我正在尝试使用并加速花式索引以“连接”两个数组并对结果’轴之一求和. 像这样的东西：$ipython In [1]: import numpy as np In [2]: ne, ds = 12, 6 In [3]: i = np.random.randn(ne, ds).astype('float32') In [4]: t = np.random.randint(0, ds, size=(1e5, ne)).astype('uint8')In [5]: %timeit i[np.arange(ne), t].sum(-1) 10 loops, best of 3: 44 ms per loop是否有一种简单的方法来加速In [5]中的陈述？我应该使用OpenMP...
我正在尝试实现一个numpy函数,它将2D数组的每一行中的max替换为1,并将所有其他数字替换为0：>>> a = np.array([[0, 1], ... [2, 3], ... [4, 5], ... [6, 7], ... [9, 8]]) >>> b = some_function(a) >>> b [[0. 1.][0. 1.][0. 1.][0. 1.][1. 0.]]到目前为止我尝试过的def some_function(x):a = np.zeros(x.shape)a[:,np.argmax(x, axis=1)] = 1return a>>> b = some_fun...
我有一个函数,可以接受列表或numpy数组. 在任何一种情况下,列表/数组都有一个元素(总是).我只需要返回一个浮点数. 所以,例如,我可以收到：list_ = [4]或numpy数组：array_ = array([4])我应该回来4.0所以,自然(我会说),我在list_上使用float(…)并得到：TypeError: float() argument must be a string or a number我对array_做同样的事情,这次它通过响应“4.0”来工作.由此,我了解到Python的列表无法以这种方式转换为float. 基于nu...
使用numpy数组,我想执行此操作： >将x [1],…,x [n-1]移动到x [0],…,x [n-2](左移),>在最后一个索引中写入一个新值：x [n-1] = newvalue. 这类似于pop(),push(newvalue)用于先进先出队列(仅倒置). 一个天真的实现是：x [： – 1] = x [1：]; x [-1] = newvalue. 使用np.concatenate的另一个实现更慢：np.concatenate((x [1：],np.array(newvalue).reshape(1,)),axis = 0). 有最快的方法吗？解决方法:经过一些实验,很明显： >需要...
在numpy中是否有任何方法可以获得对数组对角线的引用？我希望我的数组对角线除以某个因子谢谢解决方法:如果X是你的数组而c是因子,X[np.diag_indices_from(X)] /= c请参阅Numpy手册中的diag_indices_from.
我在使用Keras后端函数设置值时遇到问题.我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras并尝试设置Keras模型的权重,但权重似乎没有设置.注意：我实际上并没有使用np.ones来设置一个例子. 我努力了… 加载现有模型import keras from keras.models import load_model, Model model = load_model(model_dir+file_name) keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv2d_1'][0]创建一个简单的模型img_input = keras.lay...
我在numpy中有一个浮点值的ndarray,我想找到这个数组的唯一值.当然,这有问题,因为浮点精度……所以我希望能够在确定哪些元素是唯一的时候设置一个delta值用于比较. 有没有办法做到这一点？目前我只是在做：unique(array)这给了我类似的东西：array([ -Inf, 0.62962963, 0.62962963, 0.62962963, 0.62962963,0.62962963])其中看起来相同的值(显示的小数位数)显然略有不同.解决方法:在某些情况下,地板和圆形是否都不符合OP...
我试图使用numpy在python中执行2d卷积 我有一个2d数组,如下所示,行内核为H_r,列为H_cdata = np.zeros((nr, nc), dtype=np.float32)#fill array with some data here then convolvefor r in range(nr):data[r,:] = np.convolve(data[r,:], H_r, 'same')for c in range(nc):data[:,c] = np.convolve(data[:,c], H_c, 'same')data = data.astype(np.uint8);它不会产生我期望的输出,这段代码看起来不错,我认为问题在于从float32到8bit的...
我现在试图弄清楚如何从base64数据中恢复numpy数组.这个问题和答案表明它是可能的：Reading numpy arrays outside of Python,但没有给出一个例子. 以下面的代码为例,如果我知道dtype和数组的形状,如何从base64数据中获取Numpy数组？import base64 import numpy as npt = np.arange(25, dtype=np.float64) s = base64.b64encode(t) r = base64.decodestring(s) q = ????? 我想要一个python语句将q设置为dtype float64的numpy数组,因...
我在Numpy中理解阵列广播的规则时遇到了一些麻烦. 显然,如果你在两个相同尺寸和形状的数组上执行逐元素乘法,一切都很好.此外,如果您将多维数组乘以标量,它就可以工作.我明白了. 但是如果你有两个不同形状的N维阵列,我不清楚我究竟是什么广播规则. documentation/tutorial解释说：为了进行广播,操作中两个数组的尾轴大小必须相同,或者其中一个必须为1. 好吧,所以我假设它是尾随轴,它们指的是M x N阵列中的N.那么,这意味着如果我尝试...
我有一个MEMS IMU,我一直在收集数据,我正在使用pandas从中获取一些统计数据.每个循环收集6个32位浮点数.对于给定的集合运行,数据速率是固定的.数据速率在100Hz和1000Hz之间变化,收集时间长达72小时.数据保存在平面二进制文件中.我这样读了数据：import numpy as np import pandas as pd dataType=np.dtype([('a','<f4'),('b','<f4'),('c','<f4'),('d','<f4'),('e','<f4'),('e','<f4')]) df=pd.DataFrame(np.fromfile('FILENAME',da...
我有一个数据框,我想在其中存储’raw’numpy.array：df['COL_ARRAY'] = df.apply(lambda r: np.array(do_something_with_r), axis=1)但似乎熊猫试图’解包’numpy.array. 有解决方法吗？除了使用包装器(参见下面的编辑)？ 我试过reduce = False没有成功. 编辑 这是有效的,但是我必须使用’dummy’Data类来包围数组,这是不令人满意的并且不是很优雅.class Data:def __init__(self, v):self.v = vmeas = pd.read_excel(DATA_FILE) me...
我的切片numpy数组的代码(通过花哨的索引)非常慢.它目前是计划的瓶颈.a.shape (3218, 6)ts = time.time(); a[rows][:, cols]; te = time.time(); print('%.8f' % (te-ts)); 0.00200009获取由矩阵a的行’rows’和列’col’的子集组成的数组的正确numpy调用是什么？ (事实上??,我需要这个结果的转置)解决方法:如果使用花式索引和广播切片,您可以加快速度：from __future__ import division import numpy as npdef slice_1(a, rs, cs)...
我是python应用程序的新手.我正在尝试使用pyinstaller构建我的python GUI应用程序.我的应用程序取决于以下包：PyQt4,numpy,pyqtgraph,h5py.我正在使用WinPython-32bit-3.4.4.1. 我用这个命令构建应用程序：pyinstaller --hidden-import=h5py.defs --hidden-import=h5py.utils --hidden-import=h5py.h5ac --hidden-import=h5py._proxy VOGE.py我用pyinstaller创建的dist目录中的exe文件启动我的应用程序,它似乎工作正常,直到程序调用...
在使用范围表达式迭代大型数组时,我应该使用Python的内置范围函数,还是使用numpy的arange来获得最佳性能？ 我的推理到目前为止： arange可能会转向本机实现,因此可能会更快.另一方面,arange返回一个占用内存的完整数组,因此可能存在开销. Python 3的范围表达式是一个生成器,它不包含内存中的所有值.解决方法:对于大型阵列,numpy应该是更快的解决方案. 在numpy中你应该使用矢量化计算的组合,ufuncs和indexing来解决你在C速度下运行的...