numpy

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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

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等価は 'に' 2つのnumpyのアレイunvectorised、純粋な、Pythonは私が使用することができて

、 >>> a = 9 >>> b = [5, 7, 12] >>> a in b False を比較するために、私はnumpyのすなわち >>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) >>> b = np.array([5, 7, 12]) >>> a in b np.array([False, False, False, F

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Python/Numpy MemoryError

基本的に、numpy行列で代数演算を実行しようとすると、pythonでメモリエラーが発生します。変数uは、2倍の大きな行列です（この2倍の288x288x156行列の場合、この巨大なケースでのみこのエラーが発生しますが、これは大きな行列ではありません）。ここではPythonのエラーは次のとおりです。 Traceback (most recent call last): File "S:\3D_

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もう一つのS字状回帰方程式の質問

私はan earlier version of this yesterdayを投稿しましたが、誰かがその投稿を編集して閉じたように見えるので、このバージョンをその投稿に追加できないようです。私は以下のことを行う以下のスクリプトを持っています： 1.）S字状のデータに最もよくフィットする曲線をプロットします。 2.）xとyの新しい最大値と最小値に基づいてデータのサイズを変更します。 .3.）サイズ

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ディスク上にnumpy .npyファイルを作成するにはどうしたらいいですか？

対応する配列をメモリに割り当てずに.npyファイルを作成することはできますか？メモリに作成するには大きすぎる配列を作成して作業する必要があります。 Numpyはメモリマッピングをサポートしていますが、私の選択肢は次のとおりです。 numpy.memmapを使用してメモリマップファイルを作成します。これは、メモリを割り当てずにディスクに直接ファイルを作成しますが、メタデータを格納しないので、後でフ

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ループなしで配列をクリーンアップすることはできますか？おそらく、

ないように大したこと、それがこの従って私の心を壊し：これで deltas = data[1:] - data[:-1] ：この特定のたとえば for i in range(len(deltas)): if deltas[i] < 0: deltas[i] = 0 if deltas[i] > 100: deltas[i] = 0 を...へのより良い方法がありますクレン

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2D numpy配列のリストを3D numpy配列に変換しますか？

私は数百の10x10アレイのリストを1つのNx10x10アレイにまとめたいと思っています。最初に私は、単純な newarray = np.array(mylist) を試してみましたしかし、それはで返さ「とValueError：順序で配列要素を設定します」次に、dstack（）のオンラインドキュメントが見つかりました。「これは2Dアレイ（画像）を1つの3Dアレイに処理するための簡単な方法です。」

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numpy.digitizeは範囲外の値を返しますか？

Iは16個のビンにアレイをデジタル化するために、次のコードを使用しています： numpy.digitize(array, bins=numpy.histogram(array, bins=16)[1]) 16個のビンがあるので、私は、[1]、[16]出力が範囲内にあることを期待します。ただし、返される配列の値の1つは17です。これはどのように説明できますか？