己重新整形？这是我的C代码:staticPyObject*fu
有alreadyaquestion关于这个，但答案包含一个断开的链接，并且已经超过两年了，我希望现在有更好的解决方案:)低差异准随机序列，例如Sobol序列比均匀随机序列更均匀地填充空间。有没有一种好的/简单的方法可以在python中生成它们？ 最佳答案 我认为Python中低差异序列的最佳替代方案是灵敏度分析库(SALib):https://github.com/SALib/SALib我认为这是一个活跃的项目，您可以联系作者以检查您需要的功能是否已经实现。如果这不能解决您的问题，CorradoChisari将一个用Matlab(由
我有一系列大型文本文件(最多1gig)，这些文件是实验的输出，需要用Python进行分析。最好将它们加载到2Dnumpy数组中，这提出了第一个问题:由于加载开始时行数未知，如何逐行构建一个非常大的numpy数组最有效？简单地将行添加到数组在内存方面效率低下，因为两个大数组会暂时共存。如果您使用numpy.append，似乎也会出现同样的问题。stack函数很有前途，但理想情况下我希望就地增长数组。这就引出了第二个问题:观察Python程序的内存使用情况的最佳方法是什么？使用numpy数组？为了研究上述问题，我使用了常用的内存分析工具——heapy和pympler——但我只获取了外部数组
