我编写了一个分析蛋白质-RNA相互作用的算法,我发现以下功能是导致性能问题的瓶颈:
import numpy as np
#len(protein_sequence)~500, len(rna_sequence)~1500
def affinity_matrix(protein_sequence, rna_sequence):
python_matrix = [[] for _ in range(len(protein_sequence))]
for i, AA in enumerate(protein_sequence):
for base in rna
我想存储多维数组,它存储类似python的内容。目前,它看起来像是:
a = [[{'col':i,'row':j} for i in range(9)] for j in range(9)]
我知道,numpy是完美的,如果你想做数学,比如处理矩阵。我想快点做的事:
多维索引访问
使用多维索引更改值
我不知道如何处理普通的Python列表。因为就像
idx = [2,3]
print(a[idx])
根本不存在,对吧?它应该打印出{'row':2,'col':3}
谢谢您的想法,如果numpy是更好的选择:如何
我有两个文本文件在其中写入矩阵(不是numpy矩阵,所以它是一个列表)。这些矩阵是用字符串格式编写的,因此文本文件看起来如下:[1,2,3,3,4,5,6,7,8],[3,3,3,5,6,7,.
我想使用python从文本文件中读取这个矩阵。我不能用numpy来阅读,因为它给了ValueError: could not convert string to float
有这样的事吗?如果我一开始就把矩阵写成一个numpy矩阵(我需要为此修改以前程序的代码,只是想知道是否有一种加载矩阵的python方式,当它作为字符串存储在文本文件中时),会更容易吗?
我想知道如何处理它,即从子进程到父进程获得一个变量/值。
我正在以脚本的形式运行子进程。父程序看起来像:
import subprocess
p = subprocess.Popen('abaqus python getData.py', shell=True)
p_status = p.wait()
print b
这个孩子看起来像:
from numpy import *
if __name__ == "__main__":
b = [0,1,2,3] # output is a list of integers
global a =
当使用LDA模型时,我每次都会得到不同的主题,并且我希望复制相同的集合。我在谷歌上搜索过类似的问题,比如。
我修复了num.random.seed(1000)文章中显示的种子,但它不起作用。我阅读了ldamodel.py并找到了下面的代码:
def get_random_state(seed):
"""
Turn seed into a np.random.RandomState instance.
Method originally from maciejkula/glove-python, and written by @joshloyal
我有一个形状(n,m)的numpy数组:
import numpy as np
foo = np.zeros((5,5))
我做了一些计算,得到了(n,2)形状的结果:
bar = np.zeros((8,2))
我希望将计算结果存储在数组中,因为我可能必须在另一次计算之后扩展它们。我可以这样做:
foo = np.zeros((5,5), object)
# one calculation result for index (1, 1)
bar1 = np.zeros((8,2))
foo[1, 1] = bar1
# another calculation result for ind
您可以看到,使用Core Python方法和Numpy方法创建了两个相等的数组:
from time import time
import numpy as np
a = [3] * 100000
b = np.array(a)
问题是,在填充过程中,Numpy如何可能比Core Python方法更快:
填充:
st = time()
for i in range(len(a)):
a[i] = 0
et = time()
print "Core Python need %f seconds" % (et-st)
st = time()
b.fill(0)
et =
我对numpy数组进行了如下形状的培训和测试
TrainX = (1234, 50, 50) Type: <class 'numpy.ndarray'> # 1234 arrays of 50 by 50 floats
TrainY = (1234, 2) Type: <class 'numpy.ndarray'>
# TrainY was one column of binary class 0 or 1. Converted it through to_categorical()
TestX = (123, 50, 50) Type
我是Python的新手。我在做矩阵乘法时遇到了麻烦。我有两个列表:
A =[3.0,3.0]
# 1 by 2 matrix
B =[[ 50.33112583, -49.66887417],
[-49.66887417, 50.33112583]]
# 2 by 2 matrix
Result should be :
# 1 by 2 matrix
c = [1.9867549668874176, 1.986754966887446]
Right now
当我学习Python时,我遇到了这样的任务:
想象Python没有内置的对集合的支持。演示如何使用字典来表示集合。为这个集合的新表示形式编写四个集合操作\^&。
下面你可以看到答案:
首先,对于“或”操作,我们从两个输入列表中向新字典中添加条目:
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [4,5,6,7,8]
def t_or(l1,l2):
result = {}
for x in l1: result[x] = 0
for x in l2: result[x] = 0
print(result)
所以,我想知道为什么作者会使用这样一种奇怪的方