问题内容： 我知道这似乎是一个荒谬的问题，但是我必须在与部门中其他人共享的计算服务器上定期运行作业，当我开始10个作业时，我真的希望它只占用10个核心而不是更多; 我不在乎每次运行一个内核所需的时间是否更长：我只是不想让它侵占其他人的领土，这将需要我放弃工作等等。我只想拥有10个坚实的核心，仅此而已。 更具体地说，我在基于Python 2.7.3和numpy 1.6.1的Redhat上使用Enth

问题内容： 我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了x值，y值以及要拟合的多项式的阶数（线性，二次等）的列表。 这很有效，但是我还想计算r（相关系数）和r- 平方（确定系数）。我正在将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能及其计算的r平方值进行比较。使用这个，我知道我正在为线性最佳拟合（度等于1）正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。 Exce

问题内容： 我在python中有numpy数组，其中包含很多（10k +）3D顶点（坐标为[x，y，z]的向量）。我需要计算这些点所有可能的对之间的距离。 使用scipy很容易： 但是由于引入新依赖项的项目政策，我无法使用它。 所以我想出了这个天真的代码： vert_dist（）计算两个顶点之间的3D距离，其余代码仅对1D数组中的顶点进行迭代，并且对于每个顶点，它都计算同一数组中彼此之间的距离并生

问题内容： 我正在编写Python代码以生成和绘制“超高斯”函数，如下所示： 下面的代码只是作图。由于某种原因，我无法理解，当将默认值8用于或最多13时，此代码可以正常工作。当值为14或更高时，该函数崩溃并显示错误消息： 在函数定义的返回行。有任何想法吗？由于该行中唯一使用.exp的东西是错误消息，似乎暗示它被解释为浮点数，但仅适用于…的较大值。 我正在用numpy 1.7.1和scipy 0.1

问题内容： 假设我有一个整数的NumPy数组，如下所示： 我想找到数组的开始和结束索引，其中值的值大于重复的x倍（例如5倍）。因此，在上述情况下，其值为22和6。重复的22的开始索引为3，结束的索引为8。重复6相同。Python中是否有特殊的工具对您有所帮助？否则，我将遍历数组索引以获取索引，并将实际值与前一个进行比较。 问候。 问题答案： 使用@WarrenWeckesser在此处给出的和方法来

问题内容： 我遇到了这样一个事实，数组在多个位置通过引用传递，但是然后当我执行以下代码时，为什么和的行为之间有区别 我正在使用python 2.7和numpy版本1.6.1 问题答案： 在Python中，所有变量名都是对values的引用。 当Python评估分配时，右侧的评估先于左侧。创建一个新数组；它不会就地修改。 使局部变量引用此新数组。它不会修改传递给的原始引用的值。变量名称仅绑定到新数组

问题内容： 使用SciPy / Numpy在Python中连接稀疏矩阵的最有效方法是什么？ 在这里，我使用以下内容： 我想在回归中使用两个预测变量，但是当前格式显然不是我想要的格式。是否有可能获得以下信息： 它太大，无法转换为深格式。 问题答案： 您可以使用来连接行数相同的稀疏矩阵（水平串联）： 同样，您可以用于将具有相同列数的稀疏矩阵进行串联（垂直串联）。 使用或将创建带有两个稀疏矩阵对象的数组

问题内容： 我正在尝试使用此程序加载在Python 3.2中链接到此处的MNIST数据集： 不幸的是，它给了我错误： 然后，我尝试在Python 2.7中解码腌制的文件，然后重新编码。因此，我在Python 2.7中运行了该程序： 它运行无误，因此我在Python 3.2中重新运行了该程序： 但是，它给了我与以前相同的错误。我该如何工作？ 这是加载MNIST数据集的更好方法。 问题答案： 这似乎有

问题内容： 您是否知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列？ 问题答案： 要获取NumPy数组，应使用以下属性： 这样可以访问数据的存储方式，因此无需进行转换。 注意：此属性也可用于其他许多熊猫的对象。 要将索引作为列表获取，请致电： 同样，对于列。

问题内容： 如何转换 至 在NumPy中？ 问题答案： 好吧，如果您以列表的形式读取数据，则可以这样做（或等效地，使用列表理解）。（在Python 3，你需要调用的，如果你使用的返回值，因为现在返回一个迭代器）。 但是，如果已经是一串Numpy的字符串，则有更好的方法。使用。

问题内容： 由于分配问题可以以单个矩阵的形式提出，我想知道NumPy是否具有解决此类矩阵的功能。到目前为止，我什么都没有找到。也许你们当中的一个知道NumPy / SciPy是否具有分配问题解决功能？ 编辑： 同时，我在http://software.clapper.org/munkres/找到了Python（不是NumPy / SciPy）实现。我还是认为NumPy / SciPy的实现会快得多

本文向大家介绍更改给定numpy数组的数据类型，包括了更改给定numpy数组的数据类型的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 除了python的本机数据类型外，Numpy数组还支持多种数据类型。创建数组后，我们仍然可以根据需要修改数组中元素的数据类型。用于此目的的两种方法是array.dtype和array.astype array.dtype 此方法为我们提供了数组中元素的现有数据类型。在下面

本文向大家介绍浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)，包括了浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 linspace 函数 是创建等差数列的函数， 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的，近期在学习Python 中的 Numpy， 发现也有这个函数，以下给出自己在学习过程中的一些总结。 （1）指定起始点 和

问题内容： 遵循David Morrissey关于“如何在python中克隆列表？ ”的回答。‘我正在运行一些性能测试，并在使用numpy数组时遇到意外行为。我知道可以/应该克隆一个numpy数组w / 要么 但是错误地认为切片也可以解决问题。然而： 是否存在这种轻微不一致的充分原因，还是应该提交错误？ 问题答案： 在numpy中，切片是原始数组上的引用或“视图”，因此它们不是副本。那是设计使然，

问题内容： 将Tensorflow与Python绑定一起使用时，如何将张量转换为numpy数组？ 问题答案： 急切执行默认情况下 处于启用状态，因此只需调用Tensor对象即可。 有关更多信息，请参见NumPy兼容性。值得注意的是（来自文档）， Numpy数组可以与Tensor对象共享内存。 对一个的任何更改都可能反映在另一个上。 大胆强调我的。副本可以返回也可以不返回，这是基于数据是在CPU还是