numpy

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私は、特異値分解を含むCalc IIIコースのプログラミングプロジェクトに取り組んでいる大学のCS専攻です。この考え方は、基本的に、m×n次元の画像をm×n行列に変換することであり、各要素は点（m、n）における画素の色チャネル（r、g、b）を表すタプルである。私はPythonを使用しています。なぜなら、これまで私が本当に（よく）教えてきた唯一の言語だからです。私が知ることから、Pythonは一般

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numpy load raises "AttributeError： 'module'オブジェクトに 'expr'属性がありません"

私は #!/usr/bin/env python import os from numpy import * b= ones((3, 3)) print b save('fff', b) a = load('fff.npy') print a.shape print 'fertig' を実行しようとするが、それは発生します Traceback (most recent ca

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cythonで可能な最適化：numpy配列

以下は多変量正規分布からの描画用の私のCythonコードです。私は異なる密度を持つたびにループを使用しています。（conLSigmaはコレスキーファクターです）これは、ループごとに逆およびコレスキー分解を行っているので、時間がかかります。純粋なPythonコードよりも速いですが、速度をさらに上げる方法があるかどうかは疑問でした。 from __future__ import division

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特定の値を含む配列の行を抽出する方法は？（numpy、scipy）

私はnumpyの2D配列を持っており、（r、c-1）（行r、coloumn c）が特定の値（int n）と等しいcoloumn cを返すようにしたい。が4000は彼らのものであり、この2次元配列は、ちょうど私が谷を見ている20の一つであるので、私は、 for r in len(rows): if array[r, c-1] == 1: store array[r,c] の

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JavaからのCPython？

JavaからCPythonコードを呼び出す必要があります。これを行うのに役立つツール/ API /ライブラリはありますか？ Pythonコードがnumpyに大きく依存しているため、Jythonはオプションではありません。編集1：main()機能は、Javaであるべきではなく、Pythonの（つまり私はその逆はない、ジャワにはCPythonを埋め込む必要があります。）編集2：私は、私は大きな数値

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NumLab（Python）のMatlab 'ismember'に相当しますか？

私はismemberを使って特定のMatlabコーディング "パターン"に対してNumpyの同等物を見つけるのに苦労しています。残念ながら、このコードは、ほとんどの時間がMATLABスクリプトで費やされている傾向がありますので、効率的なNumpyを見つけたいと思っています。基本パターンは、サブセットを大きなグリッドにマッピングすることから成ります。私は、並列配列として格納されているキーの値のペ

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Pythonでは、キー列で2つの配列を結合するにはどうすればよいですか？

私を得るにはどうすればよい a=np.array([['a',1],['b',2]],dtype=object) と b=np.array([['b',3],['c',4]],dtype=object) 、私は（NPとして輸入numpyの後の）二つの配列があるとします。 c=np.array([['a',1,None],['b',2,3],['c',None,4]],dtype=objec

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matplotlibを使ってプロットされたデータからの外挿

私のファイルにはxとyの10個の値があります。私はグラフを外挿することができます。つまり、それを連続関数にして、matplotlibの他のx値の範囲を広げることはできますか？私が使用できる他のソフトウェアがあれば教えてもらえれば幸いです。私は基本的に、これらの10個の値を連続関数に近似させ、ランダムなx点でy値を知ることができるようにしたい。

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cythonを使用してPython 3.1にモジュールを移植する

cythonで任意のモジュールをインポートし、それらを共有オブジェクトファイルにコンパイルしてからpython 3.1で使用することはできますか？この理由は、内部のpython 3.1インタプリタを持つプログラム "blender"の拡張を書いているからです。しかし、私はまた、3.xに移植されていないいくつかのpythonモジュールを利用したいと思います。私は特に私の心の中でnumpyを持って

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NumPy：配列をインプレースで乗算する方が良いでしょうか？

私はNumPy arrayでいくつかの作業をしていますが、時にはそれらを配列で掛ける必要があります。今、私のような何かをやっている： rotation_matrix = np.matrix([ ... ]) for vector in vectors: rotated_vec_mat = vector.T * rotation_matrix vector[:] = np.a