numpy

7Ciepło

1Odpowiedz

funkcja łączenia tablicy numpy złożonej z ciągu znaków

Próbuję użyć funkcji join w tablicy numpy złożonej z samych ciągów znaków (reprezentujących binarne zmienne), aby uzyskać połączony ciąg w celu użycia funkcji numpy.fromstring, ale join funkcja nie dz

6Ciepło

1Odpowiedz

Python gzip: Rozmiar OverflowError nie mieści się w int

Próbuję serializować duży obiekt Pythona, złożony z krotki numpy tablic przy użyciu pickle/cPickle i gzip. Procedura działa dobrze aż do pewnego rozmiaru danych, a potem pojawia się następujący błąd:

14Ciepło

3Odpowiedz

zapisać tablicę numpy w trybie dopełniającym

Czy można zapisać tablicę numpy dodając ją do istniejącego pliku npy - coś podobnego do np.save(filename,arr,mode='a')? Mam kilka funkcji, które mają do iteracji nad wierszami dużej tablicy. Nie mogę

5Ciepło

3Odpowiedz

Efektywne wykorzystanie generatorów python w ciasnej podwójnej pętli nad liczbowymi tablicami

Wąskim gardłem prędkości w moim kodzie jest ciasna podwójna pętla nad elementami dwóch tablic, x i y. Standardową sztuczką hpc do poprawy wydajności jest wykonywanie pętli w porcjach, aby można było z

56Ciepło

3Odpowiedz

Radzenie wielu list w ramce danych

Jak wziąć wiele list i umieścić je jako różne kolumny w ramce danych python? Próbowałem podążać za Read lists into columns of pandas DataFrame, ale miałem pewne problemy. Próba 1: Mają trzy listy i ZI

8Ciepło

1Odpowiedz

Czy numpy argsort zwraca tablicę indeksów 2d?

Jeśli mamy 1D tablicę arr = np.random.randint(7, size=(5)) # [3 1 4 6 2] print np.argsort(arr) # [1 4 0 2 3] <= The indices in the sorted order Jeśli mamy tablicy 2D arr = np.random.randint(7, s

6Ciepło

2Odpowiedz

Wybierz rzędy klatek pandy na podstawie wartości dwóch kolumn

Chcę wybrać kilka określonych wierszy na podstawie wartości dwóch kolumn. Na przykład: d = {'user' : [1., 2., 3., 4] ,'item' : [5., 6., 7., 8.],'f1' : [9., 16., 17., 18.], 'f2':[4,5,6,5], 'f3':[4,5,5,

6Ciepło

1Odpowiedz

Funkcja korelacji Scipy'ego jest powolna

Porównałem różne metody zawijania/korelowania dwóch sygnałów za pomocą numpy/scipy. Okazuje się, że istnieją ogromne różnice w prędkości. I w porównaniu z metodami follwing: korelację z opakowania num

6Ciepło

4Odpowiedz

Numpy roll w kilku wymiarach

Potrzebuję przesunąć tablicę 3D o wektor 3D przemieszczenia dla algorytmu. Jak na razie używam tej metody (admitedly bardzo brzydki): shiftedArray = np.roll(np.roll(np.roll(arrayToShift, shift[0], axi

5Ciepło

2Odpowiedz

Najszybszy sposób na uzyskanie dostępu do wartości i umieszczenie ich w macierzy

Napisałem program i profilowałem go. Wąskie gardła są następujące (w przypadku korzystania z macierz rzadką): 26534 0.775 0.000 66.657 0.003 compressed.py:638(__setitem__) 26534 2.240 0.000 59.43