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我有一个奇怪的子类numpy.ndarray问题,感觉像 Values of instance variables of superclass persist across instances of subclass 但是,为了我的例子,我还没有完全理解或使其工作. 阅读 Slightly more realistic example – attribute added to existing a

我试图在column1上排序以下数组,然后是column2然后是column3 [[2008 1 23 AAPL Buy 100] [2008 1 30 AAPL Sell 100] [2008 1 23 GOOG Buy 100] [2008 1 30 GOOG Sell 100] [200

我正在写一个耗时的程序.为了减少时间,我尽力使用numpy.dot而不是for循环. 但是,我发现矢量化程序的性能比for循环版本差得多： import numpy as npimport datetimekpt_list = np.zeros((10000,20),dtype=float)rpt_list = np.zeros((1000,20),dtype=float)h_r

我正在使用多维Numpy数组.我注意到在使用其他索引数组访问这些数组时会出现一些不一致的行为.例如： import numpy as npstart = np.zeros((7,5,3))a = start[:,:,np.arange(2)]b = start[0,:,np.arange(2)]c = start[0,:,:2]print a:, a.shap

我通常使用大量的模拟工作.有时,我需要计算粒子集的质心.我注意到在许多情况下,numpy.mean()返回的平均值是错误的.我可以弄清楚这是由于累加器的饱和.为了避免这个问题,我可以在小组粒子中将所有粒子的总和分开,但这是不舒服的.任何人都有如何以优雅的方式解

我有一个旧的遗留Fortran代码,将从Python调用.在此代码中,数据数组由某种算法计算.我简化了它：假设我们有10个元素可以继续(在实际应用中它通常是10e 6而不是10)：number_of_elements = 10 element_id_1 = [0, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 0, 3, 0] # size = number_of