涉及 np.linalg.eig 的单个 Python 脚本莫名其妙地占用了 128 个 CPU？

[英]A single Python script involving np.linalg.eig is inexplicably taking 128 CPUs?

注意：问题似乎与np.linalg.eig和eigsh以及scipy.sparse.linalg.eigsh 。 对于不涉及这些功能的脚本，AWS 盒子上的一切都按预期工作。 我发现有问题的最基本的脚本是：import numpy as np for i in range(0, num_iter) ...

（Pandas）是否有更快的方法来查找一行中所有值的索引，这些值等于 pandas 中该行中的最大值？

[英](Pandas) Is there a faster way to find the indexes of all values in a row which are equal to the max in that row in pandas?

我有一个带有多列浮点值的 pandas dataframe Cellvoltage。 我正在尝试获取等于每行最大值的所有值的索引。 因此，为了实现这一点，我使用以下代码： 是否有更好/更快的方法来实现相同的目标？ ...

Python除以numpy arrays时如何保持小数

[英]How to maintain decimals when dividing with numpy arrays in Python

因此，我正在努力在 Python 中实现我自己的同质性统计测试版本，用户将提交列表列表，函数将计算相应的 chi 值。 我发现的一个问题是我的 function 在执行除法时删除了小数点，导致小样本量的 chi 值有些不准确。 这是代码： 打印结果时，我看到b[x][y]值为[[33 29 23] ...

计算时间Python【Python数据分析3E】

[英]Computing time in Python [Python for Data Analysis 3E]

在数据分析 3E 的 Python 的第 4 章中，它显示了以下示例并声称 numpy 应该更快。 然而，当我自己尝试时，我得到了非常不同的结果，如下图所示，其中 numpy 实际上需要更长的时间。 请问谁能帮忙解释一下作者在书中的意思吗？ ...

argsort() 仅将正负值分开并添加一个新的 pandas 列

[英]argsort() only positive and negative values separately and add a new pandas column

我有一个 dataframe，它有列“col”，有正数和负数。 我想分别对正数和负数进行排名，只排除 0，以免搞乱排名。 我的问题是我下面的代码正在更新“col”列。 我必须保留它的参考但不确定在哪里？ ...

如何使用 Reed-Solomon 编码高效地创建生成矩阵

[英]How to efficiently create generator Matrix using Reed-Solomon encoding

我正在编写一个 function 以在 Python 中使用 Reed-Solomon 编码创建生成器矩阵。它目前正在使用 for 循环，但我想知道是否有更有效的方法。 我的代码是： 编码是： 我相信我的 function 可以工作，但可能无法很好地扩展到大 p 和 k ...

注释包含 NDArray 的元组

[英]Annotate a tuple containing an NDArray

我正在尝试注释返回元组的 function： tuple[NDArray[Any, Int32 | Float32], dict[str, Any]]: tuple[NDArray[Any, Int32 | Float32], dict[str, Any]]:对 NDArray 使用nptypin ...

如何在 python 中将列划分为不同的分位数

[英]How can i divide column into different quantiles in python

我有这样的数据高的低的价格 10 5个 7 我想知道价格在哪个分位数 什么是分位数边界我尝试发布代码但一次又一次地收到以下错误您的帖子似乎包含格式不正确的代码 预计 Output： 高的低的价格季度 Qtr_Ranges 10 5个 8个 Q3 10, 8.75, 7.5,6.25,5 1 ...

Python 中 RGB 到自定义颜色空间图像实时转换的替代更快方法

[英]Alternate faster method for RGB to self-defined color-space image conversion in real-time in Python

问题： 我已经使用一些循环定义了我自己的色彩空间（黄色-蓝色），并希望使用一些后处理过滤器将标准高清图像从 RGB 实时转换为 YB，但是我编写的方法在速度慢。 语境： 我想知道 colors 狗会看到什么，发现它们无法区分绿色和红色： 所以我决定定义自己的 YB 色彩空间，如下图所示： cal ...

取第三个轴具有最大值的轴

[英]Take axis where third axis has max value

我有一个n堆叠二维矩阵的数组，这里n = 3 ： 我想返回一个二维矩阵，其行是n堆叠矩阵的第二列具有最大值的行。 对于上面的数组，预期的 output 将是： 我尝试使用内置的np.max但这将返回两列的最大值，即： ...

在图像锐化中执行相同操作后得到不同的图像 arrays

[英]Getting different image arrays after doing the same operation in Image Sharpening

我正在尝试通过应用反锐化蒙版来锐化图像，您可以在其中用高斯模糊图像减去图像，然后将差异添加回图像。 这是我运行的代码： 原图： 锋利的： 而不是上面的代码，如果我运行： 然后我得到正确的清晰图像： 有人可以向我解释为什么我在第一个代码中得到奇怪的结果吗？ 根据我的理解，这两段代码都在进行相同的数学 ...

在 python numpy 中，如果我们知道索引，如何用数组 B 替换数组 A 中的某些行

[英]In python numpy, how to replace some rows in array A with array B if we know the index

在 python numpy 中，如果我们知道索引，如何用数组 B 替换数组 A 中的某些行。 例如我们有 我想改变一个 我考虑过np.where这个函数但是它需要创建bool条件，不是很方便， ...

Python Opencv：如何计算一张图片中属于天空的像素点总数

[英]Python Opencv: how to calculate the number of pixels that belong to the sky in a picture over total

我目前正在学习 opencv 来处理 Python 中的图像。我有一些图片，我应该检测图片的哪一部分代表天空：然后，我应该计算属于天空的像素数占总数。 在你看来，有没有办法用 opencv 来做到这一点，或者我应该训练一个神经网络来识别一系列图片中的天空？ 任何帮助将不胜感激。 谢谢你。 我在 op ...

Python中一定范围内的数值个数

[英]Number of values within a certain range in Python

我有一个数组A 。 我想打印[1e-11,1e-7]范围内的值总数。 但是我收到一个错误。 我提出了预期的 output。 错误是 预期的 output 是 ...

无法获得某个 function 曲线下的分数

[英]Having trouble getting points under the curve for a certain function

我试图生成随机点并保留曲线内的点，这变得有点困难。 这是我的代码： 但我一直得到的只是整个网格的分布，我在 for 循环内专门使用 if 来提及我的条件。 这是怎么回事？ 我试图生成随机数，而它们保留了曲线下的那些。 我所期望的正是这样。 我尝试使用 sort() 对随机数列表进行排序，但这不知何故 ...

获取二维数组的平均值

[英]Getting mean of 2D array

我有 n = 1000 个图像的矢量表示，其中每个图像表示为 2048 个数字。 因此，我有一个形状为 (1000, 2048) 的 numpy 数组，我需要在 2048 维向量中求平均值。 如果我运行这个 function： 我得到一个形状为 (1000,) 的 ndarray。 如何正确循环遍历 ...

尝试 plot a function 时出现有关具有不同尺寸的 x 和 y 的错误

[英]Getting error about x and y having different dimensions when trying to plot a function

我正在尝试使用 NumPy 计算 function 的导数（我知道使用 SciPy 会更容易，但我正在尝试学习如何执行此操作）。 到目前为止，我已经能够 plot 原始 function，但我不确定如何计算导数。 ValueError：x 和 y 必须具有相同的第一维，但具有形状 (10,) 和 ...

梯度下降的实现效率非常低，并非在所有情况下都有效

[英]Implementation of gradient descent is very inefficient and does not work in all cases

我应该为线性回归实现梯度下降。 这是实现： 这适用于小型数据集（25 个元素），但当使用大型数据集（20000 个元素）时，它变得非常慢。 我该如何优化呢？ 我试图向量化所有函数，但J()和get_gradient()似乎特别慢。 我还注意到，在使用大型数据集进行调试时，错误会随着算法的运行而增加， ...

为什么 numpy.where() 返回 2 arrays？

[英]Why is numpy.where() returning 2 arrays?

我对numpy function np.where()感到困惑。 例如，如果我们有： output 这里，数组b包含 2 行和 6 列。 我不确定为什么np.where输出两个 arrays，但二维数组可能是原因。 但是，每个数组包含十个元素； 这是怎么来的？ ...

np.piecewise 为 integer 数组生成不正确的值

[英]np.piecewise generates incorrect values for integer array

我有一个 numpy 分段 function 定义为 我不知道为什么这个 function 会为各种 x 值返回不正确的值。 特别是，运行以下 将给出 A = array([ 0.42073549, -0.467808 ])，但 B = array([0, 0])。 为什么会这样？ 我期待 B = ...