可以通过指定节点列表轻松地从NetworkX图中提取子图，但我找不到一种有效的方法来按边提取子图。例如，要提取由权重超过某个用户定义阈值的边组成的子图。目前我的做法是:##extractsalledgessatisfytheweightthreshold(my_networkisdirected):eligible_edges=[(from_node,to_node,edge_attributes)forfrom_node,to_node,edge_attributesinmy_network.edges(data=True)ifedge_attributes['weight']>th
我有一个二进制文件，其中包含一个由32位float组成的密集n*m矩阵。将其读入按Fortran排序的numpy数组的最有效方法是什么？该文件的大小为数GB。我可以控制格式，但它必须紧凑(即长度约为4*n*m字节)并且必须易于从非Python代码生成。edit:方法直接生成Fortran序矩阵是势在必行的(由于数据量大，我无力先创建C序矩阵再进行变换到单独的Fortran订购副本中。) 最佳答案 NumPy提供fromfile()读取二进制数据。a=numpy.fromfile("filename",dtype=numpy.floa
我有一个数据集，其中每个样本的结构都与此类似X=[[[],[],[],[]],[[],[]],[[],[],[]],[[][]]]例如:X=np.array([[[1,2,3],[2,4,5],[2,3,4]],[[5,6],[6,6]],[[2,3,1],[2,3,10],[23,1,2],[1,4,5]]],"object")Y=np.array([[[12,14,15],[12,13,14]],[[15,16],[16,16]],[[22,23,21],[32,33,11],[12,44,55]]],"object")因此对于每个样本，我需要计算x的每个元素与具有相同索引的y的相
函数max()返回列表中的最大元素。..根据BigOnotation的运行时间(在Python3中)是多少？？ 最佳答案 它是O(n)，因为它必须检查每个元素。如果你想要max的更好性能，你可以使用heapq模块。但是，您必须negateeachvalue，因为heapq提供了一个最小堆。向堆中插入一个元素是O(logn)。 关于python-Python的max函数有多高效，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stacko
我想根据存储在HDF5文件中的大型数据集(超过100000个样本)在Python中创建二维直方图。我想出了以下代码:importsysimporth5pyimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pylabf=h5py.File(sys.argv[1],'r')A=f['A']T=f['T']at_hist,xedges,yedges=np.histogram2d(T,A,bins=500)extent=[yedges[0],yedges[-1],xedges[0],xedges[-1]]fig=mpl.pylab.fig
我有成千上万个NumPybool数组，我想将它们用作字典的键。(这个字典的值是我们观察每个数组的次数。)因为NumPy数组不可散列并且不能用作键本身。我想尽可能高效地序列化这些数组。我们有两个关于效率的定义，在这里:内存使用效率；越小越好计算时间序列化和重构数组的效率；时间越少越好我希望在这两个相互竞争的利益之间取得良好的平衡，但是，高效的内存使用对我来说更为重要，我愿意牺牲计算时间。我希望有两个属性可以使这项任务更容易:我可以保证所有数组的大小和形状都相同数组是bool值，这意味着可以将它们简单地表示为1和0的序列，一个位序列是否有一个高效的Python(2.7，或者，如果可能的话，
我经常想自动执行http查询。我目前使用Java(和commonshttp客户端)，但可能更喜欢基于脚本的方法。一些非常快速和简单的事情。我可以在哪里设置标题，转到页面而不用担心设置整个OO生命周期，设置每个标题，调用html解析器......我正在寻找任何语言的解决方案，最好是脚本 最佳答案 看看Selenium.如果您需要自定义脚本，它会为C#、Java、Perl、PHP、Python和Ruby生成代码。 关于python-更高效地编写HTTP脚本，我们在StackOverflow上
DenseNets往往会在TensorFlow中占用大量内存，因为每个连接操作都存储在单独的分配中。最近的一篇论文，Memory-EfficientImplementationofDenseNets,表明通过共享分配可以显着降低这种内存利用率。这张来自论文+pytorch实现的图片说明了共享内存方法:如何使用TensorFlow实现这一点？如果不能通过python完成，如何在具有CPU和GPU支持的Op中正确实现？PytorchefficientDenseNetimplementationKerasDenseNetImplementation使用“朴素”分配，与TensorFlow后端
我有四个多维张量v[i,j,k],a[i,s,l],w[j,s,t,m],Numpy中的x[k,t,n]，我正在尝试计算给定的张量z[l,m,n]通过:z[l,m,n]=sum_{i,j,k,s,t}v[i,j,k]*a[i,s,l]*w[j,s,t,m]*x[k,t,n]所有张量都相对较小(比如总共不到32k个元素)，但是我需要多次执行此计算，所以我希望函数的开销尽可能小。我尝试像这样使用numpy.einsum来实现它:z=np.einsum('ijk,isl,jstm,ktn',v,a,w,x)但是速度很慢。我还尝试了以下numpy.tensordot调用序列:z=np.zero
我在大型数组上使用numexpr进行快速数学运算，但如果数组的大小小于CPU缓存，使用简单的数组数学在Cython中编写我的代码会更快，尤其是在函数被多次调用的情况下。问题是，您如何在Cython中使用数组，或者更明确地说:在Cython中是否有与Python的array.array类型的直接接口(interface)？我想做的是这样的事情(简单的例子)cpdefarray[double]running_sum(array[double]arr):cdefinticdefintn=len(arr)cdefarray[double]out=new_array_zeros(1.0,n)..
