Результаты поиска по запросу "numpy"
как таковой.
с я пытаюсь выяснить, как я могу восстановить массив Numpy из данных base64. Этот вопрос и ответ предполагают, что это возможно:Чтение массивов за ...
Я все еще буду отмечать галочкой лучшее решение!
у использоватьnumpy.savetxt() [http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.savetxt.html] сохранить массив комплексных чисел в текстовый файл. Проблемы: Если вы сохраняете сложный массив со строкой формата по умолчанию, мнимая ...
pip не может установить код ошибки numpy 1
Я пытаюсь установить numpy с помощью pip. Когда я печатаюpip install numpy в командной строке он работает, но не устанавливает файл и возвращает код ошибки1, Я использую Windows 8 64-бит и Python 2.7.Это последний бит сообщения об ...
Какой самый эффективный способ установить строку в нули для разреженной матрицы scipy?
Я пытаюсь преобразовать следующий код MATLAB в Python, и у меня возникают проблемы с поиском решения, которое работает в любое разумное время. M = diag(sum(a)) - a; where = vertcat(in, out); M(where,:) = 0; M(where,where) = 1;Здесь a - ...
numpy.sin (pi) возвращает отрицательное значение
Следующий код: a = numpy.sin(2. * numpy.pi) print(a < 0)вернуть «True». Но на самом деле а = 0. Как я мог это исправить? Кроме того, у меня есть матрица с большим значением, например «а», и я хочу убедиться, что моя матрица содержит ...
Как получить взвешенный фильтр Гаусса
У меня есть наборвзвешенный x,y точки, как показано ниже (полный наборВот [http://pastebin.com/gupxeZ2r]): # x y w -0.038 2.0127 0.71 0.058 1.9557 1 0.067 2.0016 0.9 0.072 2.0316 0.83 ... Мне нужно найти сглаженную линию, которая корректирует ...
Как использовать функцию leastsq из scipy.optimize в python для подгонки как прямой, так и квадратичной линий к наборам данных x и y
Как бы я поместил прямую линию и квадратик в набор данных ниже, используя функцию leastsq из scipy.optimize? Я знаю, как использовать polyfit, чтобы сделать это. Но мне нужно использовать функцию Leastsq. Вот наборы данных x и y: x: ...
, Он правильно обрабатывает начальные и конечные значения исходных данных и работает на 25-30% быстрее, чем исходная версия, n. Также вы можете использовать различные виды интерполяции (подробности см. В документации scipy.interpolate.interp1d).
твует ли быстрый способ замены всех значений NaN в массиве Numpy (скажем) линейно интерполированными значениями? Например, [1 1 1 nan nan 2 2 nan 0]будет преобразован в [1 1 1 1.3 1.6 2 2 1 0]
, потребовалось два шага. Но у numpy-массива есть много хороших качеств, его высокая скорость проявляется в операциях над ними, а не в их создании. Часть моих личных мыслей :).
т с толку этим def main(): for i in xrange(2560000): a = [0.0, 0.0, 0.0] main() $ time python test.py real 0m0.793sДавайте теперь посмотрим с NumPy: import numpy def main(): for i in xrange(2560000): a = numpy.array([0.0, 0.0, 0.0]) main() $ ...
И вывод (который является матрицей кофактора):
асть сложной задачи, мне нужно вычислитьматричные кофакторы [http://en.wikipedia.org/wiki/Cofactor_%28linear_algebra%29], Я сделал это простым способом, используя этохороший код для вычисления ...