为什么numpy数组中的元素不相等?
这是我的env:
jupyter QtConsole 4.3.1
Python 2.7.13 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Dec 20 2016, 23:05:08)
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IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
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Python的numpy库对奇特的索引进行“矢量化”有时会产生意想不到的结果。例如:
import numpy
a = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
b = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
i = numpy.random.random_integers(0,999,1000)
j = numpy.random.random_integers(0,3,1000)
a[i,j] += 1
for k in xrange(1000):
b[i[k],j[k]] +=
我尝试使用scipy.optimize包进行回归。函数的模型在func中定义,参数命名为coeffs。我想使用数据xdata和ydata来学习使用LS准则的参数。
我有以下TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
from __future__ import division
import numpy
import scipy
from math import exp
import scipy.optimize as optimization
global m0,t0
t0 = 0.25
m0=1
def func(t, coeffs):
a = coeff
我正在尝试为numpy数组实现一些散列函数,以便在一大堆数组中轻松地找到这些散列函数,但我找到的几乎每个散列函数都需要使用多个操作来生成一个reduce,即
def fnv_hash (arr):
result = FNV_offset_basis
for v in arr.view(dtype = np.uint8):
result *= FNV_prime
result ^= v
return result
在每个循环中需要对result变量进行两次操作,这(我认为)在numpy函数(即numpy.ufunc.reduce)中仅使用r
如何测试numpy数组中的每个元素是否都被屏蔽了?这是我想要做的:
x = #is a maksed numpy array
masked_min = numpy.ma.min(x)
if masked_min IS NOT A MASKED ELEMENT:
#do some stuff only if masked_min is a value
在实践中,我看到这样的情况:
>>> x = numpy.ma.array(numpy.array([1,2,3]),mask=[True,True,True])
>>> masked_min = numpy
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 =
我不知道在使用numpy.gradient时如何指定非均匀的间距。
下面是y= x**2的一些示例代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0.0, 2.0, 4.0, 8.0, 16.0]
y = [0.0, 4.0, 16.0, 64.0, 256.0]
dydx = [0.0, 4.0, 8.0, 16.0, 32.0] # analytical solution
spacing = [0.0, 2.0, 2.0, 4.0, 8.0] #added a zero at the start to get le
我正在尝试子类化一个numpy结构数组,这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好,直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时,将返回numpy.void类型的对象,而不是子类的类型。(实际上,无论是否进行子类化,从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢?我如何确保返回我的类的一个实例?我认为重写__getitem__是可行的方法,但我对ndarray子类化还不够熟悉,不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例:
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo