给定一个nxn数组A的实数正数，我试图找到二维数组三行的所有组合的元素最小值的最大值中的最小值。使用for循环，结果是这样的:importnumpyasnpn=100np.random.seed(2)A=np.random.rand(n,n)global_best=np.infforiinrange(n-2):forjinrange(i+1,n-1):forkinrange(j+1,n):#findthemaximumoftheelement-wiseminimumofthethreevectorslocal_best=np.amax(np.array([A[i,:],A[j,:],A
我有一个Pandas数据框:|col1|heading||--------|---------||heading1|true||abc|false||efg|false||hij|false||heading2|true||klm|false||...|false|这个数据实际上是“顺序的”，我想把它转换成这个结构:|col1|Parent||---------------------|heading1|heading1||abc|heading1||efg|heading1||hij|heading1||heading2|heading2||klm|heading2||...|hea
如何使用Numpy向量化这个for循环？count=0arr1=np.random.rand(184,184)foriinrange(arr1.size[0]):forjinrange(arr1.size[1]):ifarr1[i,j]>0.6:count+=1printcount我试过:count=0arr1=np.random.rand(184,184)mask=(arr1>0.6)indices=np.where(mask)printindices,len(indices)我希望len(indices)给出计数，但它没有。请提出任何建议。 最佳答案
我正在做一个需要转换ndarray的项目在Python中为vector在C++中，然后返回处理过的vector在ndarray中从C++回到Python.我正在使用Boost.Python及其NumPy扩展。我的问题具体在于从ndarray转换至vector，因为我正在使用扩展的vector类:classVector{public:Vector();Vector(doublex,doubley,doublez);/*...*/doubleGetLength();//Returnthisobjectslength./*...*/doublex,y,z;};ndarray我收到的是nx2并
我必须执行以下类型的许多循环foriinrange(len(a)):forjinrange(i+1):c[i]+=a[j]*b[i-j]其中a和b是短数组(大小相同，大约在10到50之间)。这可以使用卷积有效地完成:importnumpyasnpnp.convolve(a,b)但是，这给了我完整的卷积(即，与上面的for循环相比，向量太长了)。如果我在卷积中使用“相同”选项，我会得到中心部分，但我想要的是第一部分。当然，我可以从完整向量中去掉不需要的部分，但如果可能的话，我想去掉不必要的计算时间。有人可以建议更好的循环矢量化吗？ 最佳答案
我有一个力-位移数据的DataFrame。位移数组已设置为DataFrame索引，列是我针对不同测试的各种力曲线。如何计算完成的功(即“曲线下的面积”)？我看了numpy.trapz这似乎可以满足我的需要，但我认为我可以避免像这样循环遍历每一列:importnumpyasnpimportpandasaspdforces=pd.read_csv(...)work_done={}forcolinforces.columns:work_done[col]=np.trapz(forces.loc[col],forces.index))我希望创建一个新的曲线下区域的DataFrame而不是dic
什么时候应该使用@vectorize？我尝试了@jit并显示了下面的那部分代码，fromnumbaimportjit@jitdefkma(g,temp):k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp))returnk但我的代码没有加速算法。为什么？ 最佳答案 @vectorize用于编写可以一次将一个元素(标量)应用于数组的表达式。@jit装饰器更通用，可以处理任何类型的计算。文档中有对其他好处的详细讨论:http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/vectorize
假设我有两个numpy数组，形状为(d,f)的A和形状为(d,)的I包含0..n中的索引，例如I=np.array([0,0,1,0,2,1])A=np.arange(12).reshape(6,2)我正在寻找一种快速减少所有切片的方法，特别是sum、mean和max，A[我==我，:];一个慢版本将是results=np.zeros((I.max()+1,A.shape[1]))foriinnp.unique(I):results[i,:]=np.mean(A[I==i,:],axis=0)在这种情况下给出results=[[2.66666667,3.66666667],[7.,8.
如何通过在数组B中查找数组A的值来合并以下两个数组？数组A:array([['GG','AB',IPv4Network('1.2.3.41/26')],['GG','AC',IPv4Network('1.2.3.42/25')],['GG','AD',IPv4Network('1.2.3.43/24')],['GG','AE',IPv4Network('1.2.3.47/23')],['GG','AF',IPv4Network('1.2.3.5/24')]],dtype=object)和数组B:array([['123456','A1',IPv4Address('1.2.3.5'),n
我有两列存储在我的数据框中。我想使用快速向量化操作对两列执行集合联合df['union']=df.set1|df.set2但是错误TypeError:unsupportedoperandtype(s)for|:'set'and'bool'阻止我这样做，因为我输入了np.nan在两列中。是否有好的解决方案来克服这个问题？ 最佳答案 对于这些操作，纯Python通常更高效。%timeitpd.Series([set1.union(set2)forset1,set2inzip(df['A'],df['B'])])10loops,besto
