几个数组在Python Numpy中的元素乘法
编写一些量子力学例程时，我发现了Python的NumPy的一个奇怪行为。当我对两个以上的数组使用NumPy的乘法时，我得到了错误的结果。在下面的代码中，我必须写道： f = np.multiply(rowH,colH) A[row][col]=np.sum(np.multiply(f,w)) ，这会产生正确的结果。然而，我最初的表述是这样的： A[row][col]=np.sum(
..
numpy相关内容
获取多索引中某个级别的最后一个元素
我有一个以下格式的数据帧： a b x 1 1 31 1 2 1 1 3 42 1 4 423 1 5 42 1 6 3 1 7 44 1 8 65437 1 9 73 2 1 5656 2 2 7 2 3 5 2 4 5 2 5 34 a和b是索引，x是值。 我
..
从顶点坐标创建三角网格
给定一组坐标为x和y的二维数据点(左图)，有没有一种简单的方法可以在它的顶部(右图)构建一个三角形网格？即返回指示连接了哪些顶点的元组列表。解决方案不是唯一的，但任何合理的网格都可以。 推荐答案 您可以尝试scipy.spatial.Delaunay。从该链接： points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]]) from
..
Python h5py-为什么我收到广播错误？
我正在尝试读取一个.h5文件data.h5，它有两个数据集，即‘data’和‘METADATA’。‘metaData’包含一个大小为157x1的字典，如下所示： 然后，我尝试编写一个新的.h5文件，它包含3列：字典中每个变量的编号、名称(字典的第一列)和单位(字典的最后一列)。代码如下： import numpy as np import h5py as h5 hdf = h5.Fi
..
H5py：如何在HDF5组和数据集上使用key()循环
print(list(file.keys())) 当我运行此代码时，我得到： T00000000,T00000001,T00000002,T00000003, ... ,T00000474 现在，我分析了T00000000，但我想用for循环扫描它们。我做不到，因为这是一根线。有没有办法做到这一点？ 推荐答案 可以，您可以使用Split()方法。 如果字符串是&qu
..
为什么h5py在向数据集中添加3个可变长度的字符串时会抛出错误？
我正在尝试使用h5py(Python3)设置和写入HDF5数据集，该数据集包含复合对象的一维数组。每个复合对象由三个长度可变的字符串属性组成。 with h5py.File("myfile.hdf5", "a") as file: dt = np.dtype([ ("label", h5py.string_dtype(encoding='
..
如何将我自己的类对象存储到hdf5中？
我创建了一个类来保存我研究的实验结果(我是一名EE博士生)，就像 class Trial: def __init__(self, subID, triID): self.filePath = '' # file path of the folder self.subID = -1 # int self.triID = -1
..
从NumPy掩码数组创建Pandas DataFrame？
我正在尝试从NumPy掩码数组创建一个PandasDataFrame，我知道这是一个受支持的操作。以下是源数组的示例： a = ma.array([(1, 2.2), (42, 5.5)], dtype=[('a',int),('b',float)], mask=[(True,False),(False,True)]) 哪个输出为：
..
模块'；numpy.distutils。__配置__'；没有属性'；blas_opt_info'；
我正在尝试研究神经网络和深度学习(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html)。使用MichalDanielDobrzanski为Python3更新的版本(https://github.com/MichalDanielDobrzanski/DeepLearningPython)。我试图在我的命令控制台中运行它，但它给出了下面的错误。我试着
..
计算每个点具有时间序列的点之间的相关性
我需要一些建议，如何更快地编写代码来解决我的问题。我正在研究如何计算空间(X，Y，Z)中的点之间的相关性，其中对于每个点，我有随时间变化的速度数据，理想情况下，我希望每个点P1计算与所有其他点的速度相关性。 最后，我希望有一个矩阵，对于每一对坐标(X1，Y1，Z1)，(X2，Y2，Z2)，我得到皮尔逊相关系数。我不完全确定如何用Python语言最好地组织这项工作。到目前为止，我所做的是定义了不同
..
SCRICKIT-LEARN或STATS模型中线性回归调整参数的极限
是否可以限制SCRICKIT-LEARN或STATSMODEL中的线性回归调整参数的范围，例如，在statsModels.regression.line_Model.OLS或sklearn.linearModel.LinearRegress中？ http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.
..
时间序列蟒蛇(麻木或 pandas )的线性回归
我对Python和编程一般都是新手，所以请原谅任何简单的错误/应该很明显的事情。 我想要做的很简单，我只想将一种线性趋势(一维多项式)与一系列时间序列进行拟合，看看斜率是正还是负。现在，我只是想让它在一个时间序列中发挥作用。 问题： pandas 和麻木似乎都不能回归约会时间。我的约会时间不固定(通常为每月1天，但不是同一天)，因此无法使用Linear Regression from Ti
..
具有特定TensorFlow和Numpy版本的Conda环境
我需要为TensorFlow设置一个Conda环境。我通过环境.yml文件执行此操作。我必须指定我的TensorFlow版本(最新的2.5.0)，因为否则Conda将安装TF1.14。但因为TensorFlow似乎不能与最新的NumPy版本正常工作，所以我想使用NumPy 1.19或更早的版本。使用以下环境.yml Conda无法解决环境，它显示Found conflicts! Looking f
..
编辑设置以允许GCC编译中的参数不匹配
我正在尝试安装this python package。不幸的是，由于排名不匹配，我遇到了编译错误。 here已报告此程序包的错误。错误报告指出，最实用的解决方案似乎是将编译器标志-休眠-参数-不匹配添加到安装脚本中。 我不知道该如何着手做这件事。Setup.py脚本仅包含以下内容： from numpy.distutils.core import setup from numpy.dis
..
如何在Python语言中快速得到线性规划的可行解？
目标：计算两个凸多面体的交集。 我使用scipy.spatial.HalfspaceIntersection来执行此操作。下图显示了生成的交叉点： 我的问题：确定初始可行点。 您看，scipy.spatial.HalfspaceIntersection的当前Python实现需要将interior_point作为参数传递。 interior_point : ndarray o
..
使用3D NumPy数组的掩码->；返回2D数组
我所拥有的： import numpy as np np.random.seed(42) dlen = 250000 data = np.random.rand(dlen, 3, 3) mask = np.random.choice([0, 1, 2], dlen) 我想要的： [[0.37454012 0.95071431 0.73199394], [0.83244264 0
..
如何从NumPy中的索引数组创建布尔数组？
假设我有一个多维索引数组，如何从这些索引创建布尔数组？对于一维情况，它将如下所示： a = [1,5,6] b = somefunction(total_array_length=10, a) >>> [False, True, False, False, False, True, True, False, False, False] 对于2D情况，它将如下所示： a = [[1,
..
使用迭代器创建NumPy数组
我想使用iterTools的各种函数来创建NumPy数组。我可以很容易地提前计算产品中元素的数量、组合、排列等，因此分配空间应该不是问题。 例如 coords = [[1,2,3],[4,5,6]] iterable = itertools.product(*coords) shape = (len(coords[0]), len(coords[1])) arr = np.iterab
..
使用NumPy对uint16和uint64阵列求和时没有加速？
我必须对相对较小的整数进行大量的运算(加法)，我开始考虑哪种数据类型在64位计算机上性能最好。 我确信，将4uint16加在一起将花费与uint64相同的时间，因为ALU只使用1uint64加法器就可以进行4uint16加法。(进位传播意味着这对于单个64位加法器来说不是那么容易工作，但这就是整数SIMD指令的工作方式。) 显然不是这样的： In [3]: data = np.ran
..
获取数字数组或异常的平面视图
This question及其答案... ReShape((-1，))只要数组的跨度允许，就获取一个视图，即使这意味着您不总是获得连续的数组。 .提出了另一个问题：假设我有一个具有任何可以想象的形状和内存布局的n维数值数组，我如何获得它的有保证的平面化视图，或者如果它不是视图，我如何获得有保证的异常？ 推荐答案 我在想这张纸条。它可以转换为函数 It is not a
..