一种快速计算三维点阵间最小距离的方法
我想知道是否有快速方法来计算3D数值数组(A [N,3])的所有点到第二个3D数值数组(B [M,3])的所有点之间的欧几里得距离。 然后我应该得到一个数组C，它将是[N, M]数组的点到数组的点B的所有距离，然后使用np.min()沿指定的轴获得从集合的点到集合的点B的所有最小距离。 到目前为止，我就是这样实现的： distances = np.repeat(9999, len
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在Python语言中计算*多*组地理坐标之间的距离
我正在计算多组经纬度坐标之间的距离。简而言之，我找到了很多使用数学或地理的教程。当我只想找出一组坐标(或两个唯一位置)之间的距离时，这些教程非常有用。然而，我的目标是扫描一个包含400k个起点和目的地坐标组合的数据集。下面列出了我所使用的代码的一个例子，但是当我的数组大于1个记录时，我似乎收到了错误。任何有用的建议都将不胜感激。谢谢。 # starting dataframe is df
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PYTHON中的测地距离变换
在python中，scipy.ndimage.morphology模块中有distance_transform_edt函数。我将其应用于一个简单的情况，以计算与掩码Numpy数组中的单个单元格之间的距离。 然而，该函数移除了数组的掩码，并如预期的那样，计算每个具有非空值的单元格与具有空值的参考单元格的欧几里德距离。 下面是我在my blog post中给出的一个例子： %pyla
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Python：从数组中提取索引值
Python： 我有一个具有3行和2列的阵列A2和具有1行和2列的A3。现在，我想打印A3中两个元素相对于A2的索引 示例 A2 = np.array([[0 6] [15 1] [1 15]]) A3 = [15 1] 现在，我要编写一个代码来打印A3的两个元素相对于A2的位置。 预期输出 (1，0)
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并排绘制两个海运热图
我正在尝试像前面问题中的其他图表一样(成功)并排绘制两个海运图表，我看到的唯一区别是热图似乎抛出了一个问题。产生该错误的代码为： import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns uniform_data = np.random.rand(10, 12) uniform_data2 = np.random.ran
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在对 pandas 的两列进行分组后应用合并
请帮帮我。 我有一个类似 的数据框 | | ID | Result | measurement_1 | measurement_2 | measurement_3 | measurement_4 | measurement_5 | start_time | end-time | |----+
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如何在Numba中用多维数组中的数字替换NaN？
在普通的Python中，在数字数组中就地用数字替换NaN是微不足道的。但是，在Numba中执行相同操作时，以下操作失败 @jit(nopython=True) def dostuff(): x = np.array([[1,np.nan,3]]); np.nan_to_num(x,copy=False); dostuff() 如何在Numba可编译函数中就地用数字数组中的
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为什么与NaN进行比较会产生FALSE(Python)？
在这里，我有以下内容： >>> import numpy as np >>> q = np.nan >>> q == np.nan False >>> q is np.nan True >>> q in (np.nan, ) True 因此，问题是：为什么NaN不等于NaN，但NaN是吗？ (唯一)为什么‘in’返回True？ 我似乎无法追踪NaN的实施情况。它将我带到C：Python3
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DASK FROM_ARRAY将类型转换为对象
我有以下代码，可以从一个数组创建一个DaskDataFrame。问题是所有类型都被转换为Object。我试图指定元数据，但找不到方法。如何在FROM_ARRAY中指定META？ b = np.array([(1.5, 2, 3, datetime(2000,1,1)), (4, 5, 6, datetime(2001, 2, 2))]) ddf = dd.from_array(b, colu
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Dask.array.套用_沿_轴：由于额外的元素([1])，使用dask.array的每一行作为另一个函数的输入失败
我有一个形状为(62000000, 2)的大型数组(arr)，每行表示两个整数索引，我希望将它们传递给另一个函数。结构有点像这样： def myfunc(a, b): return a + b def pair_func(two_elem_arr): # takes a 2-element vector/array return myfunc(*two_elem_arr)
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Scipy稀疏矩阵乘法比Numy数组慢得多
我构造了以下用例来测试一维稀疏矩阵乘法与数值数组。 from scipy.sparse import csc_matrix sp = csc_matrix((1, 36710)) sp[0,4162] = 0.2335 sp[0,21274] = 0.1367 sp[0,27322] = 0.261 sp[0,27451] = 0.9266 %timeit sp.dot(sp.T) arr
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从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧
如何创建COO格式的稀疏矩阵，并使 pandas 数据帧既不解嵌到密集布局，又保留row,column,data的COO格式？ import numpy as np import pandas as pd from scipy.sparse import csr_matrix from scipy.sparse import coo_matrix a = np.eye(7) a_csr =
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如何点积(1，10^{13})(10^13，1)实数稀疏矩阵
基本上就是标题所包含的内容。 这两个矩阵几乎都是零。第一个是1 x 9999999999999，第二个是9999999999999 x 1 当我尝试做点积时，我得到了这样的结果。 Unable to allocate 72.8 TiB for an array with shape (10000000000000,) and data type int64 Full traceback
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从稀疏表示创建块状数组
我已创建数据的稀疏表示形式，并希望将其转换为Numpy数组。 假设我有以下数据(实际上data包含更多列表，每个列表都更长)： data = [['this','is','my','first','dataset','here'],['but','here', 'is', 'another','one'],['and','yet', 'another', 'one']] 我有两个d
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初始化高维稀疏矩阵
我希望使用sklearn初始化300,000 x 300,0000稀疏矩阵，但它需要内存，就像它不是稀疏矩阵一样： >>> from scipy import sparse >>> sparse.rand(300000,300000,.1) 它显示错误： MemoryError: Unable to allocate 671. GiB for an array with sh
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在Python中计算稀疏Gram矩阵的最快方法是什么？
Gram矩阵是X @ X.T结构的矩阵，该结构当然是对称的。在处理密集矩阵时，numpy.dot乘积实现足够智能，可以识别自乘以利用对称性，从而加快计算速度(请参阅this)。但是，使用scipy.sparse矩阵： 时，没有观察到这样的效果 random.seed(0) X = random.randn(5,50) X[X
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忽略稀疏矩阵中的重复条目
我尝试从(data, (rows, cols))值列表中初始化csc_matrix和csr_matrix，正如文档所建议的那样。 sparse = csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(n, n)) 问题是，我实际用于生成data、rows和cols向量的方法为某些点引入了重复项。默认情况下，scipy将重复条目的值相加。然而，在我的例子中，对于
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如何在Python中高效地添加稀疏矩阵
我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。 我有一个程序，它将一个大任务分成多个子任务，并将它们分布在几个CPU上。每个子任务产生一个结果(格式为：lil_matrix的稀疏矩阵)。 稀疏矩阵的维度是：100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要一种最有效的方法来将所有产生的稀疏矩阵求和为一个单一的稀疏矩阵，使用一些C编译的方法之类的。 推荐答案 您尝试过
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求模为2的线性矩阵方程
我有一个这样的矩阵： import numpy as np A = np.array([ [1,1,1,0], [1,1,0,1], [1,0,1,1], [0,1,1,1] ]) 和一个向量： b = np.array([0,1,1,1]) 我想解这个方程：A*x=b。但我想用模2来解它，也就是1+1=0。因此，本例中的解决方案为： x
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多维3维阵列乘以2维阵列
我有两个矩阵，m0.shape = [10, 3, 3]和m1.shape = [10, 3]。我想要做的是使用循环这样做： m0 = np.zeros((10, 3, 3)) m1 = np.zeros((10, 3)) a = np.zeros((10, 3)) for i in range(10): a += m1 @ m0[i] 问题是：我可以通过使用内置Numy操作以某
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