我正在尝试矢量化或以其他方式使循环的查找/匹配更快(可能使用numpy)。我研究过np.vectorize、numpy索引和np.where,但是找不到适合我需求的正确的实现/组合。
有关守则:
Sx = np.zeros((Np+1, 2*N+1))
rows, cols = prepped_array.shape[0], prepped_array.shape[1]
for ind1 in range(rows):
for ind2 in range(cols):
if prepped_array[ind1][ind2][0] != -1:
当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时,我决定尝试NumPy。但是,对我来说不幸的是,使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵,用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小):
python_matrix = [[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)]
当我以这种方式使用array()库的NumPy函数时:
numpy_matrix = numpy.array([[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)])
我正在试着写一个函数,它通过Jacobi迭代法来解线性方程组。我已经完成了大部分工作,我只需要弄清楚如何迭代最后一个for循环1000次,或者直到满足break条件。如何才能使x的值在每次迭代时都更新?
import numpy as np
def Jacobi(A,b,err):
n = A.shape
k = np.zeros(n[0])
D = np.zeros(n)
U = np.zeros(n)
L = np.zeros(n)
for i in range(n[0]):
for j in range(n[0]):
我有两个浮点数组,希望找到在一定范围内匹配的数据点。这就是我到目前为止得到的:
import numpy as np
for vx in range(len(arr1)):
match = (np.abs(arr2-arr1[vx])).argmin()
if abs(arr1[vx]-arr2[match])<0.375:
point = arr2[match]
问题是arr1包含150000个元素,而arr2包含大约110000个元素。这需要大量的时间。你有什么建议可以加快速度吗?
假设我有下面的numpy数组
a = np.array(([4,5,6],[8,5,4]))
Out[15]:
array([[4, 5, 6],
[8, 5, 4]])
问题:是否有一种有条件地将数组中的元素替换为其索引值中的数字的pythonic方法?例如,如何用它们的行号替换所有偶数?我可以通过一个单独的行号数组来完成这一任务,如下所示。
b = np.arange(a.shape[0])
c = np.stack([b] * a.shape[1])
rownum = c.T
# I think that maybe rownum can be
假设我创建了一个以二维numpy数组作为属性的对象A。然后,我使用Process创建了10个线程,随机设置A的行。
我想知道我是否编写了下面的代码,如果在所有进程(线程)之间共享,还是每个进程(线程)只有一个副本?
如果不共享,我将失去所有的更新,对吗?
import numpy as np
from multiprocessing import Process
class A:
def __init__():
self.x = np.zeros((3,4))
def update():
threads = []
for i in
我有一个numpy数组列表,我正在尝试创建一个新列表,其中包含原始列表的所有元素,但一个除外。我有以下代码:
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
我执行以下操作:
from numpy import genfromtxt
x = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(0,1))
y = genfromtxt('foo.csv',delimiter=',',usecols=(2),dtype=str)
然后我进入:
x[y=='y1Out',0] # assume the set of "y" is 'y1Out' and 'y2Out'
该命令打印"
我试图扫描数组中的值,并根据结果采取行动。然而,当我仔细查看代码正在做什么时,我注意到我的逻辑状态是病态的。
我将用下面的例子来说明我的意思:
#importing numpy
import numpy as np
#creating a test array
a = np.zeros((3,3))
#searching items bigger than 1 in 'a'
index = np.where(a > 1)
我原以为我的索引会返回一个空列表。实际上,它返回一个tuple对象,如:
index
Out[5]: (array([], dtype=int64)
下面的代码并行化了一个for循环。
import networkx as nx;
import numpy as np;
from joblib import Parallel, delayed;
import multiprocessing;
def core_func(repeat_index, G, numpy_arrary_2D):
for u in G.nodes():
numpy_arrary_2D[repeat_index][u] = 2;
return;
if __name__ == "__main__":
G = nx.erdos_re
我正在迭代一个NumPy (nd)数组的OpenCV行。我想删除所有8度垂直的线。我意识到numpy数组是不可变的,我在代码中所做的是不对的,但它展示了我所要做的事情的想法;
index = 0
for line in self.lines[0]:
if (line[1]*180)/np.pi > 8:
self.lines[0] = np.delete(self.lines[0], index, axis=0)
index+=1
如何删除这些NumPy数组索引?
谢谢!
我必须迭代numpy数组,它们的数字在程序的每次迭代中可能是不同的。目标是计算这些数组的相同元素之间的方差。下面是我写的代码: for a,s,m in np.nditer([cost_surfaceS[i].ravel() for i in range(0,len(cost_surfaceS),1)]):
arr = [a, s, m]
if(float(arr[0]) != float("-inf")):
variance = np.var(arr,dtype = np.float32)
variances.append(vari
我最近开始学习Python。 我了解到,为了定义自变量(以下示例中的z),您可以使用numpy.linspace()编写: from matplotlib import pyplot as pp
import numpy as np
from math import pi
#z=np.linspace(1,-1) z definition works
z=np.arange(1,-1) #z definition does not work
w=z
pp.plot(z,w)
pp.xlabel("Input")
pp.ylabel("Output")
pp
我使用以下方法创建了一个位数组:
Data = []
Bytes = numpy.fromfile(filename, dtype = "uint8")
Bits = numpy.unpackbits(Bytes)
for b in Bits:
Data.append(b)
“文件名”以".png“结尾。
后来,我用这些碎片做了些事情。我想用另一组(或相同的)位来保存图像。我该怎么做呢?最好的选择是使用:saveToPNG(Data)