它似乎是某种横向连接,但我在网上找不到任何文档.这是一个最小的工作示例:
In [1]: from numpy import c_
In [2]: a = ones(4)
In [3]: b = zeros((4,10))
In [4]: c_[a,b]
Out[4]:
array([[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
def save_file(self, outputfilename = self.image_filename):
self.file.read(outputfilename)
....
NameError: name 'self' is not defined在第一行给出.似乎Python不接受它.如何重写代码以免引发异常？
当我从改变工作组大小16来32或更大的东西,我得到一个CL_INVALID_WORK_GROUP_SIZE错误.matrix_size是64.
localWorkSize[0] = groupsize;
localWorkSize[1] = localWorkSize[0];
globalWorkSize[0] = matrix_size;
globalWorkSize[1] = globalWorkSize[0];
首先,我检查了clEnqueueNDRangeKernel的文档,其中列出了四(5)种不同的原因CL_INVALID_WORK_GROUP_SIZE,但我认为它们不适用.请检查我的结论.(我希望你不介意我的QA风格)
Q CL_INVALID_WORK_GROUP_SIZE if local_work_size is specified and number of work-items specified by global_work_size is not evenly divisable by size of work-group given by local_work_size
甲 64%32 = 0
Q or does not match the work-group size specified for kernel using the __attribute__((reqd_work_group_size(X, Y, Z))) qualifier in program source.
答: 据我了解帮助,我没有使用 …
我想转换a = [1,2,3,4,5]成a_string = "1 2 3 4 5".真正的numpy数组相当大(50000x200)所以我认为使用for loops太慢了.
这是什么意思？
我的函数从python/c库中获取两个numpy数组.在该函数调用之后,我打开调试器来查找错误,所以我添加了一行来查看两个numpy数组.
import pdb; pdb.set_trace()
但是对于其中一个arrays pdb唯一返回消息的值*** Newest frame
PDB输出:
(Pdb) type(d)
<type 'numpy.ndarray'>
(Pdb) type(f)
<type 'numpy.ndarray'>
(Pdb) f.shape
(3, 3, 17856)
(Pdb) d[0].shape
*** Newest frame
(Pdb) d[0]
*** Newest frame
如果我使用pylint(通过sublimerlinter),我收到以下警告消息:
W602 deprecated form of raising exception
这个我如何在我的代码中使用异常:
if CONDITION == True:
raise ValueError, HELPING_EXPLANATION
我正在使用boto和python以及amazon s3.
如果我使用
[key.name for key in list(self.bucket.list())]
然后我得到所有文件的所有密钥.
mybucket/files/pdf/abc.pdf
mybucket/files/pdf/abc2.pdf
mybucket/files/pdf/abc3.pdf
mybucket/files/pdf/abc4.pdf
mybucket/files/pdf/new/
mybucket/files/pdf/new/abc.pdf
mybucket/files/pdf/2011/
什么是最好的方式
1. either get all folders from s3
2. or from that list just remove the file from the last and get the unique keys of folders
我想这样做
set([re.sub("/[^/]*$","/",path) for path in mylist]
编译函数时theano,可以通过指定更新共享变量(比如X)updates=[(X, new_value)].现在我试图只更新共享变量的子集:
from theano import tensor as T
from theano import function
import numpy
X = T.shared(numpy.array([0,1,2,3,4]))
Y = T.vector()
f = function([Y], updates=[(X[2:4], Y)] # error occur:
# 'update target must
# be a SharedVariable'
代码将引发错误"更新目标必须是SharedVariable",我猜这意味着更新目标不能是非共享变量.那么有没有办法编译一个函数只是udpate共享变量的子集？
如果知道列表的长度和数组的大小,那么将numpy数组列表合并到一个数组中的最快方法是什么？
我尝试了两种方法:
merged_array = array(list_of_arrays)从Python化的方式来从numpy的阵列的列表创建numpy的阵列和
vstack
您可以看到vstack更快,但由于某种原因,第一次运行比第二次运行时间长三倍.我假设这是由(缺少)预分配引起的.那么我将如何为数组预分配vstack？或者你知道更快的方法吗？
谢谢!
[UPDATE]
我(25280, 320)不想要(80, 320, 320)哪种方式,不merged_array = array(list_of_arrays)适合我.谢谢Joris指出这个!
输出:
0.547468900681 s merged_array = array(first_list_of_arrays)
0.547191858292 s merged_array = array(second_list_of_arrays)
0.656183958054 s vstack first
0.236850976944 s vstack second
码:
import numpy
import time
width = 320
height = 320
n_matrices=80
secondmatrices = list()
for i in range(n_matrices):
temp = numpy.random.rand(height, width).astype(numpy.float32)
secondmatrices.append(numpy.round(temp*9))
firstmatrices = list()
for i in …该theano安装文档状态,即theano将作为默认使用BLAS库从numpy的,如果"BLAS库可为动态加载库".这似乎不适用于我的机器,请参阅错误消息.
如果您需要更多信息,请说明!
错误信息
We did not found a dynamic library into the library_dir of the library we use for blas. If you use ATLAS, make sure to compile it with dynamics library.
/usr/bin/ld: cannot find -lblas
附录
该theano除其他事项外库的需求与NumPy和BLAS库.如果你sudo apt-get install python-numpy python-scipy在Ubuntu下安装它,我认为numpy带有BLAS .
这是文件列表 /usr/lib64/python2.6/dist-packages/scipy/lib/blas
cblas.so info.py __init__.py scons_support.py setup.py
fblas.so info.pyc __init__.pyc scons_support.pyc setup.pyc
setupscons.py test
setupscons.pyc
这是输出distutils.__config__.show()如下
blas_info:
libraries = ['blas']
library_dirs = ['/usr/lib64'] …