在某些情况下如何计算numpy数组？
在某些情况下，可以使用NumPy库来计算numpy数组。NumPy是一个开源的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
要计算numpy数组，可以使用NumPy提供的各种函数和方法。以下是一些常见的计算操作：
- 数组元素的加法、减法、乘法和除法：
- 加法：使用
np.add()函数或+运算符。 - 减法：使用
np.subtract()函数或-运算符。 - 乘法：使用
np.multiply()函数或*运算符。 - 除法：使用
np.divide()函数或/运算符。
- 加法：使用
- 数组的统计计算：
- 求和：使用
np.sum()函数。 - 平均值：使用
np.mean()函数。 - 最大值：使用
np.max()函数。 - 最小值：使用
np.min()函数。 - 标准差：使用
np.std()函数。
- 求和：使用
- 数组的逻辑运算：
- 逻辑与：使用
np.logical_and()函数或&运算符。 - 逻辑或：使用
np.logical_or()函数或|运算符。 - 逻辑非：使用
np.logical_not()函数或~运算符。
- 逻辑与：使用
- 数组的数学函数：
- 平方根：使用
np.sqrt()函数。 - 指数函数：使用
np.exp()函数。 - 对数函数：使用
np.log()函数。 - 正弦函数：使用
np.sin()函数。 - 余弦函数：使用
np.cos()函数。
- 平方根：使用
这些只是NumPy库中的一小部分功能，NumPy还提供了许多其他功能和方法，可以根据具体需求进行查阅和使用。
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我正在尝试做一些在Matlab中完成的实验，因为我已经在Matlab中完成了视频分析模块的python视频分析模块，并且我在亮度图像方面遇到了问题。我已经将图像读取到一个Numpy数组中，没有问题，但是当我使用以下代码试图使其变亮时，然后显示它： def imageProcessing(self, imageLocation):
image = numpy.array(Image.open(imageLocation))
imageGreyScale = numpy.array(Image.open(imageLocation).convert(
浏览 29提问于2020-10-21得票数 0
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我正在用sagemath编写一些python代码。我只想解析一些值来检查它们是否是整数。我是用is_integer()函数来做的。但是，只有一些数字被匹配为整数。
我有这个数组：
[[ 1.26975000e+03 7.02493619e-14 -1.65645275e-13 5.00000000e+00
2.50000000e+00 3.54050123e-13 -2.91373674e+00 1.06841761e+00]
[ -5.00000000e+00 9.49393038e-01 5.00000000e+00 -5.00000000e+00
浏览 0提问于2019-05-25得票数 1
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我正在尝试理解哪一种是最快的和最安全的方式来访问通过Cython传递到C代码的NumPy数组。我有以下文件：
函数c：
typedef struct {
int nr;
double *my_array;
} my_struct;
my_struct grid;
void allocate(int n) {
grid.nr = n;
grid.my_array = (double*)malloc(grid.nr*sizeof(double));
}
void Cfunc1(double *array) {
浏览 3提问于2014-07-21得票数 1
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我有一个包含numpy数组作为属性的对象列表。它们每个都有操作数组的方法。我想创建一个2Dnumpy数组，用于存储其他数组，并在操作单个numpy数组时进行更新。 使用列表很容易做到这一点，因为您只需要创建一个引用其他列表的列表。 >>> x = [1,2,3]
>>> y = [4,5,6]
>>> z = [x,y] # stores reference to x and y
>>> x[0] = 10
>>> z
[[10,2,3],[4,5,6]] 但是，在numpy中执行相同的操作会创建对象的
浏览 13提问于2020-01-22得票数 1
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我正在编写一个脚本，通过查找集群来减少列表中的颜色数量。我似乎遇到的问题是，星系团将有不同的维度。这是我的起点，在最初的6种颜色列表已经被划分成3组之后：
import numpy
a = numpy.array([
[12, 44, 52],
[27, 0, 71],
[81, 99, 92]
])
b = numpy.array([
[ 12, 13, 93],
[128, 128, 128]
])
c = numpy.array([
[ 57, 14, 255]
浏览 3提问于2022-06-23得票数 0
2回答
在我的PhD论文的模拟中，我遇到了以下挑战：
我需要优化以下代码：
repelling_forces = repelling_force_prefactor * np.exp(-(height_r_t/potential_steepness))
在这段代码中，'height_r_t‘是一个真正的Numpy数组，而'potential_steepness’是一个标量。'repelling_force_prefactor‘也是一个Numpy数组，它大部分是零，但在预先计算的位置上是一个，在运行期间不会改变(即掩码)。显然，代码的效率很低，因为只计算'repellin
浏览 0提问于2011-03-12得票数 1
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如果使用np.linalg.solve求解线性方程组，则结果具有dtype=float。
虽然这对于“小”整数来说是可以的，但是较大的整数会导致错误的结果：
import numpy as np
A = np.array([[1000000000000,2000000],[3000000000000,4000000]])
x = np.array([1000000,2000000])
np.linalg.solve(A, A @ x)
结果：
array([1000000. , 1999999.999872])
我的问题不是，为什么会发生错误，我知道这一点。我也知道numpy整数的极
浏览 5提问于2020-01-01得票数 1
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最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。
测量
我使用带形状(10k，10k)的数组/数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10000, 10000)
d = pd.DataFrame(a.copy())
a.shape
(10000, 10000)
d.shape
(10000, 10000)
%%timeit
d * d
53.2 ms ± 333 µs per loop
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
我有一些NumPy数组，它们是使用bson模块在MongoDB中进行酸洗和存储的。例如，如果x是一个NumPy数组，那么我将MongoDB记录的一个字段设置为：
bson.binary.Binary(x.dumps())
我的问题是，是否可以在不通过np.loads()重新加载整个阵列的情况下恢复阵列x的子集。那么，首先，如何让MongoDB只返回二进制数组的一部分，然后，如何将该部分转换为NumPy数组。我应该在这里提到的是，我已经有了关于数组的所有NumPy元数据，比如它的维度和数据类型。
一个具体的例子可能是，我有一个数据类型为np.float64的大小为(100000,10)的二维数组
浏览 4提问于2012-08-31得票数 3
我有一个python脚本，我几乎完全用NumPy编写了一个用于数值模拟的脚本，并且在运行我的脚本之前，我没有为任何变量指定数据类型。我试图找出一种方法来加速我的代码，最终偶然发现了Numba，在那里数据类型的重要性变得更加透明。作为编程和科学计算的新手，在计算之前指定数据类型的想法并不是我真正考虑过的事情，因为即使我没有指定类型，NumPy也能够很好地执行。 所以我想知道的是，在我的NumPy数组的初始构造中显式指定数据类型是否确实更有效，如果是这样，为什么会这样呢？若否，原因为何？如果可能，在NumPy的特定情况之外进行泛化的答案将是很好的。
浏览 15提问于2020-06-26得票数 0
我有点纠结于这样一个概念，即NumPy被认为是将其算术数组操作向量化:它是否克服了Python，因为NumPy的一部分是用C实现的？另外，Numexpr是如何工作的呢？如果我正确理解，它通过优化的JIT运行代码，并支持多线程，从而克服了Python的GIL。
难道“真”矢量化更像是多线程而不是多线程吗？
浏览 2提问于2014-06-30得票数 8
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对于numpy.ndarray子类，ufunc输出具有相同的类型。一般来说，这是很好的，但是我希望具有标量输出的ufunc返回标量类型(如numpy.float64)。
示例：
import numpy as np
class MyArray(np.ndarray):
def __new__(cls, array):
obj = np.asarray(array).view(cls)
return obj
a = MyArray(np.arange(5))
a*2
# MyArray([0, 2, 4, 6, 8]) => same clas
浏览 3提问于2013-10-07得票数 2
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我在Numpy的手册中读到，有一个函数det(M)可以计算行列式。但是，我在Numpy中找不到det()方法。
顺便说一下，我使用的是Python2.5。Numpy应该不会有兼容性问题。
浏览 2提问于2009-01-20得票数 47
如果有2个numpy数组，则两个2-D形状都不同: x.shape = (2,2) y.shape = (3,2)
如何使用numpy执行广播，以便执行以下操作:x* y，x-y
谢谢。
浏览 18提问于2020-02-23得票数 1
3回答
我创建了一个numpy数组，其中所有的单元格值都是对象。我想使用np.where条件，但它不起作用，因为我想检查对象属性的等效条件。object类看起来类似于下面的类：
class Cell():
def __init__(self):
self.value = 'ABC'
def __repr__(self):
return self.value
现在我有了一个2D numpy数组，它的所有单元格都相当于这个单元格类，我想检查一下cell.value == 'ABC‘。numpy数组看起来像，
array([[M
浏览 8提问于2021-02-15得票数 1
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Numpy数组上的分段函数
、、、、
在Numpy Array上应用分段函数的有效(快速)方法是什么？
例如，分段函数如下所示
For (1) : x<=2 f(x) = 2*x + x^2
(2) : x>2 f(x) = -(x^2 + 2)
这是我所做的。
data = np.random.random_integers(5, size=(5,6))
print data
np.piecewise(data, [data <= 2, data > 2],
[lambda x: 2*x + pow(2, x),
lambda x: -(
浏览 1提问于2014-10-08得票数 5
是否有一个numpy函数来计算2D numpy数组中某个值出现的次数。例如。
np.random.random((3,3))
array([[ 0.68878371, 0.2511641 , 0.05677177],
[ 0.97784099, 0.96051717, 0.83723156],
[ 0.49460617, 0.24623311, 0.86396798]])
如何在这个数组中找到0.83723156发生的次数？
浏览 13提问于2016-07-06得票数 4
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我理解数据的序列化意味着将数据结构或对象状态转换为可以存储在文件或缓冲区中的形式，可以传输，并且可以稍后重新构造()。根据这个定义，将numpy数组转换为.npy格式应该是numpy数组数据对象的序列化。然而，当我在互联网上查找时，我在任何地方都找不到这个断言。大多数相关链接都提到了pickle格式如何在python中实现数据的序列化。我的问题是-将numpy数组转换为.npz格式是python数据对象序列化的一个例子。若否，原因为何？
浏览 1提问于2020-03-29得票数 0
2回答
我是一个新的python用户，对深入了解NumPy模块的工作原理非常感兴趣。我正在编写一个函数，它可以同时使用蒙面数组和未屏蔽数组作为数据输入。我注意到有几个看起来很相似(甚至可以工作？)与正常的(未蒙面的)对应物。其中一个函数是numpy.zeros和numpy.ma.zeros。其他人能告诉我，比如说，使用numpy.ma.zeros和numpy.zeros创建数组的优势吗？当您使用蒙面数组时，它会产生实际的不同吗？我已经注意到，当我使用numpy.zeros_like时，它可以很好地创建一个蒙面数组或非蒙面数组。
浏览 4提问于2015-11-07得票数 3
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我写了这个简单的测试来评估Numba的性能，并将其与常规的Python和Numpy进行比较：
import numba.cuda
import numba
import numpy
import time
import math
SIZE = 1000000
ITER = 10
BLOCK = 256
def func_py(result, op1, op2):
for pos in range(SIZE):
result[pos] += op1[pos] * op2[pos]
def func_numpy(result, op1, op2):
浏览 0提问于2021-06-04得票数 2
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使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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我试图计算值的8次方根或它的^1/8，但numpy总是返回错误的值
temp = 141.18
h2 = temp ** (1/8)
h2_ = np.power(temp, (1/8))
我的输出总是1.0。我也尝试过square命令。我需要使用numpy，我在mycode中使用了其他numpy数组，只是为了保持兼容。
浏览 0提问于2014-10-21得票数 5
我有两个代码。第一项是：
A = np.arange(3*4*3).reshape(3, 4, 3)
P = np.arange(1, 4)
A[:, 1:, :] = np.einsum('j, ijk->ijk', P, A[:, 1:, :])
结果A是：
array([[[ 0, 1, 2],
[ 6, 8, 10],
[ 18, 21, 24],
[ 36, 40, 44]],
[[ 12, 13, 14],
[ 30, 32, 34],
浏览 3提问于2017-11-26得票数 5
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3回答
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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分析一段numpy代码显示，我在这两个函数中花费了大部分时间
numpy/matrixlib/defmatrix.py.__getitem__:301
numpy/matrixlib/defmatrix.py.__array_finalize__:279
这是Numpy的来源：
问题1：
每次我使用类似于__getitem__的东西时，似乎都会调用my_array[arg]，如果arg不是整数而是一个片段，那么它就会变得越来越昂贵。有任何方法来加速对数组片的调用吗？
例如在
for i in range(idx): res[i] = my_array[i:i+10].mea
浏览 1提问于2012-09-14得票数 4
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我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
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1回答
如果我们将包含0和1的大型数组转换为boolean，将包含0和1的另一个数组转换为float，则数组的大小将几乎是float的10倍。如果我们需要这种转换，在python (Numpy)中处理这个问题的最佳方法(如果有的话)是什么？
浏览 2提问于2015-06-17得票数 4
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我有不同的.npy文件，其中有保存的numpy数组(或者表示为矩阵的图像，维数= 64，另一个我不知道)。
我想读取它们，将它们存储在3维的numpy.ndarray中。
到目前为止，我所做的是非常不同的事情，我在处理我创建的结构时遇到了问题。
<code>A0</code>
这样，我就有了一个shape <code>D2</code>的numpy.ndarray <code>D1</code>。
让我们假设我将每个图像重塑为(n，64)，我希望<code>D3</code>的形状为<code
浏览 16提问于2020-03-15得票数 0
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在我看来，我的问题很基本，我对自己没有解决这个问题感到有点尴尬。尽管咨询了、和，但我还是想不出如何在不使用for-循环的情况下根据一维numpy数组中的值来更改2D numpy数组中的某些值。
一个具有预期结果的示例将是：
import numpy as np
# sample data:
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([2, 0, 2])
c = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])
# for-loop solution:
fo
浏览 0提问于2018-08-07得票数 3
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我使用tf.signal.fft2d (在numpy：np.fft.fft2中)将2D (空间)图像转换为频域图像，并注意到开始和结束的形状是相同的，尽管我不知道为什么它们必须是。例如：
test_img = np.random.rand(100, 100) # shape (100, 100)
spectral = np.fft.fft2(test_img)
# -> spectral.shape = (100, 100)
假设图像现在处于光谱基础上--如何在NumPy中选择基本元素(以及实现相同的Tensorflow )？具体而言，什么是起始(最低)频率，以及如何选择更多的周期频率
浏览 23提问于2022-08-26得票数 0
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我用Python编程，并安装了scipy和numpy。我查找并找到了，但它似乎希望对数据进行操作，使其落入指定的范围。
我假设，让scipy或numpy给我两个数组的相关性和统计意义的正确方法是什么？
浏览 0提问于2012-06-20得票数 9
考虑下面的numpy数组和：
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a = a+b
print a
这将打印以下内容：
array([ 11.3, 11.3])
现在，如果我使用+=
import numpy as np
a = np.array([10, 10])
b = np.array([1.3, 1.3])
a +=b
print a
结果是：
array([11, 11])
对这种行为的解释是什么？我使用的是python 2.7.7和numpy 1.8.2
浏览 0提问于2015-03-05得票数 1
1回答
我有一个numpy数组array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，我如何得到它的间距，即1？
浏览 1提问于2021-03-17得票数 0
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我试着在MATLAB和NumPy上分析EIG函数，比较我的Macbook (2 GHz，运行OSX10.6的四核i7 )的性能。与MATLAB相比，NumPy的EIG显得相当慢。
下面是我在NumPy上分析的代码：
s = '''\
x = numpy.random.random((2000,2000));
numpy.linalg.eig(x);
'''
t = timeit.Timer(stmt=s,setup="import numpy")
result = t.repeat(repeat=5,number=10)
resu
浏览 7提问于2012-03-31得票数 3
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math.exp和numpy.exp的一个不同之处在于，如果您有一个具有C.exp方法的自定义类C，numpy.exp会注意到并委托给这个方法，而math.exp不会：
class C:
def exp(self):
return 'hey!'
import math
math.exp(C()) # raises TypeError
import numpy
numpy.exp(C()) # evaluates to 'hey!'
然而，如果您去，这似乎是理所当然的。在任何地方都没有明文规定。是否有记录此功能的地方？
更普遍的是，是
浏览 0提问于2018-07-20得票数 3
我试图读取混合文件(npy，csv等)的未知大小使用达斯克。文件将被转换为数组，并在进行一些涉及切片的操作之前合并为一个数组。
但是，根据数组的创建方式，我注意到了明显的速度差异。考虑从csv创建数组的以下两种方法：
使用numpy.readtxt和dask.array.from_array，
使用dask.dataframe.read_csv和dask.dataframe.to_dask_array。
现在，简单地迭代第一个数组比迭代第二个数组快近1000倍。我将假设这是因为数组是使用内存中的一个对象创建的。
据我所知，第一个数组由单个块组成，因此迭代它的速度相对较快。然而，
浏览 3提问于2019-12-11得票数 0
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我可以使用numpy.sum对沿特定轴的所有元素执行sum操作，即
>>> a = numpy.array([[1,2], [3,4]])
>>> numpy.sum(a, 1)
array([3, 7])
这就是sum along row，它逐个添加每列的元素。
如果只有2或3个轴，我可以在C/C++中使用if...elif或swith...case实现它，但如果有100个轴呢？如何实现它？
浏览 1提问于2013-06-26得票数 4
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我有一门课，这是一种方法。该方法在执行过程中重复多次。此方法使用numpy数组作为临时缓冲区。我不需要在方法调用之间的缓冲区中存储值。是否应该创建数组的成员实例，以避免方法执行期间内存分配的时间泄漏？我知道，它是首选的局部变量。但是，Python是否足够聪明，只为数组分配一次内存？
class MyClass:
def __init__(self, n):
self.temp = numpy.zeros(n)
def method(self):
# do some stuff using self.temp
或
class MyClass:
浏览 3提问于2015-10-25得票数 6
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我想将一个numpy数组中的所有元素相乘。如果有一个像[1, 2, 3, 4, 5]这样的数组，我想得到1 * 2 * 3 * 4 * 5的值。
我试着用我自己的方法，但是数组的大小很大，它需要很长的时间来计算，因为我使用numpy，如果numpy支持这个操作会很有帮助。
我试图通过numpy文档找出答案，但我失败了。有没有做这个操作的方法？如果有，有没有一种方法可以得到矩阵中的某个等级的值？
浏览 0提问于2017-05-27得票数 10
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具有Numpy元素的矩阵的阶乘
、、、、
我想知道如何从元素的角度计算矩阵的阶乘。例如,
import numpy as np
mat = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
np.the_function_i_want(mat)
会给出一个矩阵mat2，使得mat2[i,j] = mat[i,j]!。我试过
np.fromfunction(lambda i,j: np.math.factorial(mat[i,j]))
但是它将整个矩阵作为np.math.factorial的参数传递。我也尝试过使用scipy.vectorize，但是对于大于10x10的矩阵，我会得到一个错误。这就是我写的代码：
import
浏览 1提问于2015-06-16得票数 8
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如何从对象列表中创建numpy数组，而不将列表中的对象也强制转换为numpy数组？
import numpy as np
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
np.asarray(data)
实际产出：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
期望产出：
array([list([1, 2]), list([3, 4]), list([5, 6])], dtype=object)
Numpy已经对异构数据这样做了：
>>> data = [[1, 2], [3], [5, 6]]
>>
浏览 0提问于2019-09-17得票数 2
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1回答
我很难用粗皮切片。我甚至不知道如何给这个问题取一个名字或标题。
下面是一段测试代码。
import numpy
input_items = []
output_items = []
input_items.insert(0, numpy.array([1, 2, 3], dtype=numpy.float32))
output_items.insert(0, numpy.array([0, 0, 0], dtype=numpy.float32))
in0 = input_items[0]
out = output_items[0]
print "Before, input_ite
浏览 1提问于2014-10-11得票数 1
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上下文:我想将numpy ndarrays与float32一起使用，而不是float64。
编辑:额外的上下文-我关心numpy是如何执行这些调用的，因为它们将作为神经网络中反向传播例程的一部分重复发生。为了验证的目的，我想让网络在float32中执行所有的加/减/乘/除，因为我想将结果与另一个小组的工作进行比较。看起来像randn这样的方法的初始化总是来自float64 -> float32和.astype()类型转换。一旦我的ndarray是float32类型，例如，如果我使用np.dot，那么这些乘法会在float32中发生吗？如何验证？
文档对我来说不是很清楚-
我想我可以只在
浏览 8提问于2016-09-22得票数 5
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3回答
在使用python / numpy时，我遇到了以下语法：
np.mean(predicted == docs_test.target)
其中参数的类型为numpy.ndarray
这里的==是什么意思？
谢谢，Jaideep
浏览 3提问于2013-04-01得票数 2
我试着理解以下几点：
import numpy as np
foo = np.array([np.array([0, 2, 3]), np.array([0, 2, 3]), np.array([4, 4]), 4], dtype=object)
np.where(foo == 4)
返回空的列表(array([], dtype=int64),)。但我可以清楚地看到第四个元素是4：
foo[3] == 4
True
那么，我如何在foo中找到等于某个值的元素的索引，而不必遍历它呢？
浏览 0提问于2014-08-29得票数 2
2回答
我在使用COO稀疏矩阵作为亲和传播的输入时遇到了问题，但是对于numpy数组来说，它工作得非常好。
举个例子，假设我的相似矩阵是：
[[1.0, 0.9, 0.2]
[0.9, 1.0, 0.0]
[0.2, 0.0, 1.0]]
Numpy矩阵版本
import numpy as np
import sklearn.cluster
simnp = np.array([[1,0.9,0.2],[0.9,1,0],[0.2,0,1]])
affprop = sklearn.cluster.AffinityPropagation(affinity="precomputed")
浏览 0提问于2016-03-03得票数 1
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我有一个预先导入的模块，我用python调用一个方法，如下所示。
Python::with_gil(|py| {
let res = module.call_method1(py, "my_method", (arg1, arg2))?;
})
这将返回生锈对象PyObject，但是返回的是python list。我想迭代这个列表，将内部元素转换为我可以在Rust中使用的东西(它是Numpy数组的python列表，我使用的是numpy/ndarray板条箱)。
我有点困惑，不知道我是如何反复讨论这个问题的。如果我尝试cast_as到PyList，就会得到警告：Unsaf
浏览 15提问于2022-02-23得票数 0
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我需要将两个大矩阵相乘，并对它们的列进行排序。
import numpy
a= numpy.random.rand(1000000, 100)
b= numpy.random.rand(300000,100)
c= numpy.dot(b,a.T)
sorted = [argsort(j)[:10] for j in c.T]
这个过程需要大量的时间和内存。有没有办法加快这个过程？如果不是，我如何计算执行此操作所需的RAM？我目前有一个EC2机器，有4 4GB内存，没有交换。
我想知道这个操作是否可以序列化，并且我不必将所有内容都存储在内存中。
浏览 5提问于2014-07-31得票数 8
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有一个名为JyNI的项目允许您在Jython中运行NumPy。然而，在如何将NumPy引入Jython方面，我还没有遇到任何问题。我已经尝试过‘’(它将适用于普通python3.4.3)，但是给出了一个关于缺少py3k模块的错误。有人有更多关于这方面的信息吗？
浏览 2提问于2015-05-13得票数 9
我需要在我的项目中处理一些大型numpy数组。在从磁盘加载这样的数组后，我的计算机将占用超过一半的内存。
加载数组后，我会对其进行几个切片(几乎一半的数组将被选中)，然后收到错误消息，告诉我内存不足。
通过做一个我理解的小实验，我会收到这个错误，因为当numpy数组被切片时，将创建一个副本。
import numpy as np
tmp = np.linspace(1, 100, 100)
inds = list(range(100))
tmp_slice = tmp[inds]
assert id(tmp) == id(tmp_slice)
返回AssertionError
是否有一种方
浏览 7提问于2019-09-17得票数 1
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