Результаты поиска по запросу "numpy"
(Я знаю, что человеческий глаз не может этого увидеть, но приятно знать, что этот метод очень быстрый).
ел бы отобразить некоторые изображения во времяnumpy вычисление: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.ion() # Turn the interactive mode on. for i in range(100): A = np.random.randn(10,10) plt.imshow(A) plt.pause(0.001) # do ...
необходимо только в том случае, если вы проводите тестирование на числах с плавающей точкой, и эти числа являются результатом вычислений или другой потенциально снижающей точность операции. Тем не менее, это хорошая привычка, чтобы избежать неожиданностей.
ли лучший питонный способ проверки, является ли ndarray диагонально симметричным в определенном измерении? т.е. для всех х (arr[:,:,x].T==arr[:,:,x]).all()Я уверен, что мне не хватает (дух) ответа, но его 2:15 здесь ... :) РЕДАКТИРОВАТЬ: чтобы ...
Мне особенно нравится эта бесконечность = 32
статусmatrix класс в NumPy? Мне постоянно говорят, что я должен использоватьndarray класс вместо. Стоит ли / безопасно использоватьmatrix класс в новом коде я пишу? Я не понимаю, почему я должен использоватьndarrayс, вместо.
Решение нелинейных уравнений в питоне
У меня есть 4 нелинейных уравнения с тремя неизвестнымиX, Y, а такжеZ что я хочу решить. Уравнения имеют вид: F(m) = X^2 + a(m)Y^2 + b(m)XYcosZ + c(m)XYsinZ...гдеa, b а такжеc являются константами, которые зависят от каждого значенияF в четырех ...
на проекте Matplotlib и напишите мне по электронной почте, хотя.
я есть эта проблема, что я хочу построить распределение данных, где некоторые значения встречаются часто, а другие довольно редко. Общее количество баллов составляет около 30 000. Рендеринг такого сюжета, как png или (не дай бог) pdf, занимает ...
:> Предупреждение: Этот атрибут существует специально для соответствия PEP3118 и не является описанием типа данных, совместимым с np.dtype.
у меня многоNumPy структурированные массивыв списке, как этот пример: [http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html]Желаемый вывод import numpy a1 = numpy.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6)], dtype=[('x', int), ('y', int)]) a2 = ...
Спасибо, это имеет смысл. Теперь я понимаю, почему есть Linspace и Arange в NumPy, я думал, что они такие же LOL
буй это: import numpy as np np.arange(0,3*0.1,0.1)Вывод будет: массив ([0., 0.1, 0.2, 0.3]) Это невероятно, потому что для np.arange 'Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop)'. Я пробовал другие числа и нашел, ...
Найти, где массив NumPy равен любому значению в списке значений
У меня есть массив целых чисел и хочу найти, где этот массив равен любому значению в списке из нескольких значений. Это легко сделать, обрабатывая каждое значение по отдельности или используя несколько операторов "или" в цикле, но я чувствую, ...
Самая быстрая попарная метрика расстояния в питоне
У меня есть одномерный массив чисел, и я хочу вычислить все попарно евклидовы расстояния. У меня есть метод (благодаря SO) сделать это с вещанием, но он неэффективен, потому что он рассчитывает каждое расстояние дважды. И это ...