我一直在尝试用python编写cffi模块，它们的速度让我怀疑我是否正确地使用了标准python。这让我想完全切换到C!说实话，有一些很棒的Python库我永远无法用C重新实现，所以这比任何实际情况都更像是假设。此示例显示了python中的sum函数与numpy数组一起使用，以及与c函数相比它有多慢。有没有更快的pythonic方法来计算numpy数组的总和？defcast_matrix(matrix,ffi):ap=ffi.new("double*[%d]"%(matrix.shape[0]))ptr=ffi.cast("double*",matrix.ctypes.data)for
我有一个4维数组，即data.shape=(20,30,33,288)。我正在使用找到最接近n的数组的索引index=abs(data-n).argmin(axis=1),soindex.shape=(20,33,288)withtheindicesvarying.我想将data[index]="values"与values.shape=(20,33,288)一起使用，但是data[index]返回错误“index(8)outofrange(0或此操作需要相对较长的时间来计算并返回具有形状的矩阵这似乎没有意义。如何返回正确值的数组？即，data[index]="values"withv
我正在尝试重新实现其中一个matlab工具箱。他们在那里使用fft。当我对相同的数据执行相同的操作时，我得到的结果与来自matlab的结果不同。随便看看:MATLAB:Msig=000000000000000001000000fft(Msig.')Columns1through40000000000000000Columns5through61.000000-1.0000i0-1.000000+1.0000i0Python:Msig=array([[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,1.,0.,0.],
当我尝试使用numpy的loadtxt函数从CSV文件导入数据时，我遇到了一个小问题。这是我拥有的数据文件类型的示例。将其命名为“datafile1.csv”:#Comment1#Comment2x,y,z1,2,34,5,67,8,9......#EndofFileComment我认为适用于这种情况的脚本如下所示:importnumpyasnpFH=np.loadtxt('datafile1.csv',comments='#',delimiter=',',skiprows=1)但是，我收到一个错误:ValueError:couldnotconvertstringtofloat:x这告
我正在尝试连接两个numpy数组，但出现此错误。有人可以告诉我这实际上意味着什么吗？ImportnumpyasnpallValues=np.arange(-1,1,0.5)tmp=np.concatenate(allValues,np.array([30],float))然后我得到了ValueError:0-darrayscan'tbeconcatenated如果我这样做tmp=np.concatenate(allValues,np.array([50],float))没有错误消息，但tmp变量也没有反射(reflect)串联。 最佳答案
我正在阅读的一些代码中有一个pythonndarraytemp:x=temp**2这是点方阵(即相当于m.*m)还是矩阵方阵(即m必须是方阵)？特别是，我想知道我是否可以摆脱这段代码中的转置:temp=num.transpose(whatever)num.sum(temp**2,axis=1))然后把它变成这样:num.sum(whatever**2,axis=0)这将至少为我节省0.1毫秒，显然值得我花时间。谢谢!**运算符是不可搜索的，我什么都不知道!一个 最佳答案 就是每个元素的平方。fromnumpyimport*a=ara
我有一个数组:>>>data=np.ones((1,3,128))我使用savez_compressed将它保存到文件中:>>>withopen('afile','w')asf:np.savez_compressed(f,data=data)当我尝试加载它时，我似乎无法访问数据:>>>withopen('afile','r')asf:b=np.load(f)>>>b.files['data']>>>b['data']Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inb['data']File"C:\Python27\lib\site-packag
我今天在pythonif子句中遇到了意想不到的结果:importnumpyifnumpy.allclose(6.0,6.1,rtol=0,atol=0.5):print'closeenough'#worksasexpected(printsmessage)ifnumpy.allclose(6.0,6.1,rtol=0,atol=0.5)isTrue:print'closeenough'#doesNOTworkasexpected(printsnothing)经过一番摸索(即thisquestion，尤其是thisanswer)，我明白了原因:numpy.allclose()返回的typ
我有一个整数数组，想找出该数组在何处等于多个值列表中的任何值。这可以通过单独处理每个值或在循环中使用多个“或”语句来轻松完成，但我觉得必须有更好/更快的方法来做到这一点。我实际上正在处理大小为4000x2000的数组，但这里是问题的简化版本:fake=arange(9).reshape((3,3))array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])want=(fake==0)+(fake==2)+(fake==6)+(fake==8)printwantarray([[True,False,True],[False,False,False],[True,False,True
我到处搜索，就是找不到办法。(我可能搜索了错误的术语。)我想根据每个值是否在其他列表中创建一个掩码(例如:[TrueFalseFalseTrueTrue])。a=np.array([11,12,13,14,15,16,17])mask=ain[14,16,8]#(thisdoesn'tworkatall!)#Iwouldliketosee[FalseFalseFalseTrueFalseTrueFalse]到目前为止，我能想到的最好的就是列表理解。mask=[Trueifxinother_listelseFalseforxinmy_numpy_array]如果您知道使用NumPy并快速
