我正在尝试从Matplotlib图中获取一个numpy数组图像,我现在正在通过保存到文件,然后重新读取文件来实现它,但我觉得必须有更好的方法.这就是我现在正在做的事情：from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas from matplotlib.figure import Figurefig = Figure() canvas = FigureCanvas(fig) ax = fig.gca()ax.text(0.0,0.0,"Test", fontsize=45) ax.axis('off')canvas.print_figure("output.png"...
我必须将numpy浮点数组转换为字符串(存储在SQL DB中),然后将相同的字符串转换回numpy float数组. 这就是我要去一个字符串(based on this article)VIstring = ''.join(['%.5f,' % num for num in VI]) VIstring= VIstring[:-1] #Get rid of the last comma首先,这确实有效,这是一个好方法吗？他们是摆脱最后一个逗号的更好方法吗？或者我可以使用join方法为我插入逗号吗？ 其次,更重要的是,是否有一种聪明的方法从字符串返回浮点数组...
我正在运行一个C应用程序,它尝试使用https://docs.python.org/3.5/extending/embedding.html函数调用来运行python.这是应用程序错误消息管道给我的错误.class ‘ImportError’:Importing the multiarray numpy extension module failed. Mostlikely you are trying to import a failed build of numpy.If you’re working with a numpy git repo, try git clean -xdf (removes allfiles not under version control). Otherwise r...
我正在尝试一次Dataquest练习,并且我发现我得到的差异对于两个包来说是不同的.. 例如[1,2,3,4]from statistics import variance import numpy as np print(np.var([1,2,3,4])) print(variance([1,2,3,4])) //1.25 //1.6666666666666667练习的预期答案是用np.var()计算的 编辑我想它必须这样做,后者是样本方差而不是方差.任何人都可以解释这个区别吗？解决方法:用这个print(np.var([1,2,3,4],ddof=1))1.66666666667Delta自由度：计算...
2.3 NumPy数组的运算 数组，不需要编写循环即可对数据执行批量运算！NumPy用户称此特性为矢量化（vectorization）。 （1）大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级 （2）数组与标量的算术运算将标量值传播到各个元素 PS：**在python中表示幂运算，如，2**3表示2的3次方 （3）大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组 （不同大小的数组之间的运算叫广播，本书不需要多广播机制深入理解） 2.4 基本的索引和...
我有一个大的numpy矩阵M.矩阵的一些行的所有元素都为零,我需要得到那些行的索引.我正在考虑的天真方法是循环遍历矩阵中的每一行,然后检查每个元素.但是我认为使用numpy有更好,更快的方法来实现这一点.希望你能帮忙！解决方法:这是一种方式.我假设numpy已使用import numpy作为np导入.In [20]: a Out[20]: array([[0, 1, 0],[1, 0, 1],[0, 0, 0],[1, 1, 0],[0, 0, 0]])In [21]: np.where(~a.any(axis=1))[0] Out[21]: array([2, 4])...
以下导入NumPy并设置种子.import numpy as np np.random.seed(42)但是,我对设置种子并不感兴趣,而是更多地阅读它. random.get_state()似乎不包含种子. documentation没有显示出明显的答案. 我如何检索numpy.random使用的当前种子,假设我没有手动设置它？ 我想使用当前种子来继承进程的下一次迭代.解决方法:简短的回答是你根本不能(至少不是一般). numpy使用的Mersenne Twister RNG具有219937-1个可能的内部状态,而单个64位整数仅具...
我正在进行一些计算密集的计算,处理numpy矩阵和ndarray,并且从一些挖掘中,有大约十二种不实现memoization的方法,通常充满了冲突,ndarrays是可变对象的问题. 有没有人遇到过一个可以处理numpy对象的相当普遍的memoisation装饰器？解决方法:这个套餐怎么样： http://packages.python.org/joblib/memory.html
我有一个计算大张量的C函数,我希望通过pybind11将其作为NumPy数组返回到Python. 从pybind11的文档来看,似乎使用STL unique_ptr 是可取的.在下面的示例中,注释掉的版本有效,而给定的版本在运行时编译但失败(“无法将函数返回值转换为Python类型！”). 为什么smartpointer版本失败了？创建和返回NumPy数组的规范方法是什么？ PS：由于程序结构和数组的大小,不希望复制内存,而是从给定的指针创建数组.内存所有权应由Python采用.typede...
我正在深入学习Udacity课程,我遇到了以下代码：def reformat(dataset, labels):dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32)# Map 0 to [1.0, 0.0, 0.0 ...], 1 to [0.0, 1.0, 0.0 ...]labels = (np.arange(num_labels) == labels[:,None]).astype(np.float32)return dataset, labels标签[：,无]实际上在这里做什么？解决方法:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.htmlnu...
我在geo.dat中有以下数据id lon lat inhab name1 9. 45. 100 Ciriè2 10. 45. 60 Acquanegra我在一个ndarray中得到它import numpy as np data = np.genfromtxt('geo.dat', dtype=None, names=True)到目前为止,这么好,我有一个数据结构,我可以通过列名称来解决print(data['name'][1]) #>>> Acquanegra下一步,问题 – 我有一个函数,它接受输入两个向量地理坐标(数据[‘LON’]和数据[‘LAT’]当然)并返回地图上两个投影...
我有一组长度为m的n个向量.例如,n = 3,m = 2：x = array([[1, 2], [3, 4], [5,6]])我想将每个矢量的外积与自身相连,然后将它们连接成一个形状为(n,m,m)的方阵矩阵.所以对于上面的x,我会得到array([[[ 1, 2],[ 2, 4]],[[ 9, 12],[12, 16]],[[25, 30],[30, 36]]])我可以用for循环这样做np.concatenate([np.outer(v, v) for v in x]).reshape(3, 2, 2)有没有Python for循环的numpy表达式吗？ 额外问题：由于外部产品是对称的,我不需...
我想生成对称的零对角矩阵.我的对称部分工作,但当我从numpy使用fill_diagonal时,我得到了“无”.我的代码如下.谢谢你的阅读import numpy as np matrix_size = int(input("Size of the matrix \n")) random_matrix = np.random.random_integers(-4,4,size=(matrix_size,matrix_size)) symmetric_matrix = (random_matrix + random_matrix.T)/2 print(symmetric_matrix) zero_diogonal_matrix = np.fill_diagonal(symmetric_matrix,0...
我正在将一些东西从R转换为Python,并对有效合并感到好奇.我在NumPy中找到了一些连接的东西(使用NumPy进行操作,所以我想坚持使用它),但它没有按预期工作. 拿两个数据集d1 = np.array([['1a2', '0'], ['2dd', '0'], ['z83', '1'], ['fz3', '0']])ID Label 1a2 0 2dd 0 z83 1 fz3 0和d2 = np.array([['1a2', '33.3', '22.2'], ['43m', '66.6', '66.6'], ['z83', '12.2', '22.1']])ID val1 val2 1a2 33....
我有两个非常大的numpy数组,都是3D.我需要找到一种有效的方法来检查它们是否重叠,因为首先将它们转换为集合需要花费太长时间.我尝试使用另一种解决方案,我在这里找到同样的问题,但对于2D阵列,但我没有设法让它适用于3D.这是2D的解决方案：nrows, ncols = A.shape dtype={'names':['f{}'.format(i) for i in range(ndep)],'formats':ndep * [A.dtype]} C = np.intersect1d(A.view(dtype).view(dtype), B.view(dtype).view(dtype)) #...