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我想用numpy创建一个大小为10^15的向量，并用随机数填充它，但我得到了以下错误：如果我使用MPI会有帮助吗？
谢谢
浏览 10提问于2020-05-05得票数 0
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从两个数组中减去所有对值
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我有两个向量，v1和v2。我想从v2的每个值中减去每个v1值，并将结果存储在另一个向量中。我还想使用非常大的向量(例如，1e6大小)，所以我认为我应该使用numpy来实现性能。到目前为止我已经：v1 = numpy.array(numpy.random.uniform(-1, 1, size=1e2))
v2 = numpy.array(nump
浏览 2提问于2014-09-27得票数 3
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我有一些简单的事情要做，但我仍然没有成功的numpy mgrid&meshgrid。我有一个由100个元素组成的numpy向量：我想创建一个这样的1000x100 numpy数组，每次通过0.1增加一个向量值，在到达1.0时切换到下一个向量值。所以，第一次迭代应该给我：[0.2 0 0..0].[1.0 0 0..0]
从现在开始，我应该迭代第二个向量数，保
浏览 1提问于2017-04-15得票数 1
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大分量矢量震级
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我注意到numpy有一个内置的函数linalg.norm(向量)，它产生的大小。对于较小的值，我得到所需的输出>>> np.linalg.norm([0,2])然而，对于大的价值：
>>> np.linalg.norm([0,149600000000创建我自己的函数似乎也会产生同样的错误。这里有什么问题，舍入误差这么大吗?我能做些什么呢？
浏览 1提问于2015-07-06得票数 2
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我有这个向量我要这个矩阵：简单的方法是对这个嵌套循环进行编程：S=X.shape[0]
浏览 0提问于2018-04-17得票数 0
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复杂的矩阵乘法
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我有一个(密集)矩阵n x n x m和一个稀疏向量(scipy.sparse) 1 x m。如果我们看一下我的密集n x n x m矩阵，它可以被解释为一个n x n矩阵，每个位置都有一个m x 1的向量。现在我想计算稀疏向量的点积，n x n矩阵中的每个m x 1密集向量产生一个包含所有这些点积的n x n矩阵。为此，一种方法是构建一个for循环，循环遍历n x n矩阵，然后使用scipy.sparse的.dot()函数计算矩阵中每个向量的点积。
浏览 2提问于2016-05-18得票数 1
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使用索引列表和应用函数对numpy数组进行切片，是否可以对其进行矢量化(或者采用非向量化的方式)？向量化将是大矩阵的理想选择。import numpy as npa = np.array( [ 0, 1,
浏览 2提问于2017-10-02得票数 1
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我有一组矩阵，每个矩阵对应于一个向量。我想用它的向量巧妙地乘以每一个矩阵。我知道我可以把所有的矩阵推成一个大的块对角形式，然后乘以一个大的组合向量。我想知道是否有一种方法可以使用numpy.dot以一种有效的方式对它们进行乘。更具体地说。[ 0.36787944, -2.71828183]],
[[-0.
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
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我想在numpy中以向量化的方式使用这个函数： return np.sum(testing[index], axis = 1)它做了我期望它做的事情，将数组中每个列表的元素与列表中的索引相加：Output: [2 4 3 3 7]
但是，如果我尝试使用可变长度索引列表Output: IndexError: arrays used
浏览 2提问于2020-05-26得票数 0
+库，其中当前包含一些方法，这些方法返回定义如下的std::vector const std::vector<uint32_t>& getValues() const;
我目前正在使用问题出在我的Python端代码中，我想把它转换成一个NumPy数组。Python tuple中，然后再通过我复制到numpy数组中。由于这个向量可能非常大，我宁愿避免制作这两个副本，并希望有一种方法让SWIG在内存中为原始向量数据创建一个nu
浏览 3提问于2013-04-18得票数 15
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我有一个大的图像数据集。当我使用这些图像时，我有几个组成部分--镜像图像，规则图像，特征向量矩阵和特征值向量。如果numpy不允许参差不齐的多维数组，这怎么可能？我是不是找到了在numpy中创建锯齿状数组的后门方式？
浏览 2提问于2016-04-22得票数 13
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我正在用Python运行一个恶意软件分析实验，我需要创建一个大对象(我想是512 MB )。大的分配是：...对我如何整理堆有什么建议吗？
编辑:我设法使训练向量变小了。现在我需要看看恶意软件检测技术是否仍然有效。如果是的话，我的问
浏览 2提问于2015-01-07得票数 2
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我使用的集群有一个非常老版本的Numpy (1.7.1)。我使用python 3.8.5 (但在2.7中问题是相同的)。我有一个代码，它涉及到计算一个大的hermitian矩阵的特征向量，并用这些向量做一些计算。在我的计算机中，使用numpy 1.21.0，我基本上可以使用我的RAM的任何大小，但是在集群中它可以工作到N(是矩阵的线性大小)。因为我的PC和服务器之间唯一的区别是numpy版本，这就是问题所在，或者我可
浏览 0提问于2021-07-20得票数 0
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构建scipy稀疏矩阵的最好方法之一是使用coo_matrix方法。are the row indices of the matrix entries但是，如果矩阵非常大，则将整个i，j和数据向量加载到存储器中是不现实的。如何构建这样的数据：( coo_matrix，(i，j))从磁盘馈送(使用迭代器或生成器)，并且磁盘上的数组/向量对象为.npy或pickle格式？numpy
浏览 3提问于2016-10-09得票数 0
有几种方法可以做到这一点，一种是使用numpy的最小二乘：np.linalg.lstsq(X,y)[0]import numpy我的问题是:在某些情况下，不同的公式给出了完全不同的结果有时，使用一个公式，系数会变得非常大，而另
浏览 2提问于2016-07-29得票数 8
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我想知道是否有Python包，numpy或其他，它有一个函数，可以计算一个小矩阵的第一个特征值和特征向量，比如2x2。我可以使用numpy中的linalg包，如下所示。import numpy as np
A = np.asmatrix(np.rand(2, 2))
evals, evecs = np.linalg.eig我怀疑这是因为numpy通过某种迭代过程来计算特征向量。所以我想知道是否有更快的算法只返回第一个(最
浏览 0提问于2011-10-21得票数 8
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但是似乎将数组作为向量，"numpy.cumsum“输出是一个117000大小的向量，而不是一个(1000,117)维矩阵。这些是#中的代码行及其输出：#(1000, 117)#numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1
下面是我创建</
浏览 4提问于2020-04-23得票数 1
给定下列马尔可夫矩阵：A = numpy.array([[0.9, 0.1],[0.15, 0.85]])B = A.copy()这里是B[0] = [0.6, 0.4]。到现在为止还好。根据
平稳概率向量定义为在过渡矩阵的应用下不发生变化的向量；也就是说，它被定义为概率矩阵的
浏览 6提问于2012-05-08得票数 4
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我希望使用每个元素的行向量、列向量和值向量生成稀疏的numpy ndarray。np.array([0,1,2])value=np.array([4,5,6])[0,0,46,0,0]
在numpy中是否有一个函数可以通过使用scipy.sparse来执行类似于scipy.sparse.csc_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [sha
浏览 1提问于2021-03-15得票数 0
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计算向量和矩阵之间的距离
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我使用sklearn.metrics.pairwise.paired_distances来计算单个向量和矩阵之间的距离。我想计算矩阵的每一行和单个向量之间的距离。由于sklearn.metrics.pairwise.paired_distances要求两个数组具有相等的维数，因此我使用np.tile创建一个包含向量的多个副本的矩阵，以创建一个大小与第一个相同的矩阵示例：from sklearn.metrics.p
浏览 0提问于2019-11-18得票数 0
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