我有一个C函数，它mallocs()并填充一个二维float组。它“返回”该地址和数组的大小。签名是intget_array_c(float**addr,int*nrows,int*ncols);我想从Python调用它，所以我使用ctypes。importctypesmylib=ctypes.cdll.LoadLibrary('mylib.so')get_array_c=mylib.get_array_c我从来不知道如何使用ctypes指定参数类型。我倾向于为我正在使用的每个C函数编写一个python包装器，并确保我在包装器中获得正确的类型。float组是按列优先顺序排列的矩阵，我想
我似乎无法将它转换成numpy中的ndarray，我读过http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html但它没有告诉我如何将如下所示的输入数据转换为ndarray。如何从numpy数组或整数列表的列表构造ndarray？*ndarray和数组有什么区别？*我可以只使用array类型吗？我有一个这样的整数计数列表[[1,2,4,1,5],[6,0,0,0,2],[0,0,0,1,0]]我设法使用此代码创建一个np.array，如http://docs.scipy.org/doc/numpy/ref
例如，如果我这样做:cdefnp.ndarray[np.int64_t,ndim=1]my_array我的my_array存储在哪里？我会认为，因为我没有告诉cython存储在堆上，所以它会存储在堆栈上，但在进行以下实验后，它似乎存储在堆上，或者以某种方式有效地进行内存管理。如何根据my_array管理内存？也许我遗漏了一些明显的东西，但我找不到任何相关文档。importnumpyasnpcimportcythoncimportnumpyasnpfromlibc.stdlibcimportmalloc,freedefbig_sum():#freezesup:#"a"iscreatedo
我在他们的主git上关注一个xgboost示例，地址是-https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/basic_walkthrough.py#L64在这个例子中，他们正在读取直接放入dMatrix中的文件-dtrain=xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train')dtest=xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test')我查看了dMatrix代码，似乎没有办法简要查看数据的结构-正如我们通常在pandas中使用pandas.DataFr
几个例子:numpy.sum()ndarray.sum()numpy.amax()ndarray.max()numpy.dot()ndarray.dot()...还有很多。是为了支持一些遗留代码，还是有更好的理由？而且，我是仅根据代码的“外观”来选择，还是两种方式中的一种比另一种更好？我可以想象有人可能希望numpy.dot()使用reduce(例如，reduce(numpy.dot,A,B,C,D))但我不认为这对像numpy.sum()这样的东西有用。 最佳答案 正如其他人所指出的，同名的NumPy函数和数组方法通常是等价的(它
假设我们有一个numpy.ndarray数据，假设其形状为(100,200)，并且您还有一个要从数据中排除的索引列表。你会怎么做？像这样:a=numpy.random.rand(100,200)indices=numpy.random.randint(100,size=20)b=a[-indices,:]#imaginarycode,whattoreplacehere?谢谢。 最佳答案 您可以使用b=numpy.delete(a,indices,axis=0)来源:NumPydocs.
我正在尝试将列名添加到numpyndarray，然后按名称选择列。但它不起作用。我无法确定问题是在我添加名称时出现，还是在稍后尝试调用它们时出现。这是我的代码。data=np.genfromtxt(csv_file,delimiter=',',dtype=np.float,skip_header=1)#Addheaderscsv_names=[s.strip('"')forsinfile(csv_file,'r').readline().strip().split(',')]data=data.astype(np.dtype([(n,'float64')fornincsv_names]
正在关注thisanswerto"CanIforceanumpyndarraytotakeownershipofitsmemory?"我尝试通过Cython的NumPy包装器使用PythonCAPI函数PyArray_ENABLEFLAGS，但发现它没有公开。以下尝试手动公开它(这只是重现失败的最小示例)fromlibc.stdlibcimportmallocimportnumpyasnpcimportnumpyasnpnp.import_array()ctypedefnp.int32_tDTYPE_tcdefexternfrom"numpy/ndarraytypes.h":voidP
我想创建包含复杂整数值的numpy.ndarray对象。NumPy确实内置了复杂的支持，但仅适用于浮点格式(float和double)；例如，我可以使用dtype='cfloat'创建一个ndarray，但是没有类似的dtype='cint16'。我希望能够创建包含使用8位或16位整数表示的复数值的数组。我找到了thismailinglistpostfrom2007有人询问此类支持的地方。他们推荐的唯一解决方法涉及定义一个新的dtype来保存整数对。这似乎将每个数组元素表示为两个值的元组，但不清楚还需要完成哪些其他工作才能使生成的数据类型与算术函数无缝配合。我还考虑了另一种基于regi
我需要就在我的程序中保存统计数据框架的数据结构的基础选择做出战略决策。我在一张大表中存储了数十万条记录。每个字段都是不同的类型，包括短字符串。我会对需要快速实时完成的数据执行多重回归分析和操作。我还需要使用一些比较流行且支持良好的东西。我知道以下参赛者:array.array的列表这是最基本的事情。不幸的是它不支持字符串。而且我无论如何都需要在其统计部分使用numpy，所以这个是不可能的。numpy.ndarrayndarray能够在每一列中保存不同类型的数组(例如np.dtype([('name',np.str_,16),('grades',np.float64,(2,))])).这
