我正在尝试在我正在分发的包中创建所需的库.它需要SciPy和NumPy库.在开发过程中,我安装了两个
apt-get install scipy
安装了SciPy 0.9.0和NumPy 1.5.1,它运行良好.
我想使用相同的方法pip install- 以便能够在我自己的包的setup.py中指定依赖项.
问题是,当我尝试:
pip install 'numpy==1.5.1'
它工作正常.
但是之后
pip install 'scipy==0.9.0'
惨遭失败
raise self.notfounderror(self.notfounderror.__doc__)
numpy.distutils.system_info.BlasNotFoundError:
Blas (http://www.netlib.org/blas/) libraries not found.
Directories to search for the libraries can be specified in the
numpy/distutils/site.cfg file (section [blas]) or by setting
the BLAS environment variable.
我如何让它工作？
我必须在Python中为我正在做的项目制作拉格朗日多项式.我正在做一个重心的样式,以避免使用显式的for循环而不是Newton的分割差异样式.我遇到的问题是我需要将除法除以零,但Python(或者可能是numpy)只是使它成为警告而不是正常的异常.
所以,我需要知道的是抓住这个警告,好像它是一个例外.我在本网站上发现的相关问题没有按照我需要的方式回答.这是我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
class Lagrange:
def __init__(self, xPts, yPts):
self.xPts = np.array(xPts)
self.yPts = np.array(yPts)
self.degree = len(xPts)-1
self.weights = np.array([np.product([x_j - x_i for x_j in xPts if x_j != x_i]) for x_i in xPts])
def __call__(self, x):
warnings.filterwarnings("error")
try:
bigNumerator = np.product(x - self.xPts)
numerators = np.array([bigNumerator/(x - x_j) for x_j in self.xPts])
return sum(numerators/self.weights*self.yPts)
except Exception, e: # Catch division by 0. Only possible in 'numerators' array
return yPts[np.where(xPts …可能重复:
Python中的转置/解压缩功能
我使用numpy库中的zip()函数来排序元组,现在我有一个包含所有元组的列表.我已经修改了该列表,现在我想恢复元组,以便我可以使用我的数据.我怎样才能做到这一点？
这出现在 Python的隐藏功能中,但我看不到可以解释该功能如何工作的好文档或示例.
如何从生成器对象中构建numpy数组？
让我来说明一下这个问题:
>>> import numpy
>>> def gimme():
... for x in xrange(10):
... yield x
...
>>> gimme()
<generator object at 0x28a1758>
>>> list(gimme())
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> numpy.array(xrange(10))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> numpy.array(gimme())
array(<generator object at 0x28a1758>, dtype=object)
>>> numpy.array(list(gimme()))
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
在这个例子中,gimme()是我想要变成数组的输出的生成器.但是,数组构造函数不会迭代生成器,它只是存储生成器本身.我想要的行为来自numpy.array(list(gimme())),但我不想支付同时在内存中使用中间列表和最终数组的内存开销.有更节省空间的方式吗？
如何将行添加到numpy数组？
我有一个数组A:
A = array([[0, 1, 2], [0, 2, 0]])
如果X中每行的第一个元素满足特定条件,我希望从另一个数组X向此数组添加行.
Numpy数组没有像列表那样的"附加"方法,或者看起来如此.
如果A和X是列表,我只会这样做:
for i in X:
if i[0] < 3:
A.append(i)
是否有一种相似的方式？
谢谢,S ;-)
我用matplotlib在图上绘制线条.现在我想为线上的各个点设置样式,特别是标记.我该怎么做呢？
编辑:澄清我的问题,已经回答,我希望能够在一条线上设置单个标记的样式,而不是在所述行上的每个标记.
这是一个简单的问题,但我说我有一个MxN矩阵.我想要做的就是提取特定的列并将它们存储在另一个numpy数组中,但是我得到了无效的语法错误.这是代码:
extractedData = data[[:,1],[:,9]].
似乎上面的行应该足够了,但我猜不是.我环顾四周,但在这个具体情况下找不到任何语法方面的明智之处.
在使用带有Python绑定的Tensorflow时,如何将张量转换为numpy数组？