我在Python中使用了很多argmin和argmax. 不幸的是,功能很慢. 我做了一些搜索,我能找到的最好的是： http://lemire.me/blog/archives/2008/12/17/fast-argmax-in-python/def fastest_argmax(array):array = list( array )return array.index(max(array))不幸的是,这个解决方案仍然只有np.max的一半,我想我应该能找到与np.max一样快的东西.x = np.random.randn(10) %timeit np.argmax( x ) 10000 loops, best of 3: 21.8 us per loop...
我正在尝试使用One Million Song数据集,为此我必须安装python表,numpy,cython,hdf5,numexpr等等. 昨天我设法安装了我需要的所有东西,在遇到hdf5的麻烦之后,我下载了预编译的二进制包并将它们保存在我的/ bin文件夹中,以及/ lib中的相应库,之后我测试了这个python脚本：http： //labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/sites/default/files/tutorial1.py.txt 并且工作正常,要清楚我的工作方式是首先运行脚本并开始安装所需的依赖项,但...
Python,NumPy和R都使用相同的算法(Mersenne Twister)来生成随机数序列.因此,从理论上讲,设置相同的种子应该在所有3中产生相同的随机数序列.事实并非如此.我认为3个实现使用不同的参数导致这种行为.R >set.seed(1) >runif(5) [1] 0.2655087 0.3721239 0.5728534 0.9082078 0.2016819Python In [3]: random.seed(1)In [4]: [random.random() for x in range(5)] Out[4]: [0.13436424411240122,0.8474337369372327,0.763774618976614...
码：import numpy as np import cv安慰：>>> runfile('/Users/isaiahnields/.spyder2/temp.py', wdir='/Users/isaiahnields/.spyder2') RuntimeError: module compiled against API version a but this version of numpy is 9 Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Applications/Spyder-Py2.app/Contents/Resources/lib/python2.7/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", l...
尽管阅读了the doc,this post和this other post,但我无法正确理解numpy.where(). 有人可以提供一维和二维阵列的逐步注释示例吗？解决方法:在摆弄了一段时间之后,我想出了一些事情,并将它们发布在这里,希望它能帮助别人. 直观地说,np.where就像在问“告诉我在这个数组中哪些条目满足给定条件”.>>> a = np.arange(5,10) >>> np.where(a < 8) # tell me where in a, entries are < 8 (array([0, 1, 2]),) # answer: entr...
我想知道为什么numpy.zeros占用这么小的空间？x = numpy.zeros(200000000)这不占用任何记忆,x = numpy.repeat(0,200000000)占用约1.5GB. numpy.zeros会创建一个空指针数组吗？如果是这样,有没有办法在cython中更改它后将指针设置为空？如果我使用：x = numpy.zeros(200000000) x[0:200000000] = 0.0内存使用率上升.有没有办法改变一个值,然后将其改回原来在python或cython中使用的格式numpy.zeros？解决方法:你在用Linux吗？ Linux...
有没有办法一次获取NumPy数组中的几个元素的索引？ 例如.import numpy as np a = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])我想找到a中每个元素的索引,即：[0,1,4]. 我发现我使用的解决方案有点冗长：import numpy as npa = np.array([1, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3, 10, 4])c = np.zeros_like(a) for i, aa in np.ndenumerate(a):c[i] = np.where(b==aa)[0]print('c: {0}'.format(c))输出：c: [0 1 4]解决方法:您可...
我在numpy中运行qr分解,它返回一个ndarrays列表,即Qand R：>>> [q,r] = np.linalg.qr(np.array([1,0,0,0,1,1,1,1,1]).reshape(3,3))R是一个二维数组,底部有零线(甚至在我的测试集中的所有例子都证明了这一点)：>>> print r [[ 1.41421356 0.70710678 0.70710678][ 0. 1.22474487 1.22474487][ 0. 0. 0. ]].现在,我想将R分成两个矩阵R_~：[[ 1.41421356 0.70710678 0.70710678][ 0. ...
如何获得NumPy中的指数加权移动平均值,就像下面的pandas一样？import pandas as pd import pandas_datareader as pdr from datetime import datetime# Declare variables ibm = pdr.get_data_yahoo(symbols='IBM', start=datetime(2000, 1, 1), end=datetime(2012, 1, 1)).reset_index(drop=True)['Adj Close'] windowSize = 20# Get PANDAS exponential weighted moving average ewm_pd = pd.DataFrame(ibm).ewm(span=windowSize,...
几个例子：numpy.sum() ndarray.sum() numpy.amax() ndarray.max() numpy.dot() ndarray.dot()……还有更多.它是支持一些遗留代码,还是有更好的理由？而且,我是根据我的代码“看起来”的方式选择的,还是两种方式中的一种比另一种更好？ 我可以想象一个人可能希望numpy.dot()使用reduce(例如,reduce(numpy.dot,A,B,C,D))但我不认为这对numpy.sum这样的东西有用. ().解决方法:正如其他人所指出的那样,同名的NumPy函数和数组方法通常是...
我倾向于使用括号来索引numpy数组(矩阵),但我注意到当我想切片数组(矩阵)时我必须使用逗号表示法.为什么是这样？例如,>>> x = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> x array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) >>> x[1][1] 4 # expected behavior >>> x[1,1] 4 # expected behavior >>> x[:][1] array([3, 4]) # huh? >>> x[:,1] array([2, 4, 6]) # expected behavior解决方法:这个：x[:, 1]表...
我有一个numpy形状(6,2)[[00,01],[10,11],[20,21],[30,31],[40,41],[50,51]]我需要一个步长为1的滑动窗口,窗口大小为3喜欢这个：[[00,01,10,11,20,21],[10,11,20,21,30,31],[20,21,30,31,40,41],[30,31,40,41,50,51]]我正在寻找一个numpy解决方案.如果您的解决方案可以参数化原始数组的形状以及窗口大小和步长,那就太好了. 我找到了这个相关的答案Using strides for an efficient moving average filter但是我没有看到如何指定那里...
我正在尝试使用此程序加载在Python 3.2中链接here的MNIST数据集：import pickle import gzip import numpywith gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') as f:l = list(pickle.load(f))print(l)不幸的是,它给了我错误：Traceback (most recent call last):File "mnist.py", line 7, in <module>train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f) UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x90 in position 614: ordinal not ...
给出3次3 numpy阵列a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)# array([[ 0, 3, 6], # [ 9, 12, 15], # [18, 21, 24]])为了规范化我想到的二维数组的行row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63]) new_matrix = numpy.zeros((3,3)) for i, (row, row_sum) in enumerate(zip(a, row_sums)):new_matrix[i,:] = row / row_sum必须有更好的方法,不是吗？ 也许要澄清：通过归一化我的意思是,每行的总和必须是1.但我认...
我有一个Numpy数组和一个索引列表,其值我想增加一个.此列表可能包含重复的索引,我希望增量与每个索引的重复次数一致.没有重复,命令很简单：a=np.zeros(6).astype('int') b=[3,2,5] a[b]+=1有了重复,我想出了以下方法.b=[3,2,5,2] # indices to increment by one each replicate bbins=np.bincount(b) b.sort() # sort b because bincount is sorted incr=bbins[np.nonzero(bbins)] #...