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1
回答
为什么
python
列表
可以
容纳
比
numpy
数组
更多
的
数据
?
python
、
arrays
、
numpy
、
memory
、
out-of-memory
对不起,我觉得这可能是一个基本
的
问题,但我没有找到任何“解决方案”。 我正在用大量
数据
填充
python
列表
,最后希望将其转换为
numpy
.array进行进一步处理。然而,当我调用
numpy
.asarray(my_list)时,我得到了一个内存不足
的
错误。
为什么
会发生这种情况?是不是因为
numpy
.array对象存储在连续
的
内存块中,而没有足够
的
内存空间呢?那么,我如何最好地对待如此巨大
的</
浏览 5
提问于2019-03-03
得票数 1
2
回答
Python
:多维
数组
(“矩阵”)是否与
列表
中
的
列表
相同?
python
、
arrays
、
list
、
matrix
、
multidimensional-array
我试图理解人们所说
的
矩阵和
列表
中
的
列表
之间
的
区别。在
列表
中列出
列表
:制作多维
数组
:堆叠
数组
以形成矩阵: Array1 = [1,2,3,4
浏览 3
提问于2016-11-30
得票数 2
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1
回答
NumPy
数组
和
python
列表
有什么区别?
python
、
arrays
、
list
、
numpy
为什么
我们在
python
中使用
numpy
数组
来代替
列表
?它们之间
的
主要区别是什么?
浏览 2
提问于2016-03-06
得票数 13
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2
回答
numpy
数组
、
python
列表
和Fortran排序性能比较
python
、
performance
、
numpy
但是,我认为使用
numpy
可以
显着地提高像排序这样
的
简单任务
的
性能。我
的
计时结果如下(所有函数都使用相同
的
算法):
Python
3 (使用
列表
):9.927 s
Python
3 (使用
nu
浏览 2
提问于2019-11-18
得票数 5
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1
回答
numpy
.array()中
的
dtype参数
python
、
numpy
我试图理解“
Numpy
”中
的
数据
类型
的
逻辑。
numpy
.min_scalar_type(10)以及:print(a.dtype)
numpy
.array(object,dtype=None,.)
数据
类型:
数据
类型,可选。
数
浏览 7
提问于2015-08-28
得票数 4
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1
回答
NumPy
的
ndarray与
Python
的
列表
python
、
arrays
、
list
、
numpy
、
numpy-ndarray
我是
Python
的
初学者,最近我了解了
NumPy
及其著名
的
ndarray。一开始,在阅读了许多人称赞它们(一些参考文献,,)之后,我想: “那么,如果
NumPy
的
数组
要好得多,并且假设我真的不关心在同一个
列表
/
数组
中拥有异构
数据
类型,那么
为什么
我要使用
Python
的
list呢然而,经过更深入
的
研究,我发现使用ndarray也有负面的一面
浏览 1
提问于2019-05-25
得票数 2
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1
回答
为什么
Python
列表
上
的
“Why”
比
Numpy
数组
快?
python
、
arrays
、
performance
、
numpy
我从大约128个
数据
频道循环了大约6万点,这需要一分钟或
更多
时间来处理。这比我预期
的
Python
运行速度慢得多。所以,通过使用
Numpy
,我提高了整个过程
的
效率,但是为了弄清楚
为什么
原始进程运行得这么慢,我们做了一些类型检查,发现我在
Numpy
数组
上循环,而不是
Python
列表
。好
的
,没有什么重要
的
事情来输入我们
的
测试设置,就像我在循环之前将<e
浏览 1
提问于2016-02-05
得票数 16
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1
回答
Python
,
numpy
,优化模块来处理大文件
python
、
numpy
在一些人
的
帮助下,我编写了下面的模块,如果文件targets.csv不太大,这个模块工作得很好。targets = np.array([(float(X), float(Y), float(Z)) for X,如果你需要
更多</
浏览 0
提问于2014-02-10
得票数 7
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2
回答
numpy
数组
内存分配
python
、
numpy
根据我所读到
的
关于
Numpy
数组
的
内容,它们
比
标准
Python
列表
更高效。让我困惑
的
是,当你创建一个
numpy
数组
时,你必须传入一个
python
列表
。我假设这个
python
列表
被解构了,但是在我看来,如果你必须创建一个更大
的
低效结构来创建一个高效
的
结构,那么它似乎就违背了拥有一个内存高效
的
<e
浏览 0
提问于2013-06-29
得票数 4
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1
回答
在AWS Lambda上向样品[时间限制错误]提交
的
文件。
为什么
?
python
、
aws-lambda
、
scipy
、
wav
、
audio-processing
我正在使用scipy库在AWS函数中运行一些
Python
(3.8)代码。文件读入变量:它似乎工作得很好,getsizeof(source)返回56,因为我理解它意味着变量中包含一些
数据
然后这一行运行,脚本无限挂起:
为什么
? 当我在本地机器上运行它时,它正常工作(几秒钟)。但在Lambda,它达到了300 s
的
时间
浏览 1
提问于2021-09-16
得票数 0
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1
回答
将行高效插入到排序DataFrame中
python
、
numpy
、
pandas
我
的
问题需要将行增量添加到排序
的
DataFrame (带有DateTimeIndex)中,但我目前无法找到一种有效
的
方法来实现这一点。似乎没有任何“不排序”
的
概念。我尝试过附加行并就位,我还尝试使用searchsorted获取插入点,并将其切片和连接以创建一个新
的
DataFrame。都“太慢了”。Pandas只是不适合于那些没有同时拥有所有
数据
,而是以增量方式获取
数据
的
工作吗?我尝试过
的
解决方案:def insert_data
浏览 3
提问于2015-01-15
得票数 5
回答已采纳
3
回答
数组
乘法乘以值
的
出现次数,而不是值本身
python
我已经编写了以下
Python
代码:products = numbers*157这将导致以下输出:[6594, 663168, 6660320568, -39250]
浏览 1
提问于2020-01-31
得票数 0
1
回答
<type‘
numpy
.string_>和<type 'str'>类型之间
的
区别是什么?
python
、
string
、
numpy
、
types
<type '
numpy
.string_'>和<type 'str'>类型之间有区别吗
浏览 0
提问于2015-05-07
得票数 23
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5
回答
NameError:未在
Python
中定义名称“”array“”
python
、
arrays
当我想创建
数组
时,我在
python
错误中得到了NameError: name 'array' is not defined,例如:我做错了什么?如何使用
数组
?
浏览 8
提问于2011-08-18
得票数 15
回答已采纳
2
回答
Python
列表
中
的
字符串连接(指字符串)与
numpy
数组
(用于字符串)
python
、
arrays
、
list
、
numpy
、
string-concatenation
在我
的
应用程序中,我
可以
通过两种方式声明一个字符串
数组
: strArr1[0] += 'b' 给出了我所期望
的
[
浏览 2
提问于2017-02-13
得票数 0
1
回答
Matplotlib绘图生成器
python
、
matplotlib
、
plot
、
iterator
、
generator
当我这样做时,它会绘制(在
Python
3中):plt.show()def myGen(iterable): yield i a = myGen([1,2,3,4,5
浏览 1
提问于2015-09-21
得票数 3
2
回答
Numba on纯
python
与Numpa on
numpy
python
python
、
performance
、
numpy
、
numba
使用numba
比
使用纯
python
的
程序快得多: 现在似乎已经确定,纯
python
上
的
numba甚至(大多数时候)
比
numpy
-
python
(例如 )还要快。根据,在纯
python
上使用
的
numba
比
使用
numpy
的
python
代码要快。这通常是真的吗?
为什么
?在中,解释了
为什么
纯<
浏览 0
提问于2019-10-14
得票数 1
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1
回答
MATLAB单元
数组
的
Numpy
等价物
python
、
matlab
、
numpy
我想在
Numpy
中创建一个类似MATLAB
的
单元格
数组
。我如何才能做到这一点呢?
浏览 0
提问于2009-11-19
得票数 15
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3
回答
有人能把
列表
、
数组
、数值
数组
、熊猫
数据
帧、序列之间
的
定义和区别统一起来吗?
python
、
arrays
、
numpy
、
pandas
、
dataframe
我是
Python
初学者,对这些不同
的
数据
存储形式感到困惑?应该在什么时候使用哪一个。另外,其中哪一个适合存储矩阵(和向量)?
浏览 0
提问于2016-03-09
得票数 1
2
回答
numpy
的
高级索引是如何实现
的
?
python
、
arrays
、
numpy
、
indexing
我对2D
列表
和
numpy
数组
做了一些实验。由此,我提出了三个问题,我很想知道答案。>>> np.array(my_list)[:
浏览 3
提问于2017-06-15
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