我有一个2D点列表,例如:
1,1 2,2 1,3 4,5 2,1
这些点之间的距离是已知的(例如,使用math.hypot.)我想对列表进行排序,以便它们之间有最小距离.我可以使用任何可能的解决方案订单,只要这些点是最短的顺序.
实现这一目标的最pythonic方法是什么？
我正在考虑计算任何项目和任何其他项目之间的距离,并且每次都选择最小的项目,但这对我正在处理的列表来说是一个缓慢的算法(1,000项并不罕见.)
您好我有1000个数据系列,每个系列有1500个点.
它们形成一个(1000x1500)大小的Numpy数组,使用np.zeros((1500,1000))创建,然后填充数据.
现在如果我希望阵列增长到1600 x 1100呢？我是否必须使用hstack和vstack添加数组,还是有更好的方法？
我希望不要更改数组中1000x1500片段中的数据,基本上只添加空白数据(零)添加到底部和右侧.
谢谢.
我得到了这个示例代码:
import csv
w = csv.writer(file(r'test.csv','wb'), dialect='excel')
some_values=[(1,2,3)]
w.writerows(some_values)
当我在excel中打开CSV时,我得到了所有值column(A).我想把值放入A1,B1和C1.我怎样才能做到这一点？
MS Office Excel 2007 SP2
谢谢.
解:
w = csv.writer(file(r'test.csv','wb'),delimiter =';')
最新版本的f2py是否支持包含数组值的fortran函数？在一些古代文献中,这不受支持.现在怎么样？
让我们将以下函数保存为func.f95.
function func(x)
implicit none
double precision :: x(:),func(size(x))
integer :: i
do i=1,size(x)
func(i) = i*x(i)
end do
end function
我用它编译 f2py --fcompiler=gnu95 -c -m func func.f95
然后让以下python代码为test_func.py
import func
from numpy import array
x = array(xrange(1,10),dtype='float64')
print 'x=',x
y = func.func(x)
print 'func(x)=',y
输出
python test_func.py是
x= [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
Segmentation fault
有没有人知道一个强大的例程/算法(最好是在scipy/python中)来定位"全部"局部最小值,以获得N维向量空间的定义("矩形")区域中N个变量的标量实函数？
scipy中的约束和无约束最小化算法都只返回一个最小值(全局或局部)
在numpy中,我们可以在两个向量之间执行"外部添加" a,b如下所示:
a=np.c_[1,2,3]
b=np.c_[4,5,6]
result=a+b.T # alternatively this can be a.T+b
是否可以使用einsum相同的计算？还有其他快速选择吗？如果a等于b怎么样？
我正在使用Python与numpy,scipy和scikit-learn模块.
我想用非常大的稀疏矩阵对数组进行分类.(100,000*100,000)
矩阵中的值等于0或1.我唯一拥有的是value = 1的索引.
a = [1,3,5,7,9]
b = [2,4,6,8,10]
意思是
a = [0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0]
b = [0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]
如何在scipy中将索引数组更改为稀疏数组？
如何快速对这些阵列进行分类？
非常感谢你.
我有一个三列(x像素,y像素,z值)数据,有一百万行.数据来自图像,并且存在重复的z值.现在我需要制作表面图.这个图像是一个很好的例子.但现在输出图像为空.有人可以查一下代码吗？
import numpy as np
from enthought.mayavi import mlab
from scipy.interpolate import griddata
x,y,z = np.loadtxt('test.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2),unpack=True)
xi,yi = np.mgrid[0:3000:3000j, 0:3000:3000j]
zi = griddata((x, y), z, (xi, yi),method='linear')
mlab.surf(xi,yi,zi)
mlab.show()
是否可以在python中堆叠稀疏和密集的numpy数组？我知道这可以使用vstack/hstack为密集的numpy数组完成.我有一些列,我想添加到稀疏矩阵,以增加特征向量的数量
我是否可以使用来自线程模块的Event对象,不仅可以通知某些事件已发生,还可以提供此事件的一些参数,例如:
e = Event()
...
e.param = "this is event data"
e.set()
另一个线程:
e.wait()
data = e.param
乍一看似乎没问题,但有什么问题可以发生吗？安全吗？如果没有,还有什么方法可以更好地在线程之间传递一些事件参数？
感谢名单.