问题内容： 在numpy或scipy（或其他库）中是否有一个函数将cumsum和cumprod的概念推广为任意函数。例如，考虑（理论上的）函数 func是一个接受两个浮点数并返回一个浮点数的函数。特殊情况 和 分别是cumsum和cumprod。例如，如果 我将其应用于： 我想要 问题答案： NumPy的ufunc有： 不幸的是，呼吁在“编Python函数失败，一个奇怪的错误： 这是将NumPy

问题内容： 我在新构建的计算机上全新安装了Ubuntu。我刚刚使用apt-get安装了python- pip。现在，当我尝试点安装Numpy和Pandas时，出现以下错误。 我已经在SO和Google的很多地方看到过提到此错误，但是我一直找不到解决方案。有人提到这是一个错误，有些线程已经死了……这是怎么回事？ 问题答案： 我最近有这个确切的问题，并使用 这会将numpy添加到系统python解释器

问题内容： 我试图弄清楚如何使用PythonNumpy函数cov计算协方差。当我将其传递给两个一维数组时，我得到了一个2x2的结果矩阵。我不知道该怎么办。我不太擅长统计，但我相信在这种情况下的协方差应该是一个整数。 这就是我想要的。我写了我自己的： 可以，但是我认为Numpy版本要有效得多，如果我能弄清楚如何使用它的话。 有人知道如何使Numpy cov函数像我写的那样执行吗？ 谢谢， 问题答案：

问题内容： 我正在尝试执行以下操作 如何使用Numpy数组中的所有元素轻松高效地创建集合？ 问题答案： 如果需要一组元素，这是另一种可能更快的方法： PS ：之间执行比较后，和一个10x100阵列上，我发现，它们都在大约相同的速度来执行。对于3x3阵列，最快的版本是迭代器版本： 我建议这样做，因为它是内存消耗较少的版本（它随阵列的大小扩展得很好）。 PPS ：还有一个NumPy函数可以执行类似的操

问题内容： 他们似乎都 非常 相似，我很好奇哪个软件包对财务数据分析更有利。 问题答案： 熊猫提供了基于NumPy构建的高级数据处理工具。NumPy本身是一个相当底层的工具，类似于MATLAB。另一方面，pandas提供了丰富的时间序列功能，数据对齐，对NA友好的统计信息，groupby，合并和联接方法以及许多其他便利。近年来，它在金融应用中变得非常流行。我的下一本书将专门讨论使用熊猫进行财务数据

问题内容： 我不确定默认的python安装是否是我一直在安装模块的安装，是否可能是导致Unicode字节大小兼容性错误的原因。简而言之，我已经使用Python 2.7.3安装了Numpy 1.7，并且当我尝试安装另一个使用Python和Numpy作为依赖项的程序时，出现了以下错误： 所以我想我有一个有冲突的unicode字节大小（2字节vs. 4字节）。我去检查一下我是否有冲突的Python版本，

问题内容： 我不知道是否有一个CSV文件的内容导入到一个记录阵列直接的方式，很多的方式是的和家庭的进口数据与R的数据帧？ 还是使用然后应用类似内容的最佳方法？ 问题答案： 你可以通过将 设置为逗号来使用Numpy的方法。 有关该功能的更多信息，请参见其相应的文档。

问题内容： 使用simplejson序列化numpy数组的最有效方法是什么？ 问题答案： 我将使用它作为最 方便的 方法（如果我仍在使用，这意味着被Python 2.5或更早版本所卡住； 2.6和更高版本具有一个标准库模块，它们的工作方式相同，所以我当然会使用它如果使用的Python版本支持它；-)。 为了寻求更高的效率，您 可以将 json.JSONEncoder 子类化（在中；我不知道旧版本是

问题内容： 我有从熊猫生成的以下形式的字典列表。我想将其转换为json格式。 但是，json.dumps会引发错误：TypeError：685不可序列化JSON 我猜这是从numpy到python（？）的类型转换问题。 但是，当我使用np.int32（v）转换数组中每个字典的值v时，仍会引发错误。 编辑：这是完整的代码 问题答案： 看来您是正确的： 这里的可惜的是，numpy的数字不给你什么任何暗

问题内容： import numpy as np 当我在装有macOS的8GB内存MacBook上运行上述代码时，不会发生任何错误。但是，如果在装有Windows 10的16GB内存PC，12GB内存的Ubuntu笔记本电脑甚至是128GB内存的Linux超级计算机上运行相同的代码，Python解释器将引发MemoryError。所有测试环境都安装了64位Python 3.6或3.7。 问题答案：

问题内容： 有没有办法使用numpy.percentile函数来计算加权百分位数？还是有人知道替代的python函数来计算加权百分位数？ 谢谢！ 问题答案： 不幸的是，numpy并没有为所有功能内置加权函数，但是，您始终可以将某些东西放在一起。

问题内容： 考虑一个名为“ new.txt”的文本文件，其中包含以下元素： 在Python 2.7中，我可以通过键入以下内容来读取文件： 到现在为止还挺好。我可以通过以下方法轻松地将此列表转换为numpy数组： 问题是，我无法通过numpy的loadtxt函数直接读取此文件： 直接将此文件直接读入numpy的正确方法是什么？ 谢谢。 问题答案： 在内存中，Unicode字符串表示为UCS-2或UC

问题内容： 我正在计算稀疏自动编码器的算法。我已经使用和在python中实现了它。代码几乎相同，但是性能却大不相同。matlab完成任务所需的时间为0.252454秒，而numpy为0.973672151566，几乎是原来的四倍。在最小化问题中，我将在以后多次调用此代码，因此这种差异会导致实现之间的延迟几分钟。这是正常行为吗？如何提高numpy的性能？ numpy实现： Sparse.rho是调整

本文向大家介绍对numpy中向量式三目运算符详解，包括了对numpy中向量式三目运算符详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如果用到数据筛选功能，可以使用x if condition else y的逻辑实现。如果使用的是纯Python，可以使用不断迭代的方式对每一组元素组合进行相应的判断筛选。不过，如果使用numpy中的向量化计可以大大加速运算的过程。 在numpy中有一个这个三目运算的向

问题内容： 我有一个奇怪的情况。 我有一个2D Numpy数组，x： 我有2个索引器-一个索引为行，一个索引为列。为了索引X，我必须执行以下操作： 不仅仅是： （失败：错误，无法通过（2，）广播（20，）） 我希望能够使用广播在一行中建立索引，因为这样可以使代码保持干净和可读性…而且，我对幕后的python并不太了解，但是据我了解它，它在一行中应该更快（我将使用相当大的数组）。 测试用例： 问题答