numpy 相关问题

将稀疏二维数组或表分解为多个子数组或子表

我想找到一种方法来“套索”稀疏表中的一堆连续/接触的值，并输出一组新表。如果有任何价值观是“感人的”，它们应该是...

np.arange 与数组输入

我希望在给定长度值存储为数组的情况下一次创建多个范围。 例子： 长度 = np.array([1, 5, 10]) 创建范围： 范围 = np.arange(长度) ValueError：真值...

输入类型不支持ufunc“除法”……尝试获取 NumPy 平均值时出现错误问题

我是 Numpy 的新手，我一直在尝试获取从另一个数组派生的数组的平均值。 这是给我错误的代码：“输入不支持 ufunc 'divide'

从原始 VTK (.vtu) 文件读取数据

我想使用Python VTK模块从.vtu文件中提取数据数组。该文件如下所示（省略了文件末尾的原始数据）： 我想使用 Python VTK 模块从 .vtu 文件中提取数据数组。文件如下所示（省略文件末尾的原始数据）： <?xml version="1.0"?> <VTKFile type="UnstructuredGrid" version="0.1" byte_order="LittleEndian"> <UnstructuredGrid> <Piece NumberOfPoints="10471" NumberOfCells="64892"> <PointData> <DataArray type="Float64" Name="potential" NumberOfComponents="1" format="appended" offset="0"/> <DataArray type="Float64" Name="electric field" NumberOfComponents="3" format="appended" offset="83772"/> </PointData> <CellData> <DataArray type="Int32" Name="GeometryIds" format="appended" offset="335080"/> </CellData> <Points> <DataArray type="Float64" NumberOfComponents="3" format="appended" offset="594652"/> </Points> <Cells> <DataArray type="Int32" Name="connectivity" format="appended" offset="845960"/> <DataArray type="Int32" Name="offsets" format="appended" offset="1865068"/> <DataArray type="Int32" Name="types" format="appended" offset="2124640"/> </Cells> </Piece> </UnstructuredGrid> <AppendedData encoding="raw"> 我尝试使用以下Python代码提取数据： import numpy from vtk import vtkUnstructuredGridReader from vtk.util import numpy_support as VN reader = vtkUnstructuredGridReader() reader.SetFileName("charged_wire.vtu") reader.ReadAllVectorsOn() reader.ReadAllScalarsOn() reader.Update() data = reader.GetOutput() potential = data.GetPointData().GetScalars("potential") print(type(potential)) 不幸的是，这个程序打印 NoneType 作为输出，我不太确定需要更改什么才能提取 potential 数组中的数据存储？ 更轻量级的解决方案是使用meshio（我编写的）。除了 numpy 之外，它没有必需的依赖项。安装 pip install meshio 并使用 读取文件 import meshio mesh = meshio.read("foo.vtu") # mesh.points, mesh.cells, mesh.point_data, ... 您没有使用正确的阅读器，这是一个 .vtu 文件，您必须使用 vtkXMLUnstructuredGridReader。 import vtk.vtk # The source file file_name = "path/to/your/file.vtu" # Read the source file. reader = vtk.vtkXMLUnstructuredGridReader() reader.SetFileName(file_name) reader.Update() # Needed because of GetScalarRange output = reader.GetOutput() potential = output.GetPointData().GetArray("potential") 之前的答案是正确的，但正确的导入是 import vtk

这个基准有效吗？对于中型（10000 x 10000）矩阵乘法（CPU），tinygrad 与 torch 或 numpy 相比快得不可思议

我在启用高内存的 google collab CPU 上运行了以下基准测试代码。请指出我进行基准测试的方式中的任何错误（如果有）以及为什么会有如此高性能的b...

这个基准有效吗？ torch、numpy、tinygrad 2000 x 2000 矩阵乘法（CPU）（已编辑）

我对发布的问题表示歉意。舞台上的一个人已经指出，tinygrad 很懒，我应该实现张量来执行 matmul。所以我更新了...

如何根据条件语句使用 numpy.where() 修改数组？

我正在尝试使用 numpy 生成 60 个随机数的数组（0 或 1，即二项式的伯努利子集）。代码的第一部分工作正常，因为它生成 60 个随机数（0 或 1

我如何编写一个类似于 np.logspace 的函数，但具有给定的第一个间隔和灵活的基数？

我正在尝试编写一个函数，该函数返回一个数组，该数组在第一部分中线性增加元素，在第二部分中元素之间的距离不断增加。作为输入，我

在 numpy 中计算布尔矩阵乘法的最佳方法

我想计算布尔数组与其转置的矩阵乘积： 将 numpy 导入为 np a = np.array([[1, 0, 1], [1, 1, 0]], dtype=bool) 最好/最快的方法是什么？ 我做了七...

这个基准有效吗？ torch、numpy、tinygrad 10000 x 10000 矩阵乘法（CPU）

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如何将一个数组中的掩码应用到另一个数组？

我已经多次阅读了屏蔽数组文档，到处搜索，感觉非常愚蠢。我无法弄清楚如何将一个数组中的掩码应用到另一个数组中。 前...

使用布尔值对数组进行切片

鉴于： a = numpy.zeros(100, dtype=bool) a[10:20] = 真 a[40:60] = 真 我希望将长度也是 100 的数组 b 分割成两个数组： b[10:20]、b[40:60] 换句话说，我希望建立...

numpy 零或空数组

我写代码，效率很重要。 实际上我需要二维数组，我在 for 循环中填充 0 和 1。什么更好，为什么？ 创建空数组并用“0”和“1”填充它。是

numpy.apply_along_axis 上的 mypy 警告

编辑2024年10月18日： 下面显示了该问题的更简单的再现。 mypy_arg_type.py： 将 numpy 导入为 np 从 numpy.typing 导入 NDArray 随机导入 def 获胜者(_: NDArray[np.by...

合并 numpy 数组将 int 转换为十进制

我需要将2个数组合并在一起 所以如果 一个=[] 和 b 是数组([76522, 82096], dtype=int64) 合并将是 [76522, 82096] 但我以十进制形式得到这个 数组([76522., 82096.]) ...

合并nujmpy数组将int转换为十进制

我需要将2个数组合并在一起 所以如果 一个=[] 和 b 是数组([76522, 82096], dtype=int64) 合并将是 [76522, 82096] 但我以十进制形式得到这个 数组([76522., 82096.]) ...

如何使用 numpy 轻松执行随机矩阵乘法？

我想生成 2 个随机 3x4 矩阵，其中条目呈正态分布，A 和 B。之后，我有一个 2x2 矩阵 C = [[a,b][c,d]]，我想用它生成 2 个新的 3x4 矩阵...

无法在Python 3.9上安装带有Poetry的Numpy 1.20.2

当我尝试在 Python 3.9.0 虚拟环境中使用 Python Poetry 1.1.4 包管理器（poetry add numpy）安装 Numpy 1.20.2 模块时，我得到： 错误：numpy 构建轮子失败 失败了...

在 Jupyter Notebook 中使用 ipywidgets 通过鼠标单击捕获 Matplotlib 坐标

简短的问题 我想通过用鼠标在 Jupyter Notebook 内的 Matplotlib 图上单击不同位置来捕获坐标。我想使用 ipywidgets 而不使用任何 Matplotlib 魔法

如何动态改变包中计算的浮点精度？

我正在用 python 编写一个包，它使用不同的库（numpy、numexp、pyfftw）执行许多数组操作。它由几个实用程序脚本和一个解析 .ini 文件的模拟脚本组成...