对于numpy ndarray,没有append和insert,就像原生python列表一样。
a = np.array([1, 2, 3])
a.append(5) # this does not work
a = np.append(a, 5) # this is the only way
而对于本地python列表,
a = [1, 2, 3]
a.append(4) # this modifies a
a # [1, 2, 3, 4]
为什么numpy ndarray被设计成这样?我正在写ndarray的一个子类,有没有办法像原生python数组一样实现"append“
我有以下代码,它进行规范化的互相关,查找python中的两个信号中的相似之处:
def normcorr(template,srchspace):
template=(template-np.mean(template))/(np.std(template)*len(template)) # Normalize template
CCnorm=srchspace.copy()
CCnorm=CCnorm[np.shape(template)[0]:] # trim CC matrix
for a in range(len(CCnorm)):
s=srchspace[a:a+np.sha
嗨,我在用numpy + numba运行科学计算。我意识到就地添加numpy数组是非常缓慢的.与matlab的比较
下面是matlab代码:
tic;
% A,B are 2-d matrices, ind may not be distinct
for ii=1:N
A(ind(ii),:) = A(ind(ii),:) + B(ii,:);
end
toc;
下面是numpy代码:
s = time.time()
# A,B are numpy.ndarray, ind may not be distinct
for k in xrange(N):
A[ind[k]
我使用Ubuntu16.04,安装了Python3,numpy,熊猫。
当我输入'import‘时,会出现以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "regression1.py", line 3, in <module>
import numpy
File "/home/user/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/__init__.py", line 142, in <module>
from . impor
我正在使用Keras的函数式API构建一个多输入、单输出的CNN。有微笑数据输入,是一维序列和蛋白质,也是一维序列。我有以下数据类型和结构: #type(test_protein)#numpy.ndarray of <class 'numpy.ndarray'> #int32
#type(val_protein)#numpy.ndarray of <class 'numpy.ndarray'> #int32
#type(train_protein)#numpy.ndarray of <class 'numpy.ndarra
我正在尝试从for循环中访问数组soc+。在for循环之外,它只给出最后一个值。如何从for循环中访问整个soc阵列?
如果我使用追加方法,它会出现以下错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
谢谢。
这是我代码的一部分
for k in range(1,len(t)):
soc+=i[k]*(t[k]-t[k-1])/3600*1/(cell_capacity)
soc = soc.append(k)
我尝试使用追加方法,但是它给出了错误“'numpy.ndarray‘对象没有属性' append’”
我是Python新手,所以我决定解决一些常见的挑战,以提高我的语言知识。我了解了numpy及其有效的ndarray,所以我尝试了以下实验:
考虑2和问题(例如),让我们以天真的方式解决它(这个问题并不重要)。下面是python列表的解决方案:
from itertools import combinations
def twosum1(n_lst):
pairs=list(combinations(n_lst,2))
solutions=[]
for pair in pairs:
if sum(pair)==7: solutions.append(p
从pyxdameraulevenshtein导入时会出现以下错误,我有
pyxdameraulevenshtein==1.5.3,
pandas==1.1.4 and
scikit-learn==0.20.2.
Numpy is 1.16.1.
Works well in Python3.6, Issue in Python3.7.
有没有人遇到过Python3.7 (3.7.9),docker image - python:3.7-buster的类似问题?
__init__.pxd:242: in init pyxdameraulevenshtein
???
E Valu
我尝试过一些可用的解决方案,但是无法使用下面的Cython代码获得任何速度。
cython代码所花费的时间与其python等效时间相同。
calculate_sum.pyx
# key_id: it is a string
# values_dict: it is a dictionary with key as str and values as numpy.ndarray consisting of floats
# e.g.: print(values_dict['abc']) will give out numpy.ndarray([0.01, 1.01, 2.05])
我正在使用numpy实现一些搜索算法,其中一个步骤是检查向量是否在矩阵中(如行)。我以前曾使用过np.isin,但我突然对python关键字in的作用产生了好奇。因此,我对它进行了测试,发现它确实有效。
由于我没有为in找到任何python接口(比如__add__ for +或__abs__ for abs),所以我认为in是用标准迭代器逻辑硬连接在python中的,因此它应该比numpy-provided np.isin慢一些。但在我做了一些测试之后,难以置信的是:
>>> a = np.int8(1)
>>> A = np.zeros(2**24,
我正在尝试优化我的代码片段中的循环。我原以为以一种更麻木的方式编写它会让它更快,但现在慢了!方程将长度为n的numpy.array vec作为输入:
from numpy import *
def f(vec):
n=len(vec)
aux=0
for i in range(n):
aux = aux + (1- aux)*vec[i]
return aux
def f2(vec):
n=len(vec)
G=tril(array([-vec]*n),-1)+1 #numpy way!
au
我为C++ OpenCv提供了Boost-Python接口。当我从python调用C++方法时,我得到了这个错误:
Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in
Vision.process(Vision, numpy.ndarray, numpy.ndarray)
did not match C++ signature:
process(python::vision::PythonVision {lvalue}, cv::Mat {lvalue}, cv::Mat {lvalue})
我使用pythoncv2.so模
具体地说:
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组?
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):,下面的代码就能工作。根据注释,它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim
我想要创建一个类,它的行为类似于numpy数组,但是拥有额外的方法/属性,并且一直在读取和不完全理解numpy子类ndarray的。在那个网页上有一个例子
import numpy as np
class RealisticInfoArray(np.ndarray):
def __new__(cls, input_array, info=None):
# Input array is an already formed ndarray instance
# We first cast to be our class type
obj
我想了解为什么下面的Cython代码无法编译。这个函数: dimsum只计算numpy数组所有维度的和:
from numpy cimport ndarray
import numpy as np
cpdef int dimsum(ndarray x):
cdef:
int N
tuple shape
shape = x.shape
N = np.sum(shape)
return N
输入数组的维数:x在运行前是未知的.因此,不能将输入数组的形状解压缩并分配给几个新变量。
我在编译中发现了以下错误:
Error c
我在python中编写了一个代码,它以numpy矩阵作为输入,并返回按相应值分组的索引列表(即output3返回值为3的所有索引)。然而,我缺乏编写矢量化代码的知识,必须使用ndenumerate来完成。这个操作只花了9秒左右,太慢了。
第二个想法是使用numpy.nonzero,如下所示:
for i in range(1, max_value):
current_array = np.nonzero(input == i)
# save in an array
这需要5.5秒,所以这是一个很好的改进,但仍然缓慢。有没有办法做到这一点,没有循环,或优化的方式,以获得对的每个值的索