사전에 k이라는 {(i,j):NumPy.array} 형식의 집합이 있으며 특정 평가를 위해 NumPy.arrays를 반복합니다. datarr = ['PowUse', 'PowHea', 'PowSol', 'Top']
for i in range(len(dat)): exec(datarr[i]+'={}')
그래서 난 항상 문자열의 원래 목록을 changeing
psycopg2를 사용하여 재 배열에서 많은 양의 데이터를 포스트그레스로 가져 오는 가장 좋은 방법, 즉 최소한의 코딩 방법을 알고 싶습니다. 나는 캐스트를 사용하는 몇 가지 물건을 보았지만 실제로는 그것이 해협이 될 것이라고 생각했으며 웹에서 좋은 것을 찾을 수있었습니다. 예제에는 여러 열에 대해 서로 다른 데이터 형식으로 재 배열에서 읽은 200 개의
다음 numpy 코드를 고려하십시오. A[start:end] = B[mask]
여기에서 A과 B은 동일한 수의 열을 가진 2D 배열입니다. start 및 end은 스칼라입니다. mask는 1D 부울 배열입니다. (end - start) == sum(mask). 원칙적으로 위의 작업은 B의 요소를 A에 직접 복사하여 O(1) 임시 저장소를 사용하여 수행
저는 실제 적분을 성공적으로 통합하기 위해 scipy.integrate.quad를 지금 사용하고 있습니다. 복잡한 통합을 통합해야하는 상황이 나타났습니다. 쿼드는 다른 scipy.integrate 루틴처럼 그렇게 할 수 없을 것 같습니다. scipy.integrate를 사용하여 복잡한 integrand를 통합 할 수있는 방법이 있습니까? 실제와 가상 부분의
numpy mgrid 명령을 사용하여 각 요소에 특정 값이 있고 인덱스에 공간 정보가 유지되도록 3D 배열을 만들었습니다. 예를 들어, z 축 (3 차원)에서 합산 한 결과 implow() 함수로 matplotlib에서 결과 2D 배열을 사용하여 서로 다른 binned 픽셀 값을 갖는 이미지를 얻을 수 있습니다. 내 질문은 :이 격자 (a, b, c)의
numpy은 내부 및 외부 벡터 제품, 벡터 - 행렬 곱셈 등의 경우에 여러 개의 코어 (인텔 하드웨어에서)를 사용하는 것과 관련하여 최첨단 기술이 무엇입니까? 필요하다면 numpy을 재구성 해줘서 기쁩니다. 그러나이 시점에서 코드를 변경하지 않고 작업을 빠르게 할 수있는 방법을 모색 중입니다. 참고로 , 내 다음, 나는 두 개 이상의 코어를 사용하는 nu
C++에서 생성 된 공백으로 구분 된 텍스트가 포함 된 데이터 파일을 구문 분석하고 있습니다. 주행 계산 중 일부는 오버 플로우, 언더 플로 또는 NaN을 생성합니다. "1. # INF00"및 "1. # IND00"문자열은 numpy.array()에 의해 처리되지 않아 "invalid literal for float()"오류를 반환합니다. 다음과 같이 대체
numpy.memmap 개체가 mode='r' (읽기 전용)으로 생성 된 경우 개체 자체를 삭제하지 않고 실제 RAM에서로드 된 페이지를 모두 제거하도록 강제 할 수있는 방법이 있습니까? 다른 말로하면 memmap 인스턴스에 대한 참조를 유효하게 유지하지만 디스크에있는 데이터를 캐시에 사용하여 커밋되지 않은 모든 실제 메모리를 유지하고 싶습니다. memma