在下面的代码中,我有一个简单的for循环,我想替换它,希望是一个更快的矢量化numpy操作.
import numpy as np
b = np.array([9,8100,-60,7], dtype=np.float64)
a = np.array([584,-11,23,79,1001,0,-19], dtype=np.float64)
m = 3
n = b.shape[0]
l = n-m+1
k = a.shape[0]-m+1
QT = np.array([-85224., 181461., 580047., 8108811., 10149.])
QT_first = QT.copy()
out = [None] * l
for i in range(1, l):
QT[1:] = QT[:k-1] - b[i-1]*a[:k-1] + b[i-1+m]*a[-(k-1):]
QT[0] = QT_first[i]
# Update: Use this QT to do something with the ith element of array x
# As i updates in each iteration, QT changes
out[i] …我是 Networkx 的新手，并试图弄清楚如何使用 spring 布局，但在节点之间应用不同的边缘值（即，节点之间的不同距离）而不是相同的边缘值。
本质上，我想要一个图，它试图维护一组预定义的节点-节点距离（可能使用弹簧布局来找到一些局部最小值），其中某些边的权重高于其他边。但是，Networkx 文档表明所有边都将具有相同的权重。
此外，在绘制 spring_layout 图的一个简单案例中，我注意到每次运行时生成的图都会改变构象。有没有办法恢复相同的图形（即设置一些随机种子）？
import networkx as nx
G = nx.path_graph(5)
nx.draw(G)
我有一个简单的 Python 类：
class Node(object):
def __init__(self):
self._left = self
self._right = self
@property
def left(self):
return self._left
@left.setter
def left(self, value):
self._left = value
@property
def right(self):
return self._right
@right.setter
def right(self, value):
self._right = value
我想 jit 这个类，但不清楚如何在self._left和self._right为Node对象类型时定义类型。我遇到了另一个答案.class_type.instance_type，但该示例仅引用包含不同类实例的类属性。就我而言，由于Node尚未定义，我无法声明以下规范：
spec=[("_left", Node.class_type.instance_type),
("_right", Node.class_type.instance_type),
]
@jitclass(spec)
class Node(object):
有没有一种很好的方法来测量或检查scipy.sparse矩阵的密度？
例如：
import scipy.sparse
import numpy as np
row = np.array([0,3,1,0])
col = np.array([0,3,1,2])
data = np.array([4,5,7,9])
mat = scipy.sparse.coo_matrix((data,(row,col)), shape=(4,4))
print mat.todense()
[[4 0 9 0]
[0 7 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 5]]
也许返回的东西可以让我获得总体密度的一般统计信息，例如每行的平均占用率（即第一行占2/4值，第二行占1/4，第三行占0/4，第四行占1/4因此平均占用率/密度将为1/4），stddev，方差等。也许可以采用一种更好的密度度量标准，而该密度度量标准不依赖于矩阵的大小（假设其足够大）。
我是Perl继承的新手,并且无法找到继承父构造函数的明确指令.我假设父类中的所有方法(包括构造函数)都是继承的,但看起来并非如此.所以,这还不够:
package Child;
use strict;
use Parent;
our @ISA=qw(Parent);
相反,我需要添加一个调用父构造函数的构造函数:
package Child;
use strict;
use Parent;
our @ISA=qw(Parent);
sub new {
my $self=Parent::new(shift);
bless $self;
return $self;
}
也许有人可以为我澄清逻辑并告诉我是否继承父构造函数而不执行上面的操作(显式声明并调用父构造函数)？
我有一个1维的numpy数组,其中每个元素的值i指向数组中的另一个索引.每个集群中心都有一个唯一的负(整数)值.目标是将每个元素分配给一个集群.
例
# Generated/pre-computed elsewhere
a = np.array([6, 8, 1, -1, 0, 3, -2, 4, -3, 10, 5])
因此,聚类中心是元素3,6和8(因为它们具有负值)并且它们分别被标记为聚类-1,-2和-3.所以,从那以后
a[0] = 6 --> a[6] = -2,
然后a [0]可以指定为-2.同样,因为
a[5] = 3 --> a[3] = -1,
然后a [5]可以指定为-1.遵循此逻辑,然后可以将所有元素分配给集群中心.结果数组将是:
[-2, -3, -3, -1, -2, -1, -2, -2, -3, -1, -1]
我知道如何在纸上实现这一点,但我不知道如何在代码中实现这一点或在numpy中使用矢量化代码.
更新:根据下面unutbu的答案,我用for循环替换了while循环,以避免无限循环:
a = np.array([6, 8, 1, -1, 0, 3, -2, 4, -3, 10, 5])
for i in range(len(a)):
mask = a >= 0
if not mask.any(): break
a[mask] …