問題タブ [numpy]

次のような一連のデータがあります。

Y2表 1 の値に対して表 2の値を補間する必要があります。つまり、の次の値の のX1値を見つける必要があります。Y2X

注: 表 1 と 2 の間隔は等しくありません。(X, Y) エントリの数は異なります。たとえば、表 1 には 6 つの (X1, Y1) エントリがあり、表 2 には 4 つの (X2, Y2) エントリしかありません。

Numpy でどの補間アルゴリズムを使用すればよいですか? また、どのように進めればよいですか?

構造化されたnumpy配列にフィールドを追加する最もクリーンな方法は何ですか? 破壊的に実行できますか、それとも新しい配列を作成して既存のフィールドをコピーする必要がありますか? このようなコピーを効率的に実行できるように、各フィールドの内容はメモリに連続して格納されていますか?

複雑なことをする前に、6パラメーター関数のパラメーター空間を調べて数値の振る舞いを調べようとしているので、これを行うための効率的な方法を探しています。

私の関数は、6次元のnumpy配列で指定されたfloat値を入力として受け取ります。私が最初にやろうとしたのはこれでした：

最初に、2つの配列を受け取り、2つの配列からの値のすべての組み合わせで配列を生成する関数を作成しました。

次に、reduce()同じ配列のm個のコピーにそれを適用していました。

最後に、次のように関数を評価します。

これは機能しますが、遅すぎます。パラメータのスペースが大きいことは知っていますが、これはそれほど遅くないはずです。^{この例では106} （100万）ポイントしかサンプリングしておらず、配列を作成するだけで15秒以上かかりましたvalues。

numpyでこれを行うより効率的な方法を知っていますか？

必要に応じて、関数Fが引数を取る方法を変更できます。

PythonとNumpyの配列とリストの場合、次の行は同等です。

と：

アイテムリストの順番に興味があります。私が試したいくつかの例では、それらは同一ですが、それは保証されていますか？たとえばforeach、C＃のステートメントは順序を保証するものではないため、注意が必要です。

numpyで定義されているようにオブジェクトInfをピクルスしようとすると（私は思う）、ダンプはOKになりますが、ロードは失敗します：

何故ですか？さらに、それを修正する方法はありますか？Infが含まれているものを漬け込みたいのですが、それを別のものに変更すると、プログラムの優雅さが損なわれます...

ありがとう

Windowsでnumpyを自分でコンパイルしています。ビルドとインストールは正常に実行されます。しかし、現在有効になっているモジュールと、(コンパイルの失敗やライブラリの欠落が原因で) 利用できないモジュールを一覧表示するにはどうすればよいですか?

Numpy を使用するコードを作成しようとしています。ただし、インポートできません。

この質問の提案を試しました：

numpyそして、そのパスで名前が付けられたファイルを検索しました：

しかし、何も起こりませんでした。

そう...

• Python モジュールが一般的にインストールされる他の場所はありますか?
• 中心部にインストールされていないことが判明した場合、自分のアカウントに numpy をローカルにインストールするにはどうすればよいですか?

Numpyの使い方を学んでいて、数値のリストの合計で速度の違いを確認したかったので、次のコードを作成しました。

python_listの合計は正しいです。

合計を1000にして同じコードを実行すると、どちらも正しい答えを出力します。Numpy配列の長さに上限はありますか、それともNumpy合計関数を使用しますか？

ご協力いただきありがとうございます

グッドデイコーダーとコデレス、

私は、統計データの山を調べて、そこから要求したものを返すコードを書いています。タスクを完了するために、メソッドは1つの多次元配列から読み取り、別の配列に書き込みます。私に問題を与えるコードの一部は次のとおりです。

両方のスライスのサイズはです27:1:6:1が、例外が発生します。

私はびっくりしました。

ありがとうございました。

皆さん、

Numpy が python と異なる落とし穴のコレクション、困惑して時間がかかったポイントはありますか?

「あの瞬間の恐怖は一生忘れない！」
「でも、覚書を作らなければ」と女王は言いました。

たとえば、NaN はいつでもどこでも問題になります。これを実行せずに説明できる場合は、ポイントを付けてください-

(私はナンピーをノックしているわけではありません。そこにはたくさんの良い仕事があります。よくある質問や落とし穴の Wiki が役立つと思います。)

編集: 私は半ダースの落とし穴を集めたいと思っていました (Numpy を学んでいる人々へのサプライズ)。
次に、一般的な落とし穴や、より適切な一般的な説明がある場合は、それらをコミュニティ Wiki に追加することについて話し合うことができます (どこに?) 今のところ十分ではないようです。