로그에 대한 numpy 문서에서 e , 2 및 10 을 밑으로하는 로그를 취하는 함수를 찾았습니다 . import numpy as np np.log(np.e**3) #3.0 np.log2(2**3) #3.0 np.log10(10**3) #3.0 그러나 numpy에서 밑이 n (예 : 42) 인 로그를 어떻게 취 합니까?
요구 사항 : 데이터에서 임의로 큰 배열을 확장해야합니다. 배열이 매번 맞을 것이라는 보장없이 크기 (대략 100-200)를 추측 할 수 있습니다. 최종 크기로 커지면 숫자 계산을 수행해야하므로 결국에는 2 차원 numpy 배열을 선호합니다. 속도가 중요합니다. 예를 들어, 300 개 파일 중 하나에 대해 update () 메서드는 4,500 만 번 호출되고 (150 …
변수 x는 모양이 (2,2,50,100)입니다. 또한 np.array ([0,10,20])와 같은 배열 y가 있습니다. x [0, :, :, y]를 색인 할 때 이상한 일이 발생합니다. x = np.full((2,2,50,100),np.nan) y = np.array([0,10,20]) print(x.shape) (2,2,50,100) print(x[:,:,:,y].shape) (2,2,50,3) print(x[0,:,:,:].shape) (2,50,100) print(x[0,:,:,y].shape) (3,2,50) 마지막 출력이 왜 (2,50,3)이 아닌 (3,2,50)을 출력합니까?
Numpy의 기능 대부분은 기본적으로 멀티 스레딩을 활성화합니다. 예를 들어 스크립트를 실행하면 8 코어 인텔 CPU 워크 스테이션에서 작업합니다. import numpy as np x=np.random.random(1000000) for i in range(100000): np.sqrt(x) 리눅스 top는 실행 중 800 % CPU 사용량을 보여줍니다. 즉, numpy는 내 워크 스테이션에 8 개의 코어가 있음을 자동으로 감지하고 np.sqrt자동으로 8 …
내가 달리면 : import numpy as np import cv2 def changes(): rmat=np.eye(4) tvec=np.zeros(3) (rvec, jacobian)=cv2.Rodrigues(rmat) print rvec for i in range(2): changes() 나는 얻다: [[6.92798859e-310] [2.19380404e-316] [1.58101007e-322]] [[0.] [0.] [0.]] 따라서 changes()변경 의 결과입니다 . 왜 그런지 이해하지 못하고 tvec=np.zeros(3)줄이 주석 처리 되면 변경이 중단된다는 사실 이 시스템의 버그라고 생각합니다.
주어진 정수 배열 [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] 여러 N번 반복되는 요소를 마스크해야합니다 . 명확히하기 위해 : 기본 목표는 나중에 비닝 계산에 사용하기 위해 부울 마스크 배열을 검색하는 것입니다. 나는 다소 복잡한 해결책을 생각해 냈습니다. import …
np.dot두 개의 'float32'2D 배열을 사용 한다고 가정 합니다. res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] 번호. 제외하고는 다음을 변경할 수 있습니다. 사례 1 : 슬라이스a np.random.seed(1) a = np.random.randn(9, 6).astype('float32') b = np.random.randn(6, 6).astype('float32') for i in …
나는 주어진 세트 목록을 가지고있다. sets1 = [{1},{2},{1}] 이 목록에서 numpy를 사용하여 고유 한 요소를 찾으면 unique , 나는 얻을 np.unique(sets1) Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object) 보다시피 결과는 다음과 같이 잘못되었다 {1} , 출력에서 반복되는 . 비슷한 요소를 인접하게 만들어 입력의 순서를 변경하면 이런 일이 발생하지 않습니다. sets2 = [{1},{1},{2}] …
폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 14 일 전에 마감 되었습니다 . 다차원 numpy 배열에 모든면에 0이 있는지 확인하는 가장 빠른 방법은 무엇입니까? 따라서 간단한 2D 예를 들면 …