我正在尝试绘制干草叉fork随时间的发展。x和y之间的关系开始时近似线性，但最终呈S形S形状。最终关系不是函数；x的某些值有多个y值。Matplotlib为曲面图做了很好的线框，但这些曲面图似乎无法处理非函数。有没有另一种方法来描绘这种关系的表面？(如果可能的话，我不想要一个实心的形状。)目前我的数据在零数组中，其中1表示表面位置的近似值。我已经包含了一个非常小的示例数据集，以及将绘制它们位置的示例代码。我如何“连接点”？我的实际数据集更大(500x200x200)且种类繁多，因此我需要开发一个灵活的系统。这就是最终数字可能的样子:来自readingmplot3ddocumentati
我想了解python的一个奇怪行为。让我们考虑一个矩阵M，其形状为6000x2000。该矩阵填充有符号整数。我想计算np.transpose(M)*M。两种选择:当我“自然地”执行此操作时(即没有指定任何类型)，numpy选择类型np.int32并且该操作大约需要150秒。当我强制类型为np.float64(使用dtype=...)时，相同的操作大约需要2秒。我们如何解释这种行为？我天真地认为int乘法比float乘法便宜。非常感谢您的帮助。 最佳答案 不，整数乘法并不便宜。但稍后会详细介绍。很可能(我有99%的把握)numpy调用
尝试在Python中计算SVD以找到光谱中最重要的元素，并创建了一个仅包含最重要部分的矩阵。在python中我有:u,s,v=linalg.svd(Pxx,full_matrices=True)返回3个矩阵；其中“s”包含对应于u、v的大小。为了构造一个包含信号所有重要部分的新矩阵，我需要捕获“s”中的最高值并将它们与“u”和“v”中的列以及生成的矩阵相匹配应该给我最重要的数据部分。问题是我不知道如何在Python中执行此操作，例如，我如何找到“s”中的最高数字并选择“u”和“v”中的列以创建一个新矩阵？(我是Python和numpy的新手)所以非常感谢任何帮助编辑:importwav
我以为是data[data.agefm.isnull()]和data[data.agefm==numpy.nan]是等价的。但是不，第一个真正返回agefm为NaN的行，但第二个返回一个空的DataFrame。我感谢省略的值总是等于np.nan，但这似乎是错误的。agefm列有float64类型:(Pdb)data.agefm.describe()count2079.000000mean20.686388std5.002383min10.00000025%17.00000050%20.00000075%23.000000max46.000000Name:agefm,dtype:floa
我对编程非常陌生，但我决定从事一个有趣的项目，因为我最近学习了如何以参数形式表示球体。当三个球体相交时，有两个相交点是不同的，除非它们仅在一个奇点处重叠。球体的参数表示:我的代码是根据Python/matplotlib:plottinga3dcube,asphereandavector?的答案修改的,添加了指定x、y和z原点以及球体半径的功能。许多类似的问题是用C++、Java和C#编写的，我根本看不懂(我几乎不知道我在做什么所以放轻松)。我的代码:importnumpyasnpdefmake_sphere_x(x,radius):u,v=np.mgrid[0:2*np.pi:5000
这不像好奇心那么严重。在我的64位linux解释器中我可以执行In[10]:np.int64==np.int64Out[10]:TrueIn[11]:np.int64isnp.int64Out[11]:True太好了，正是我所期望的。但是我发现了numpy.core.numeric模块的这个奇怪的属性In[19]:fromnumpy.core.numericimport_typelessdataIn[20]:_typelessdataOut[20]:[numpy.int64,numpy.float64,numpy.complex128,numpy.int64]奇怪为什么numpy.in
这个问题的动机是ananswer到questiononimprovingperformance在pandas中与DatetimeIndex进行比较时。该解决方案通过df.index.values将DatetimeIndex转换为numpy数组，并将该数组与np.datetime64对象。这似乎是从此比较中检索bool数组的最有效方法。pandas的一位开发人员对这个问题的反馈是:“这些通常不一样。提供numpy解决方案通常是一种特殊情况，不推荐使用。”我的问题是:对于一部分操作，它们是否可以互换？我很感激DatetimeIndex提供了更多功能，但我只需要基本功能，例如切片和索引。对于
我用np.save()保存了几个numpy数组，放在一起它们非常大。是否可以将它们全部加载为内存映射文件，然后连接并切分所有文件，而无需将任何内容加载到内存中？ 最佳答案 显然使用numpy.concatenate将数组加载到内存中。为避免这种情况，您可以轻松地在新文件中创建第三个memmap数组，并从您希望连接的数组中读取值。以更有效的方式，您还可以将新数组附加到磁盘上的现有文件。在任何情况下，您都必须为数组选择正确的顺序(行优先或列优先)。以下示例说明如何沿轴0和轴1连接。1)沿axis=0连接a=np.memmap('a.ar
存在MATLAB代码来查找所谓的“最小体积封闭椭圆体”(例如here，还有here)。为方便起见，我将粘贴相关部分:function[A,c]=MinVolEllipse(P,tolerance)[dN]=size(P);Q=zeros(d+1,N);Q(1:d,:)=P(1:d,1:N);Q(d+1,:)=ones(1,N);count=1;err=1;u=(1/N)*ones(N,1);whileerr>tolerance,X=Q*diag(u)*Q';M=diag(Q'*inv(X)*Q);[maximumj]=max(M);step_size=(maximum-d-1)/((d
我正在尝试使用以下矩阵并执行代码中所示的点积。我检查了矩阵的大小，所有矩阵都是(3,1)，但最后两个点积给我带来了错误。coordinate1=[-7.173,-2.314,2.811]coordinate2=[-5.204,-3.598,3.323]coordinate3=[-3.922,-3.881,4.044]coordinate4=[-2.734,-3.794,3.085]importnumpyasnpfromnumpyimportmatrixcoordinate1i=matrix(coordinate1)coordinate2i=matrix(coordinate2)coor
