我知道我可以像下面这样做:
import numpy as np
N=10
a=np.arange(1,100,1)
np.argsort()[-N:]
然而,由于它做了一个完整的排序,它非常慢.
我想知道numpy是否提供了一些快速的方法.
在gdb中,在到达断点之后,我想列出当前上下文中的所有变量,而不是显式给出每个变量名称？有没有办法实现这一点？
我想在python中检查int数据类型的大小:
import sys
sys.getsizeof(int)
它出来是"436",这对我来说没有意义.无论如何,我想知道在我的机器上将占用多少字节(2,4,...？)int.
这三个功能有什么区别,尤其是后两个功能？图书馆手册说
请注意,不推荐使用此函数,因为其名称不反映其行为.它的功能类似于非弃用函数cudaDeviceSynchronize(),应该使用它.
但不太确定它是什么意思.
我想检查浮点数实际上是32位还是64位(以及numpy浮点数组的位数).应该有一个内置的,但只是没有发现...
基本上,我需要(-3) % 5是"2"而不是"-3".Python产生"2",但C++产生"-3".不知道如何在C++中生成"2".谢谢!
据我所知,sys.getrefcount()返回一个对象的引用数,在下列情况下"应该"为1:
import sys,numpy
a = numpy.array([1.2,3.4])
print sys.getrefcount(a)
然而,事实证明是2!所以,如果我:
del a
"numpy.array([1.2,3.4])"对象是否仍然存在(没有垃圾收集)？
我想让右轴和上轴的刻度不可见,我不确定第三行应该是什么:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(X,Y)
#plt.upper_right_axis_ticks_off()
我知道这听起来很奇怪,但这是我的情景:
我需要进行矩阵 - 矩阵乘法(A(n*k)*B(k*n)),但我只需要对输出矩阵求对角元素.我搜索了cublas库,并没有找到任何能够做到这一点的2级或3级功能.所以,我决定将A的每一行和B的每一列分配到CUDA线程中.对于每个线程(idx),我需要计算点积"A [idx,:]*B [:,idx]"并将其保存为相应的对角线输出.现在因为这个点产品也需要一些时间,我想知道我是否可以在某种程度上调用cublas函数(比如cublasSdot)来实现它.
如果我错过了一些可以直接实现我的目标的cublas函数(只计算矩阵 - 矩阵乘法的对角元素),这个问题可能会被丢弃.