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
我需要通过对3D数据数组进行阈值处理来创建bool掩码:数据小于可接受下限或数据大于可接受上限的位置的掩码必须设置为True(否则错误)。简明扼要:mask=(datahigh)我有两个版本的代码来执行此操作:一个直接使用numpy中的整个3D数组，而另一个方法循环遍历数组的切片。出乎我的意料，第二种方法似乎比第一种方法更快。为什么？？？In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importsysIn[3]:print(sys.version)3.6.2|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,Jul202017,13:14:59)[GCC4.2.
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
我对NumPy据说是对其算术数组操作进行矢量化的概念感到有点挣扎:它是否克服了Python的GIL，因为NumPy的一部分是用C实现的？另外，Numexpr是如何工作的呢？如果我理解正确的话，它通过优化的JIT运行代码并启用多线程，从而克服了Python的GIL。“真正的”矢量化不是更像是多进程而不是多线程吗？ 最佳答案 在某些情况下，NumPy可能会使用一个库，该库使用多个进程来进行处理，从而将负担分散到多个内核上。然而，这取决于库，与NumPy中的python代码没有太大关系。所以，是的，如果不是用python编写的，NumPy
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
我在sklearn文档网站上找到了下一个示例:>>>measurements=[...{'city':'Dubai','temperature':33.},...{'city':'London','temperature':12.},...{'city':'SanFransisco','temperature':18.},...]>>>fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer>>>vec=DictVectorizer()>>>vec.fit_transform(measurements).toarray()array([[1.
我有一个NumPy数组:arr=[[1,2],[3,4]]我想创建一个新数组，其中包含arr的幂，直到order的幂:#arr_new=[arr^0,arr^1,arr^2,arr^3,...arr^order]arr_new=[[1,1,1,2,1,4,1,8],[1,1,3,4,9,16,27,64]]我目前的方法是使用for循环:#Pre-allocateanarrayforpowersarr=np.array([[1,2],[3,4]])order=3rows,cols=arr.shapearr_new=np.zeros((rows,(order+1)*cols))#Itera
我有一个2dnumpy数组。A我想将np.bincount()应用于矩阵A的每一列以生成另一个二维数组B，它由原始矩阵A的每一列的bincounts组成。我的问题是np.bincount()是一个接受一维数组的函数。它不是像B=A.max(axis=1)这样的数组方法。除了讨厌的for循环之外，是否有更pythonic/numpythic的方式来生成此B数组？importnumpyasnpstates=4rows=8cols=4A=np.random.randint(0,states,(rows,cols))B=np.zeros((states,cols))forxinrange(A.
我正在尝试使用matplotlib绘制包含模拟结果的3D热图。我读过thistopic并尝试使用imshow。不幸的是，当我以SVG或EPS格式保存图形时，它会将热垫转换为图片(这对于期刊来说是NotAcceptable)。所以，我也尝试过hexbin-但图像太奇怪了。我不确定它会被期刊接受。我们还有其他东西吗，或者我必须用矩形填充加热垫？例如，如果运行这段代码:importnumpyasnpimportnumpy.randomimportmatplotlib.pyplotasplt#Generatesometestdatax=np.random.randn(8873)y=np.ran
我需要创建一个二维数组，其中每一行的开头和结尾可能都不同。假设给出了每一行的第一个和最后一个元素，并且所有其他元素只是根据行的长度进行插值在一个简单的例子中，假设我想创建一个3X3数组，其起始位置相同但结束位置不同，由下面的W给出:array([[0.,1.,2.],[0.,2.,4.],[0.,3.,6.]])有没有比以下方法更好的方法:D=np.ones((3,3))*np.arange(0,3)D=D/D[:,-1]W=np.array([2,4,6])#lastelementofeachrowassumedgivenRes=(D.T*W).T 最佳答
