28 NaN 2edad列为numpy.float64类型。我想要做的是将所有numpy.float64转换为整数,并使用以下代码行:
df.edad.apply(lambda x: x if np.isnan(x) else int(x) if isinstance(x, (np.floating, float)) else
我将2个矩阵A.dot(B)相乘,其中:B=n x n矩阵,d型布尔型
我正在对大的n执行此计算,并且很快就会耗尽内存(在n=14000失败时)。这似乎是因为numpy在执行矩阵乘法之前将B转换为浮点型数据类型,因此产生了巨大的内存成本。事实上,%timeit表明它将B转换为浮点数所花费的时间比执行乘法所花费的时间更多。这里的重点是减少内存尖峰