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基本上，我有一个可以在npy_cdouble和npy_cfloat数组上运行的numpy ufunc。例如： static void , npy_intp * dimensions }
} 但是，这并不起作用，并且编译器显示qm_in的</
浏览 28提问于2019-09-08得票数 0
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我有一个类似于CustomArray的类numpy.ndarray。它重载了许多算术运算符，如__add__、__mul__等等。因为人们很可能会将它与numpy结合使用，所以我担心不时会调用numpy.ndarray运算符而不是CustomArray。最糟糕的是，他们实际上工作，并产生一些不想要的结果。
浏览 0提问于2017-12-11得票数 0
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我只是好奇，numpy.rint似乎支持复数有什么具体的原因吗？
而numpy.floor numpy.ceil没有。np.floor(3.1+2.3j)跟踪(最近一次调用)：文件""，第1行，在TypeError: ufunc‘楼层’中，输入类型不受支持，而且根据“安全”转换规则，输入不能安全地强制>到任何受支持的类型我在定点硬件模拟中使用它们，当np.floor
浏览 5提问于2021-01-05得票数 0
除非numpy本身被编程来返回一个系列传递给它，它是非常令人困惑的。然而，这个函数上的并没有提到，当一个Series传递给它时，它会返回一个Series。
浏览 0提问于2019-01-02得票数 2
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根据下面的片段，使用numba jit编译函数执行就地加法的速度比numpy的ufunc快10倍。
使用一个函数执行多个numpy操作(如解释的 )，这是可以理解的。但这里的改进是关于一个简单的矮胖.那为什么numba要快得多？我(天真地?)期望numpy ufunc在内部以某种方式使用一些编译过的代码，并且像添加这样简单的任务已经接近优化优化了吗？更广泛地说:对
浏览 5提问于2022-12-01得票数 2
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v.1900 64位(AMD64)jOut[65]: str请阅读下面关于为什么我想要上述功能的额外信息。可能是无关紧要的，如果是，请忽略。funcattrmeth = []len(funcattrme
浏览 1提问于2017-08-08得票数 0
这个函数接受一些双精度值作为输入，并返回一个双精度值，在此过程中调用C标准库中的各种函数。令我惊讶的是，我找不到明确的说明或例子来说明<e
浏览 1提问于2018-10-23得票数 4
例如，我希望从一个ndarray中得到一个给定两个ufunc值的矩阵：pnts = numpy.array([0.0, 0.1, 0.2])目前，我的解决办法是简单地使用for-loop：for j in range(5):
values[j] = scipy.special.eval_chebyt通常，如果您有ufunc参数，
浏览 1提问于2018-10-07得票数 0
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我用numpy编码，有一个问题让我思考包的结构和方法是如何实现的。但是，它只能做np.multiply(a, b)，因为乘法不是numpy.ndarray的属性。我想知道，在numpy.ndarray类下，点是否被两次定义为静态方法和非静态方法，而np.multiply被定义为纯静态方法？然后，它是类和实例的一部分，这两种方法的使用都是合理的。然后，我发现点方法是numpy.cor
浏览 11提问于2022-07-03得票数 -1
这听起来是个天真的问题，但我不明白为什么有两个函数实例，比如e、log等，每个numpy和数学都有一个实例。例如，numpy.e和math.e给了我完全相同的结果2.71828.复制的原因是什么？
浏览 3提问于2015-07-31得票数 1
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当我将负numpy.float64提高到指数时，我就得到了一个nan。为什么复杂的数学不被支持？是唯一解决float转换的方法。>>> from numpy import float64, power>>> p = 0.74nannan
>
浏览 2提问于2020-02-05得票数 2
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在使用numpy处理python中的复杂矩阵时，我发现了一些奇怪的东西。我只举一个简短的例子来解释：import numpy as np
b = np.array([[1j, 1j], [1j, 2]])import numpy as np
b = np.array([[1j, 1j], [1j, 1j]]
浏览 1提问于2020-07-06得票数 1
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我真的想避免这些烦人的粗野警告，因为我必须处理大量的NaNs。我知道这通常是用seterr做的，但由于某些原因，它不起作用：data = np.random.random(100000).reshape(10, 100, 100) * np.nannp.nanmedian(data, axis=[1, 2])
它给我一个运行时警告，即使我将numpy设置为忽略所有errors.编
浏览 17提问于2015-03-30得票数 62
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我想知道numpy数组的自定义属性如何传播，即使当数组通过像np.fromfunction这样的函数时也是如此。 def __new__(cls, input_array):
returnself.attr = getattr(obj, '
浏览 0提问于2018-07-25得票数 20
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在函数的apply_ufunc中，它说：
对于大多数已由dask包装的NumPy函数，通常最好使用预先存在的dask.array函数，方法是使用预先存在的xarray方法，或者使用apply_ufunc()和daskDask通常有一个更
浏览 0提问于2018-08-07得票数 5
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8回答
SciPy似乎在自己的名称空间中提供了大多数(但不是全部)NumPy函数。换句话说，如果有一个名为numpy.foo的函数，那么几乎肯定有一个scipy.foo。在大多数情况下，这两者似乎是完全相同的，经常甚至指向同一个函数对象。
scipy.log10返回负面参数的<e
浏览 3提问于2011-06-01得票数 277
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Numpy为和提供了类似的功能。import numpy as np
return 2.0*x
我希望vectorize会有更多的开销--但这应该只
浏览 6提问于2019-07-29得票数 2
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注意: numpy有自己的128位浮点数(np.float128)，不幸的是，这个映射到C/C++中的long double，这仅仅是存储在128位中的一个80位浮点数(在我的平台上)。事实上，我们应该能够像numpy导出np.float128那样做到这一点(我只是不知道它是如何做到的)，唯一的区别是它在C++端使用dd_real而不是long double。到目前为止，
浏览 0提问于2012-12-01得票数 13
我的xarray Dataset是三维的，
baz()将接受给定的foo-s数组和我很难理解是否在结构中构建来处理/分发这一问题，无论是在xarray、熊猫、numpy还是dask中。
<
浏览 0提问于2017-09-13得票数 3
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使用numba njit修饰的函数(它是jit(nopython=True)的别名)在内部操作中产生与numpy不同的结果(简单的@jit(nopython=False)也给出了来自numpy的不同结果)： from numba import njit
arr[ True, True],
浏览 9提问于2017-12-20得票数 2
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