我发现，当matmul两个numpy数组时，如果两个数组中的一个是更大的复数组的实部或虚部，则操作可能比使用原始复数组慢数十甚至数百倍。考虑以下示例： import numpy as np def __init__(self, string):(float) : 0.017952442169189453 请注意，当两个数组中的一个为A.real或A.imag时
浏览 18提问于2020-11-19得票数 0
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columns=columns,当datacolumns看起来像：问题是生成的DataFrame忽略了原始Posgres类型：double precision和real。由于我使用的是巨大的DataFrames，而且我的数据大多是real，所以我希望显式地指定列类型。所以我试着：
df = DataFrame.from_records(np.array</em
浏览 18提问于2022-08-11得票数 3
我想首先在numpy中实现它，确保一切顺利，然后将实现转换为C。([6 + 1j, -4 + 2j, 27 + 3j], dtype=np.complex128) [1 + 4j, 1 + 5j, 1 + 6j], [2 + 1j, 5 + 2j, -1 + 3j],
x_expected = la.lu_solve注意--它们
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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当涉及到dtype=object上的numpy.matmul操作时，我有点困惑。 有人能解释一下下面的工作原理吗？特别是在最后一次操作"total“中获得的内容。([[1, z], [0, 1]], dtype = object)C = np.array([[1, 2*f_0], [0, 1]],
浏览 13提问于2021-11-09得票数 0
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如果我用from numpy import linspace
z = (2+3j)*np.linspace(0,10)当z是一个复向量时，我得到一个错误
TypeError: ufunc 'gammainc' not supported for the当我尝试使用WolframAlpha的Gamma函数时，似乎没有什么问题。
浏览 0提问于2018-07-31得票数 5
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使用numpy.fromfile读取
import os([1], dtype = 'i4').tobytes())
f.write(np.array([-x.sum()], dtype = 'd').tobytes())它大约比numpy.frombuffer快
浏览 1提问于2022-03-09得票数 4
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由于未知的原因，下面的代码在GPU上比在CPU上慢两倍。(a, b) add = tf.add(i, 1)
import numpy as npa = np.full([16,16],1.1)
b = np.full
浏览 0提问于2018-06-20得票数 5
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我有一个文件夹，比如video1，上面有一堆按顺序排列的frame_00.png, frame_01.png, ...图像这就是我所做的，但我认为它是相当慢的，是否有更快或更有效的方法来实现同样的事情？from PIL import Image for image in images: v
浏览 0提问于2018-12-08得票数 1
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我正在处理不同数据类型的numpy数组。我想知道，任何特定的数组，哪些元素是NaN。通常情况下，这就是np.isnan的目的。([1, 2, "A"], dtype=object)Traceback (most recent call last): if
浏览 9提问于2016-03-24得票数 19
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import numpy as npz = np.linspace(initial, final, 10)y = np.linspace(initial, final, 10)
A = np.array([[1, z], [0, 1]], dtype=object)C =
浏览 7提问于2021-10-29得票数 0
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我有一个存储商店名称和每日销售计数的数据框架。我正在尝试使用下面的Python脚本将其插入到Salesforce中。TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializableStorename,CountStore B,12我使用以下代码将其插入到Salesforce中。for i in range(len(store)): '
浏览 172提问于2018-06-19得票数 129
有一个numpy数组，它可以通过在for循环中组合元组数组来形成，如以下代码中的"res“。(变量名称和内容从实际代码中简化。)如果仔细观察这一点，就会对arr_2的长度执行一个for循环，数组extends () is executed.It结果表明，当arr_2变长时，处理速度会变得非常慢。# -*- coding: utf-8 -*-
arr_1 = np.array([[0, 0, 1], [0, 0.5, -1
浏览 34提问于2020-04-02得票数 0
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这条线路非常慢--每次通话需要很长时间。仅设置管道就需要1-2个小时。import dask.array as daimport numpy as np
import pandas as pd(image_c
浏览 17提问于2020-06-04得票数 0
我有点小麻烦，randomArray.tostring()上下文:目的是将numpy.ndarray作为一条信息发送到兔皮卡库( rabbitmq )。
浏览 17提问于2015-05-11得票数 49
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我想要集成的函数是长的(300行代码)，当我对它进行编码时，我想把两个实数作为参数，而不是向量。现在我想要集成或绘制，我的函数处理向量似乎是非常重要的。您知道哪些方法或技巧来向量化一个函数？numpy.vectorize似乎并不是在每一种情况下都有效。就我而言，问题之一是： U = np.array([[1, 0, 0 ],
[0, np.cos(t), np.sin(比方说，np.cos(t) )，因此系统抛出
浏览 2提问于2022-09-16得票数 1
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orthogonal return basis else: return np.arraymatrix
np_nearly_orthogonal = np
浏览 5提问于2018-01-05得票数 1
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我有一个叫做cm的向量，它是不变的还有另一个叫做pt的载体。我想循环一些特定的值。但是，当两者相等时，我希望它跳过，而不是执行操作。这是我的密码 for j in range (95,103):有人知道我如何修复它吗?这样，当pt = 99,99,0时</em
浏览 0提问于2014-07-18得票数 3
我正在寻找最节省内存的方法来计算复数numpy ndarray的绝对平方值。arr = np.empty((250000, 150), dtype='complex128') # common size我也希望它是可移植的，所以理想的一些组合的功能。如果我想摆脱无用的**2电话，我必须这样做resul
浏览 7提问于2015-05-25得票数 24
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有没有一种原生的numpy方法来转换布尔值的字符串表示数组，例如：转换为可用于掩码/索引的实际布尔数组？
浏览 3提问于2013-06-06得票数 7
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