Результаты поиска по запросу "numpy"
(Также обратите внимание, что MKL имеет возможность использовать несколько потоков для подпрограммы, так что это еще один простой способ получить параллелизм, хотя, возможно, не самый быстрый вид).
ираюсь написать некоторый вычислительно-интенсивный код Python, который почти наверняка проведет большую часть своего времени внутриnumpyфункции линейной алгебры. Проблема под рукойсмущающе ...
Обе строки возвращают массив.
вая 2Dnumpy массив, мне нужно вычислить скалярное произведение каждого столбца с собой и сохранить результат в одномерном массиве. Следующие работы: In [45]: A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) In [46]: np.array([np.dot(A[:,i], A[:,i]) for i in ...
Это определенно намного быстрее, поэтому я хочу использовать его, но он дает очень разные числа от MatLab, поэтому я был вынужден перейти к более медленной функции interp1d.
аюсь перенести некоторый код MatLab на Scipy, и я попробовал две разные функции из scipy.interpolate,interp1d [http://docs.scipy.org/doc/scipy-dev/reference/generated/scipy.interpolate.interp1d.html#scipy.interpolate.interp1d] а ...
и т.д
могу создать пустую матрицу с элементами, являющимися функцией ее индексов? Например, таблица умножения:a[i,j] = i*j Un-numpy и un-pythonic будет создавать массив нулей, а затем цикл. Нет сомнений, что есть лучший способ сделать это без ...
@hass: твой вопрос был ясен, я просто пропустил его, когда прочитал в первый раз. Рад, что мог помочь.
Py,numpy.dot() Функция может быть использована для вычисления матричного произведения двух 2D массивов. У меня есть два 3D-массива X и Y (скажем), и я хотел бы рассчитать матрицу Z гдеZ[i] == numpy.dot(X[i], Y[i]) для всехi, Возможно ли это ...
Быстро взвешенное евклидово расстояние между точками в массивах
Мне нужно эффективно рассчитать евклидовувзвешенный расстояния для каждогоx,y указать в данном массиве друг к другуx,y указать в другом массиве. Вот код, который у меня есть, который работает, как ожидалось: import numpy as np import random def ...
AttributeError в python / numpy при построении функции для определенных значений
Я пишу код Python для генерации и построения «супергауссовых» функций, как: def supergaussian(x, A, mu, sigma, offset, N=8): """Supergaussian function, amplitude A, centroid mu, st dev sigma, exponent N, with constant offset""" return A * ...
test_ffts.py
самая быстрая реализация FFT в Python? Кажется, что numpy.fft и scipy.fftpack основаны на fftpack, а не на FFTW. Fftpack так же быстро, как FFTW? Как насчет использования многопоточного FFT или распределенного (MPI) FFT?
Numpy использует портирование на C программ FFTPACK на Fortran, а Scipy использует оригинальную версию на Fortran.
тся ли последнее синонимом первого или это две разные реализации FFT? Какая из них лучше?
@siva - см. правку внизу. Надеюсь, это немного яснее!
я есть несколько наборов данных (распределение) следующим образом: set1 = [1,2,3,4,5] set2 = [3,4,5,6,7] set3 = [1,3,4,5,8]Как построить график рассеяния с указанными выше наборами данных, при этом ось Y представляет собой вероятность (то есть ...