关于SO的问题似乎很多,但是它们并不能完全回答我的问题.我认为这对于计算科学家来说是一个非常普遍的用例,因此我提出了一个新问题. 题： 我从文件中读取了几个小的numpy数组(每个数组约10 MB),并对它们进行了一些处理.我想创建一个更大的数组(?1 TB),其中数组中的每个维度都包含这些较小文件之一的数据.任何尝试在RAM中创建整个较大阵列(或其大部分)的方法均不适用,因为它会淹没RAM,并使计算机停止运行.因此,我需要能够初始化较大的...
我正在使用Python Ctypes访问某些C库. 我连接的函数之一返回const * double,它实际上是一个double数组. 当我在Python中获得结果时,如何将该数组转换为python列表？ C函数的签名：const double *getWeights();假设它返回一个包含0.13和0.12的数组.我想获取一个Python列表：[0.13,0.12]解决方法:我成功使用指针解决了它 解决方案： 将函数返回类型定义为POINTER(double_c)(当然,数组实际上是C中的指针)：getWeights_function_handler...
我有一些物理仿真代码,使用python和numpy / scipy编写.对代码进行性能分析表明,38％的CPU时间都花在了一个双重嵌套的for循环中-这似乎过多,因此我一直在尝试减少它. 循环的目标是创建一个索引数组,以显示2D数组的元素等于1D数组的哪些元素.indices[i,j] = where(1D_array == 2D_array[i,j])例如,如果1D_array = [7.2,2.5,3.9]且2D_array = [[7.2, 2.5] [3.9, 7.2]]我们本应该indices = [[0, 1][2, 0]]我目前已实现为for i in range...
我用numpy的genfromtxt读取了我的数据：import numpy as np measurement = np.genfromtxt('measurementProfile2.txt', delimiter=None, dtype=None, skip_header=4, skip_footer=2, usecols=(3,0,2)) rows, columns = np.shape(measurement) x=np.zeros((rows, 1), dtype=measurement.dtype) x[:]=394 measurement = np.hstack((measurement, x)) np.savetxt('measurementProfileFormatted.txt',measurement)这很好.但我只希望最终...
我需要为python 3.2使用numpy(我正在使用3.2.5). 我已经通过.msi为python 3.2安装了numpy 1.8.2,我尝试运行一些基本的东西：import numpy as npx = np.array([[1,2],[3,4]])print(x)有控制台输出：Traceback (most recent call last):File "C:/Users/Askerad/PycharmProjects/untitled/main.py", line 3, in <module>from numpy import *File "C:\Python32\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 153, in <module>from . imp...
我将BGRA图片以以下格式(串行)转储为二进制文件：[[(b,g,r,a),(b,g,r,a),(b,g,r,a).. .]我知道图像的宽度,高度和通道数(在这种情况下,当然是4个). 我想将图像读取到4D数组中,其中第一维表示B值,依此类推.我有以下代码：data = np.fromfile(fbin, np.dtype('B')) print data打印如下：[ 79 90 92 0 80 91 93 0 84 96 98 0 ...]其中79是B,90是G,92是R,0是A,依此类推.现在,我试图像这样重塑“数据”：print data.reshap...
我有一个数据框df,其中包含一列日期格式为“ 2011-12-13”的日期和一列时间,再次为字符串格式,如“ 15:40:00”. dfindex date time 2011-01-03 09:40:00 2011-01-03 09:40:00 2011-01-03 09:45:00 2011-01-03 09:45:00 2011-01-03 09:50:00 2011-01-03 09:50:00 2011-01-03 09:55:00 2011-01-03 09:55:00 2011-01-03 10:00:00 2011-01-03 10:00:00 2011-01-03 10:05:00 2011-01-03...
我有一个很大的一维数据数组.在发生重要事件的地方,我有一个指向数据的索引的开始数组.我想得到一个范围数组,以便得到长度为L的窗口,开始时每个起点都一个.伪造的样本数据：data = np.linspace(0,10,50) starts = np.array([0,10,21]) length = 5我想本能地做类似的事情data[starts:starts+length]但是,实际上,我需要将范围“窗口”的二维数组开始.来自功能语言,我认为它是从列表到列表列表的映射,例如：np.apply_along_axis(lambd...
我有一个熊猫数据框df,其中包含列,其中每一行包含一个大小可变的numpy数组,例如column A 0 np.array([1,2,3]) 1 np.array([1,2,3,4]) 2 np.array([1,2])我有一个内置的pandas函数,它将返回整个列的每个数组(即行)的平均值吗？就像是 ：df.A.mean()但是,这对每一行都起作用.谢谢你的帮助.解决方法:您可以使用df.< column> .map将函数应用于列中的每个元素：df = pd.DataFrame({'a': [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6, ...
我已经建立了lat和lon点的numpy meshgrid,其形状为1750 X 1750及其对应的数据(降雨)形状相同.我需要找到从形状文件读取的多边形内数据点的平均值. 如果我的逻辑是正确的,我必须找出落在多边形内的经纬度的索引,然后使用该索引过滤数据,然后进行平均. 我已经使用Inpolygon函数在Matlab中成功实现了它,但是我想用Python重写代码.我使用过matplotlib Path.contains_points函数,但是在numpy ND数组上不起作用. 有人可以建议一种合适的方...
假设我们有以下数据：import numpy as np data = np.array([1,0,1,2,1,2])我想将其转换为此：[0 1 01 0 00 1 00 0 10 1 00 0 1]如何在Numpy(或其他相关程序包)中执行此操作？我们在MATLAB中有ind2vec函数来执行此操作.解决方法:在NumPy中执行此操作的一种相当普遍的方法是将数据与arange比较并将布尔数组转换为整数类型：>>> (np.arange(3) == data[:,None]).astype(int) array([[0, 1, 0],[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1],[0, 1, 0...
我正在查看numpy.finfo并执行以下操作：In [14]: np.finfo(np.float16).resolution Out[14]: 0.0010004 In [16]: np.array([0., 0.0001], dtype=np.float16) Out[16]: array([ 0. , 0.00010002], dtype=float16)看来向量可以存储两个数字,使得它们的差比类型的分辨率小10倍.我想念什么吗？解决方法:浮点数在起始数字后具有固定的分辨率.这个数字告诉您的是,当第一个数字位于1.0位置时,数字的分辨率是多少.您可以通过尝试将...
我是python的新手,我对numpy.reshape有疑问.我目前有2个这样的值列表：x = [0,1,2,3] y = [4,5,6,7]我希望它们位于单独的2D数组中,其中每一项都重复原始列表的长度,如下所示：xx = [[0,0,0,0][1,1,1,1][2,2,2,2][3,3,3,3]]yy = [[4,5,6,7][4,5,6,7][4,5,6,7][4,5,6,7]]有没有办法用numpy.reshape做到这一点,还是有我可以使用的更好的方法？我非常感谢详细的解释.谢谢！解决方法:numpy.meshgrid将为您完成此操作. N.B.从您请求的输出...
我正在编写一个程序,该程序将追加从二维numpy数组中提取的单个元素的列表.到目前为止,我有：# For loop to get correlation data of selected (x,y) pixel for all bands zdata = [] for n in d.bands:cor_xy = np.array(d.bands[n])zdata.append(cor_xy[y,x])每次运行程序时,都会出现以下错误：Traceback (most recent call last):File "/home/sdelgadi/scr/plot_pixel_data.py", line 36, in <module>cor_xy = np.array(d.bands[...
说我有一个numpy数组A = numpy.array([-1, 1, 2, -2, 3, -3])我想获取所有平方等于1或9的数字(因此预期结果为[1,-1、3,-3]).我尝试了[[1,9]中的A [A ** 2],但收到错误.是否有任何内置函数无需循环即可处理此简单任务？谢谢.解决方法:numpy的功能可以完成in1d的功能：import numpyA = numpy.array([-1, 1, 2, -2, 3, -3]) mask = numpy.in1d(A**2, [1, 9]) print(mask) # [ True True False False True True] print(A[mask]) # [...