小编Jan*_*Jan的帖子

我读过双标量，但只是部分理解。根据我的理解，这是Numpy可以计算的范围。这就是为什么这里的大多数问题都集中在除以零上（这是一个错误，因为答案将超出范围（无穷大））。

但我不确定我的理解是否正确。另外，我看不到有关RuntimeWarning:overflow在 double_scalars 中遇到的其他原因。什么会导致双标量中遇到溢出？

我在 sublime 命令控制台中运行代码，但意外按下ctrl+f以在代码中查找一些文本。所以命令控制台被搜索框取代。如何在不按 ctrl+B 的情况下再次出现命令控制台，因为它将启动新的代码运行？代码已运行到目前为止，我只想继续它并需要查看控制台中打印的进度（我在代码中有打印行）？

Matplotlib将我的矩阵的每列绘制a成4列蓝色,黄色,绿色,红色.

然后,我只绘制矩阵中的第二,第三,第四列a[:,1:4].是否有可能使Matplotlib从默认值中忽略蓝色并从黄色开始(所以我的每一行都得到与之前相同的颜色)？

a = np.cumsum(np.cumsum(np.random.randn(7,4), axis=0), axis=1)

lab = np.array(["A","B","C","E"])

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a)
ax.legend(labels=lab )
# plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a[:,1:4])
ax.legend(labels=lab[1:4])
plt.show()

我想生成一个大的稀疏矩阵并总结它,但我遇到MemoryError了很多.所以我尝试通过scipy.sparse.csc_matrix.sum进行操作,但发现数据类型matrix在获取总和后变回了numpy .

window = 10    
np.random.seed = 0
mat = sparse.csc_matrix(np.random.rand(100, 120)>0.5, dtype='d')
print type(mat)
>>> <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'>

mat_head = mat[:,0:window].sum(axis=1)
print type(mat_head)
>>> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>

所以我生成mat零作为矩阵只是为了测试结果mat_head是全零.

mat = sparse.csc_matrix((100,120))
print type(mat)
>>> <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'>
mat_head = mat.sum(axis=1)
print type(mat_head)
>>> <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
print np.count_nonzero(mat_head)
>>> 0

为什么会这样？因此,总和scipy.sparse来说,保留内存不会numpy因为它们改变数据类型而受益吗？

根据NetworkX 的说法，

draw_networkx(G, pos=None, arrows=True, with_labels=True, **kwds), 

node_size可以是标量或数组，但font_size必须是整数。如果节点很大，如何将字体大小更改为更大？事实上，是否可以根据节点大小更改字体大小？

我ddd为zip()三排的;

aaa = np.array([1, 1, 1, 1, 3, 2])
bbb = np.array([10, 10, 2, 2, 3, 2])
ccc = np.array([5, 15, 9, 11, 20, 10])
ddd = zip(aaa, bbb, ccc)

我想获得的元素平均ccc由元素分组aaa,并bbb在相同的索引.在上面的例子中,ccc它们对应的(aaa, bbb)对有两个值(1, 10),所以我想要两个ccc值5和15 的平均值.

到目前为止,我只设法计算出相同ccc值的分组平均值bbb:

>>> [(chosenb, np.mean([cc for aa,bb,cc in ddd if bb==chosenb])) for chosenb in set([b for a,b,c in ddd])]
[(10, 10.0), (3, 20.0), (2, 10.0)] …

我只是将样本增加到 12 个，发现axes.prop_cycle()默认情况下只有 10 种颜色（我认为是tab10。）。所以我得到了IndexError: list index out of range。

我的简化代码。每个样本值都表示在矩阵的每一行中

matrix = np.random.randint(25, size=(12, 4))

for p in xrange(12):
  ax_eachp = plt.subplot2grid((protcount, 1), (p, 0), rowspan=1, colspan=1)
  ax_eachp.plot(matrix[p], color=colors[p])

如果我想保留前 10 种颜色，我可以手动再添加 2 种颜色吗tab10？或者如何更改为其他定性彩色图？

我有一个来自制表符分隔文件的字符串(带回车符和换行符)

"a\taa\taaa\r\nb\tbb\tbbb\r\nc\tcc\tccc"

我想将此字符串转换为数组

[["a","aa","aaa"],["b","bb","bbb"],["c","cc","ccc"]]

现在我已经做了.scan(/(.+?)\r\n/)但我仍然只有

[["a\taa\taaa"],["b\tbb\tbbb"],["c\tcc\tccc"]]

我有相当大的数组来填充矩阵(关于5e6元素).我知道快速的填充方式就像是

(简化示例)

bbb = (np.array([1,2,3,4,1])) # row
ccc = (np.array([0,1,2,1,0])) # column
ddd = (np.array([55.5,22.2,33.3,44.4,11.1])) # values

experiment = np.zeros(shape=(5,3))
experiment[bbb, ccc] = [ddd] # filling
>[[  0.    0.    0. ]
 [ 11.1   0.    0. ]
 [  0.   22.2   0. ]
 [  0.    0.   33.3]
 [  0.   44.4   0. ]]

但如果我想要最大值ddd.有点像# filling

#pseudocode
experiment[bbb, ccc] = [ddd if ddd > experiment[bbb, ccc]]

矩阵应该返回

>[[  0.    0.    0. ]
 [ 55.5   0.    0. ]
 [  0. …

我想要对相同键的值进行求和:H, C, O, N, S根据字典composition输入字符串的组合A, C, D, E.

composition = {
    'A':  {'H': 5, 'C': 3, 'O': 1, 'N': 1},
    'C':  {'H': 5, 'C': 3, 'O': 1, 'N': 1, 'S': 1},
    'D':  {'H': 5, 'C': 4, 'O': 3, 'N': 1},
    'E':  {'H': 7, 'C': 5, 'O': 3, 'N': 1},
}

string_input = ['ACDE', 'CCCDA']

预期的结果应该是

out = {
    'ACDE' : {'H': 22, 'C': 15, 'O': 8, 'N': 4, 'S': 1},
    'CCCDA' : {'H': 15, …

我想创建一个列表,其中包含来自零的重复连续数字 list1

list1 = [3,5,4,1,2,2]

预期列表应该有3个零,5个,4个两个,依此类推.

list2 = [0,0,0,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,4,4,5,5]