我有一个sumranges()函数，它对在元组的元组中找到的所有连续数字的范围求和。举例说明:defsumranges(nums):returnsum([sum([1forjinrange(len(nums[i]))ifnums[i][j]==0ornums[i][j-1]+1!=nums[i][j]])foriinrange(len(nums))])>>>nums=((1,2,3,4),(1,5,6),(19,20,24,29,400))>>>printsumranges(nums)7如您所见，它返回元组内连续数字的范围数，即:len((1,2,3,4),(1),(5,6),(19,
我想看看reduce比使用for循环进行简单的数值运算要快多少。这是我发现的(使用标准timeit库):In[54]:print(setup)fromoperatorimportadd,iaddr=range(100)In[55]:print(stmt1)c=0foriinr:c+=iIn[56]:timeit(stmt1,setup)Out[56]:8.948904991149902In[58]:print(stmt3)reduce(add,r)In[59]:timeit(stmt3,setup)Out[59]:13.316915035247803再看一点:In[68]:timeit
我有一个矩阵X，我正在为其计算中间矩阵乘积的加权和。这是一个最小的可重现示例:importnumpyasnprandom_state=np.random.RandomState(1)n=5p=10X=random_state.rand(p,n)#10x5X_sum=np.zeros((n,n))#5x5#ThelengthofweightsarenotrelatedtoX'sdims,#butwillalwaysbesmallery=3weights=random_state.rand(y)forkinrange(y):X_sum+=np.dot(X.T[:,k+1:],X[:p-(k
我在goals集合中有一组条目，如下所示:{"user":"adam","position":"attacker","goals":8}{"user":"bart","position":"midfielder","goals":3}{"user":"cedric","position":"goalkeeper","goals":1}我想计算所有目标的总和。在MongoDBshell中，我是这样做的:>db.goals.aggregate([{$group:{_id:null,total:{$sum:"$goals"}}}]){"_id":null,"total":12}现在我想使用p
我正在使用以下每小时计数(df)的数据集:datframe有8784行(2016年，每小时)。我想看看是否有每日趋势(例如，早上时间是否有所增加。为此，我想创建一个具有一天中的小时(从0到24)的图x轴和y轴上的骑车人数量(类似于下图中来自http://ofdataandscience.blogspot.co.uk/2013/03/capital-bikeshare-time-series-clustering.html的图片)。我尝试了pivot、resample和set_index的不同方法，并使用matplotlib绘制它，但没有成功。换句话说，我找不到一种方法来总结特定时间的每
我正在寻找一种快速计算n个外积之和的方法。基本上，我从正态分布生成的两个矩阵开始-有n个向量和v个元素:A=np.random.normal(size=(n,v))B=np.random.normal(size=(n,v))我想要的是计算A和B中每个大小为v的向量的外积并将它们相加。请注意，A*B.T不起作用-A的大小为nxv，而B的大小为vxn。我能做的最好的事情就是创建一个循环，在其中构建外部产品，然后再求和。我是这样的:outers=np.array([A[i]*B[i].T])这将创建一个nxvxv数组(循环在列表推导中，随后转换为数组)，然后我可以使用np.sum(outer
我很难找到正确的方法来做一些我认为使用numpy应该很简单的事情。我有一个数组(1000x1000)，我想计算数组中特定模式的总和。例如:如果我有这个数组，并且想要计算两个单元格右对角线的总和，我希望[7,12,11,8,12,6,11,7](共8笔)。我该怎么做？ 最佳答案 此操作称为二维convolution:>>>importnumpyasnp>>>fromscipy.signalimportconvolve2d>>>kernel=np.eye(2,dtype=int)>>>a=np.array([[5,3,7,1,2],[3
我有两个numpy数组，一个包含值，一个包含每个值类别。values=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])valcats=np.array([101,301,201,201,102,302,302,202,102,301])我有另一个数组，其中包含我想要汇总的独特类别。categories=np.array([101,102,201,202,301,302])我的问题是，我将运行相同的求和过程数十亿次，每一微秒都很重要。我目前的实现如下。catsums=[]forxincategories:catsums.append(np.sum(values[np.wh
我不时使用sympy，但不是很擅长。目前我坚持定义一个索引变量列表，即n1到nmax并对其进行求和。然后我希望能够进行导数:到目前为止，我尝试了以下方法:numSpecies=10n=IndexedBase('n')i=symbols("i",cls=Idx)nges=summation(n[i],[i,1,numSpecies])但是，如果我尝试对一个变量求导数，则会失败:diff(nges,n[5])我也尽量避免使用IndexedBase.numSpecies=10n=symbols('n0:%d'%numSpecies)k=symbols('k',integer=True)nto
我有以下pandasDataFrame。importpandasaspddf=pd.read_csv('filename.csv')print(df)dogABC0dog10.7875750.1593300.0530951dog100.7706980.1694870.0598152dog110.7926890.1520430.0552683dog120.7850660.1603610.0545734dog130.7954550.1504640.0540815dog140.7948730.1507000.054426......8dog190.8115850.1402070.048208
