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Python で多数の行列 - 行列乗算を実装しようとしています。最初は、NumPy はスレッド化された BLAS ライブラリを自動的に使用すると想定していました。これらのライブラリに対して NumPy をビルドしたからです。ただし、トップなどを見ると、コードがスレッドをまったく使用していないように見えます。

BLASのパフォーマンスを簡単に使用するために何が間違っているのか、何ができるのか考えていますか?

複合型（int、double、double）のHDF5ファイルがあります。現在、ドキュメントの例に従って、結果を構造体の配列に格納することにより、単一の操作でそれを読んでいます。

ただし、代わりに3つの部分をそれぞれ異なる配列に保存したいので、3つのポインター（int *、double *、double *）を提供し、データをコピーせずに3つの配列でデータを直接読み取ります。

誰かがそれを行う方法についての提案がありますか？

多くのサウンドプロパティを使用するのに役立つライブラリを探しています。

つまり、音の各周波数を取得し、音波の長さと幅を取得し、音の山と谷を（測定方法で）取得するための何かが必要です。

音波を何らかの方法で操作および測定するために、できるだけ近くに私を導く何かが必要です。これは、アプリケーションよりも科学研究に必要なものです。

そのようなものを見つけるのは難しいです、あなたがいくつかのリンクまたは何かで私を助けることができれば、私にとって大きな助けになるでしょう。

あなたが他の言語でさえ何かを持っているなら、それは私を助けるかもしれません。

私も答えを見つけたら、この質問を更新し続けます。

前もって感謝します。

それぞれ約 1.5 GB の約 500 個の HDF5 ファイルがあります。

各ファイルの構造はまったく同じで、7 つの複合 (int、double、double) データセットと可変数のサンプルです。

ここで、各データセットを連結して、このすべてのファイルを連結し、最終的に 7 つのデータセットを含む単一の 750 GB ファイルを作成したいと考えています。

現在、次の h5py スクリプトを実行しています。

• 最大無制限の適切なデータセットで HDF5 ファイルを作成します
• すべてのファイルを順番に開く
• サンプル数を確認してください（可変であるため）
• グローバル ファイルのサイズを変更する
• データを追加する

これには明らかに何時間もかかりますが、これを改善するための提案はありますか?

私はクラスターで作業しているので、HDF5 を並行して使用できますが、自分で何かを実装するにはCプログラミングが得意ではありません。既に作成されたツールが必要です。

を使用してscipy.optimize.curve_fitいますが、全体的な最小値ではなく局所的な最小値に収束していると思われます。

次の方法でシミュレートされたアニーリングを使用してみました。

specf私が当てはめようとしている曲線はどこにありますか。ただし、戻り値が全体的な最小値に達したことを示している場合でも、の結果pは によって返される最小値よりも明らかに悪いです( anneal を参照)。curve_fit

どうすれば結果を改善できますか? SciPy にグローバル カーブ フィッターはありますか?

プロのプロット ツール (Matlab、Mathematica など) に似た機能セットを備えた大規模なデータ セットをプロットするためのライブラリを探していますが、3D は高速化されています。特に大切にしている

• 上記のプロ用ツールのようにスクリプト化できます (柔軟な使用法)
• 少なくともこれらと同じくらい大きな機能を持っています
• 速い（まあ、それはタイトルが言っていることです）

私は想像することができます (実際、私は非常に心に留めています) このようなものが Python に存在する可能性があります - たとえば、NumPy、SciPy。しかし、私はまだこれらのライブラリに精通していません。人々に matlab を放棄するよう説得できれば素晴らしいことです。

私は matlab に Nx3 行列があり、それから 3 次元の棒グラフを作成したいと思います。ここで、X 軸と Y 軸は行列の 1 列目と 2 列目の値によって決定され、各バーの高さは行列の 3 列目であり、棒の数は N によって決まります。

つまり、「データ」が行列の場合:

1:length(data) ごとに 1 つのバーが必要です。

MATLAB でこれを行うにはどうすればよいですか?

第二に、これの変形として、どうすれば同じことを行うことができますか?今回は、バーを X、Y、Z 次元ごとに N 個のビンにヒストグラム化しますか? つまり、各ポイントのバーの代わりに、データをすべての次元のビンにヒストグラムし、各ビンのバーをプロットします。

どうもありがとうございました。

おそらくscipyまたは他のパッケージを使用して、Pythonで未成年者の行列式を計算したいと思います。助言がありますか？

ここMatlabで行われたことに沿って、顕微鏡で撮影した画像から細胞をセグメント化するにはどうすればよいですか？

http://blogs.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation/

また、異なる蛍光チャネルで複数の画像を撮影した場合（抗体/メーカーで細胞を染色した後）、各マーカーに陽性の細胞の割合を自動的に定量化するにはどうすればよいですか？Pythonでこのようなことをした人はいますか？または、これを行うために使用できるPythonのライブラリはありますか？

私のコード例はpythonですが、一般的な原則について質問しています。

時間と値のペアのデータ セットがある場合、これらを 2D 配列として保存するか、タプルのリストとして保存する必要がありますか? たとえば、次のデータがある場合:

一般的には、次のように保存する方が良いですか。

またはタプルのリストとして:

これを行う「標準的な」方法はありますか？