问题内容: 我在我的python程序中使用cython进行相关计算。我有两个音频数据集,我需要知道它们之间的时差。根据开始时间切割第二组,然后在第一组上滑动。有两个for循环:一个滑动集合,而内部循环则计算该点的相关性。此方法效果很好,并且足够准确。 问题在于,使用纯python会花费超过一分钟的时间。使用我的cython代码,大约需要17秒。这仍然太多了。您是否有任何提示可以加快此代码的速度:
问题内容: 我不知道为什么numba在这里击败numpy(超过3倍)。我在这里进行基准测试时是否犯了一些根本性的错误?对于numpy来说似乎是完美的情况,不是吗?请注意,作为检查,我还运行了一个结合了numba和numpy的变体(未显示),正如预期的那样,它与不带numba的numpy运行相同。 (顺便说一下,这是一个后续问题:数字处理二维数组的最快方法:dataframe vs series v
我有(1000、256、256)形状的3D阵列。我想从x维度中删除第100-200个条目(包含1000个条目)。写入[0:100101:1001]将从第二个维度(256个项目)进行剪切。 我如何索引它?
问题内容: 我正在使用arange函数来定义for循环迭代并获得意外结果。 满足以下条件: 仍使用8.35的停止值,如下所示 产生以下 但是我希望我的射程结束于8.35!我知道我可以使用> 8.35和<8.4的止损值来获得我的结果,但是为什么它与众不同并且在我看来不一致? 编辑:我正在使用2.7版 问题答案: 也许这与浮点数的限制有关。由于机器的精度,不可能将所有可能的值完美地存储为浮点数。例如:
问题内容: 如果我有,这给了我,我怎么能回到原来的阵列? 问题答案: 简短而甜美,没有缓慢的Python循环。我们对除第一个元素()和除最后一个()以外的所有元素进行查看,并逐元素相减。该副本可确保我们减去原始元素值,而不是我们正在计算的值。(在NumPy 1.13及更高版本上 ,您可以跳过通话。)
问题内容: 我有两个相关的numpy数组和。我需要从中选择随机行,并将其存储在数组中,并将其对应的值附加到随机选择的点的索引上。 我有另一个数组,它存储我不想采样的索引列表。 我怎样才能做到这一点? 样本数据: 如果这些是随机选择的(其中): 所需的输出将是: 我怎样才能做到这一点? 问题答案: 您可以使用以下方法创建随机索引: 然后,您只需要使用结果索引数组:
本文向大家介绍python安装numpy和pandas的方法步骤,包括了python安装numpy和pandas的方法步骤的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依
问题内容: 我尝试运行如下代码: 我认为的形状应为(1,3)而不是(3,)。 矩阵返回的结果应为: 数组([[23],[53],[83]]) 不 数组([23,53,83]) 为什么会发生结果? 问题答案: 顾名思义,该函数的主要目的是通过在两个形状相同的数组上执行 传统的线性代数点积 来提供标量结果。 鉴于这一主要目的,在文档中也对这种情况下的第一(第一子弹下方点)谈到: 您的案件已在他的评论的
问题内容: 我读到numpy在四舍五入方面没有偏见,并且它的工作方式与其设计方式相同。那就是“如果您总是将0.5舍入到下一个最大数字,那么一堆舍入数字的平均值可能会比未舍入数字的平均值稍大:这种偏差或漂移可能会对某些数值算法产生非常不利的影响,使它们不准确。” 忽略此信息并假设我总是想四舍五入,如何在numpy中做到这一点?假设我的数组可能很大。 为了简单起见,假设我有数组: 小数看起来像: 整体
问题内容: 现在,我想要一个形状为(2,3)的数组,其中 实现这一目标的正确方法是什么?一种麻木的方式推广到更大的数组(也许甚至更高的维度)。 请注意区别,以这样的问题这样,在索引的数组包含元组。这不是我要的。 编辑 这个问题的更一般的表述是: data.shape ==(s0,s1,..,sn) indexs.shape ==(s0,s1,…,sn-1,K) 因此,它们具有所有维度,但最后一个相
问题内容: 我有以下内容: 如何在XYZ_2上执行与在XYZ_2上相同的操作?我会以某种方式首先重塑数组吗? 问题答案: 您似乎正在尝试的最后一个轴 与最后一个 。因此,您可以像这样使用- 相关帖子了解。 为了完整起见,在交换的最后两个轴后,我们当然也可以使用,例如- 这将不如一个高效。 运行时测试- 一般而言,涉及张量时,效率要高得多。由于的轴只有一个,因此我们可以通过重整,使用,获取结果并将其
问题内容: 我想生成对称的零对角矩阵。我的对称零件正常工作,但是当我从numpy使用fill_diagonal作为结果时,结果为“无”。我的代码如下。感谢您的阅读 问题答案: 与跨python / numpy的许多其他方法一样,它可以就地工作。例如:为什么“ return list.sort()”返回None,而不返回列表? 。那是因为它直接更改了内存中的对象,而不创建新对象。这些函数的返回值为。
问题内容: 我有具有重复值的numpy 2d数组。 我正在搜索这样的数组。 输入是列表,其编号类似于列0的值。我想要的最终结果是任何形式的结果行,例如数组,列表或元组 我的代码工作正常,但似乎不是pythonic。有没有更好的多值搜索策略? 就像只进行一次查找即可获取所有值的地方。 我的真实数组很大 问题答案: 方法1: 使用- 方法2: 使用-
问题内容: 当我遇到性能问题时,我只是更改了一个正在编写的程序,以将数据存储为numpy数组,而两者之间的区别令人难以置信。最初耗时30分钟,而现在耗时2.5秒! 我想知道它是如何做到的。我认为这是因为它消除了对循环的需要,但除此之外,我感到很困惑。 问题答案: 块状阵列是均质类型的密集堆积阵列。相比之下,Python列表是指向对象的指针数组,即使它们都属于同一类型。因此,您可以获得引用局部性的好
问题内容: 我想知道如何通过使用方程ay 2 + bxy + cx + dy + e = x 2来绘制椭圆轨道吗? 我首先确定了a,b,c,d,e常数,现在我假设通过给定x值,我将获得y,这将给我想要的图形,但我不能通过使用matplotlib来完成。 如果您能帮助我,我将不胜感激! 编辑:我在这里添加了代码。 编辑:这是常量值: 问题答案: 可以解决y作为x的函数的问题 问题是每个有效x都有y的