- 2025年07月27日
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dawei
如果我有50个元素的数组,我将如何计算3个周期斜率和5个周期斜率？ 文档不添加太多….. from scipy import stats import numpy as np x = np.random.random(10) y = np.random.random(10) slope, intercept, r_value, p_value, std_er
考虑一个条目,其条目仅由-1或1组成.如何获得仅包含1且最小长度为t的所有切片的范围(例如t = 3)例：a=np.array([-1,-1,1,1,1,1,1,-1,1,-1,-1,1,1,1,1], dtype=int) a array([-1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1,
我有这样的时间序： times | data 1994-07-25 15:15:00.000 | 165 1994-07-25 16:00:00.000 | 165 1994-07-26 18:45:00.000 | 165 1994-07-27 15:15:00.000 | 165 1994-07-27 16:00:00
我很担心这一点,因为我显然错过了重点,解决方案太简单了:(我有一个带有x列的np.array,我想指定一个字段名称.所以这是我的代码：data = np.array([[1,2,3], [4.0,5.0,6.0], [11,12,12.3]]) a = np.array(data, dtype= {names: [1st, 2nd, 3rd]
我有一个形状(N,20,20)的numpy数组数据,N是一些非常大的数字.我想获得每个20×20子阵列中唯一值的数量.循环将是：values = [] for i in data: values.append(len(np.unique(i))) 我怎么能对这个循环进行矢量化？速度是一个问题.如果我尝试np.unique(数据),我得
我有一个旧的遗留Fortran代码,将从Python调用.在此代码中,数据数组由某种算法计算.我简化了它：假设我们有10个元素可以继续(在实际应用中它通常是10e 6而不是10)：number_of_elements = 10 element_id_1 = [0, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 0, 3, 0] # size = number_of
我试图在scikit-learn的DictVectorizer返回的Scipy稀疏矩阵上计算最近邻居聚类.但是,当我尝试使用scikit-learn计算距离矩阵时,我通过pairwise.euclidean_distances和pairwise.pairwise_distances使用euclidean距离得到错误消息.我的印象是scikit-learn
1.NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码代码如下:$sudopipinstallnumpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)
我正在使用numbas @jit装饰器在python中添加两个numpy数组.如果我使用@jit与python相比,性能如此之高.但是,即使我传入@numba.jit(nopython = True,parallel = True,nogil = True),它也没有使用所有CPU内核.有没有办法使用numba @jit来使用所有CPU内核.这是我
