numpy

Я ищу быстрый способ сохранить большие массивы numpy. Я хочу сохранить их на диск в двоичном формате, а затем прочитать их обратно в память относительно быстро. cPickle не достаточно быстро, к сожалению. нашел numpy.savez и numpy.загрузить. Но самое странное, тупица.load загружает файл npy в "memory-map". Э...

Примечание: это требует обратного обычного преобразования кортежа в массив. Я должен передать аргумент функции (обернутой c++) как вложенный кортеж. Например, следующие работы X = MyFunction( ((2,2),(2,-2)) ) , а после не X = MyFunction( numpy.array(((2,2),(2,-2))) ) X = MyFunction( [[2,2],[2,-2]] ) к...

почему numpy дает такой результат: x = numpy.array([1.48,1.41,0.0,0.1]) print x.argsort() >[2 3 1 0] когда я ожидаю, что он сделает это: [3 2 0 1] очевидно, что мое понимание функции отсутствует....

у меня есть CSV-файл с именем params.csv. Я открыл ipython qtconsole и создал панд dataframe использование: import pandas paramdata = pandas.read_csv('params.csv', names=paramnames) здесь paramnames - это список строковых объектов python. Пример paramnames (длина фактического списка составляет 22): paramn...

у меня есть список значений которые нужно отфильтровать значения в список булевых значений: list_a = [1, 2, 4, 6] filter = [True, False, True, False] Я создаю новый отфильтрованный список со следующей строкой: filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True] что приводит к: p...

у меня есть массив расстояний, называемых dists. Я хочу выбрать дисты, которые находятся между двумя значениями. Для этого я написал следующую строку кода: dists[(np.where(dists >= r)) and (np.where(dists <= r + dr))] однако это выбирает только для условия (np.where(dists <= r + dr)) Если я ...

у меня есть небольшой проект, который прекрасно работает с SWIG. В частности, некоторые из моих функций возвращают std::vectors, которые переводятся в Кортежи на Python. Теперь я делаю много цифр, поэтому у меня просто есть SWIG преобразовать их в массивы numpy после того, как они возвращаются из кода c++. ...

в numpy можно использовать объект 'newaxis' в синтаксисе нарезки для создания оси длины, например: import numpy as np print np.zeros((3,5))[:,np.newaxis,:].shape # shape will be (3,1,5) The документации что можно использовать None вместо newaxis, эффект точно такой же. есть ли причина, чтобы выбрать один ...

предположим, что у меня есть массив numpy: data = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) и у меня есть соответствующий "вектор:" vector = np.array([1,2,3]) как я могу работать на data вдоль каждой строки, либо вычесть или разделить таким образом: sub_result = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]] div_result = [[1,1...

Я пытаюсь преобразовать код matlab в numpy и выяснил, что numpy имеет другой результат с функцией std. в matlab std([1,3,4,6]) ans = 2.0817 в numpy np.std([1,3,4,6]) 1.8027756377319946 это нормально? И как мне с этим справиться?...