一个用于从python中的NUMPY数组中获取位置数组的线性函数
线性函数是一种数学函数，其表达式可以表示为 y = mx + b，其中 m 和 b 是常数，x 和 y 是变量。在给定一个 NUMPY 数组时，可以使用线性函数来获取位置数组。
在 Python 中，可以使用 NUMPY 库来处理数组操作。NUMPY 是一个开源的科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，特别适用于处理大规模数据。
要从 NUMPY 数组中获取位置数组，可以使用 NUMPY 的索引功能。索引是用于访问数组中特定元素的方法。在 NUMPY 中，可以使用整数索引、切片索引和布尔索引等方式来获取数组中的元素。
下面是一个示例代码，用于从 NUMPY 数组中获取位置数组：
import numpy as np
# 创建一个 NUMPY 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 获取位置数组
indices = np.arange(len(arr))
# 打印位置数组
print(indices)在上述代码中，首先导入了 NUMPY 库，并创建了一个 NUMPY 数组 arr。然后，使用 np.arange(len(arr)) 获取了位置数组 indices，其中 np.arange() 函数用于生成一个指定范围的数组。最后，通过打印 indices 可以查看位置数组的内容。
这是一个简单的示例，用于说明如何从 NUMPY 数组中获取位置数组。在实际应用中，可以根据具体需求进行更复杂的操作，例如多维数组的索引、条件筛选等。
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1回答
我有一些python代码，它使用numpy，并且已经成功运行了一年或更长时间。上周我突然发现了以下错误：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2507: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
VisibleDeprecation
浏览 1提问于2015-04-20得票数 8
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我试图确定执行numpy.zeros的时间复杂性，所以我运行了以下测试。它似乎与您正在创建的数组的大小成线性关系，但在某一点上，它所花费的时间有很大的差异。下面是一些有趣的例子，几乎没有改变数组大小，而是将创建时间更改了一个数量级的。
python -m timeit -n 1000 -s "import numpy" "numpy.zeros(64500, dtype=float)"
10000 loops, best of 3: 33.5 usec per loop
python -m timeit -s "import numpy" &
浏览 5提问于2014-01-22得票数 3
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
1回答
我需要创建一个使用高斯分布的随机分布数的多维矩阵，并试图使程序尽可能地优化。目前我正在使用Boost矩阵，但是如果不手动循环，我似乎找不到任何可以完成这个任务的东西。理想情况下，我希望类似于Python的numpy.random.randn()函数，但这必须在C++中完成。还有比手动循环更快的方法来完成这个任务吗？
浏览 2提问于2017-05-11得票数 0
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我开始探索python，并尝试用$\pi$做一些计算。下面是我如何获得$\pi$的：
import math as m
m.pi
但有人建议使用numpy而不是数学：
import numpy as np
np.pi
我的问题是，这两者之间有什么区别，在某些情况下，我们应该选择使用一个而不是另一个吗？
浏览 0提问于2017-01-14得票数 11
这是我对代码的第一次优化，我对此感到兴奋。读一些文章，但我仍然有一些问题。
首先，在我下面的代码中，花了这么多时间做什么？我认为这里是数组:array.append(len(set(line.split()。我在网上看到python中的列表工作得更快，但我在这里看不到使用列表。有谁知道如何改进这一点吗？
( 2)我还有其他改进吗？
3)此外，在线上还说，for循环会大大降低代码的速度。这里能改进吗？(我想用C编写代码最好，但是:D )
( 4)为什么人们建议总是看“电话”和“全天候”？对我来说“打电话”更有意义。它告诉你你的函数或调用有多快。
5)在这里，在正确的答案B类中，他应用了列表。他有
浏览 6提问于2015-07-11得票数 3
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我想用numpy.median绘制一些图中许多曲线的中位数，但它不起作用。我不知道problem.This在哪里，脚本是请帮助
import numpy
import pylab
filename= "D:\exercices python\generale.csv"
Data=numpy.genfromtxt(filename,delimiter=";",skip_header=5)
fig=pylab.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.invert_yaxis()
headerList = [(ax.plo
浏览 3提问于2015-08-09得票数 1
2回答
插值大数据Python
、、、
我正在做一个使用NumPy和SciPy的Python项目。我有以下几点：
x = numpy.arange(-5,5,0.01)
y = numpy.arange(-5,5,0.01)
我还有一个x和y的函数，这样
# fxy = function of x and y in a grid
# fxy.shape = (y.shape[0], x.shape[0])
我想对fxy进行插值，以便在x和y点上的函数值分别为0.0001或0.001，即我想计算函数fxy为
finer_x = numpy.arange(-5,5,0.0001)
finer_y = numpy.arange(-5,5,
浏览 4提问于2012-09-04得票数 3
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我必须在MATLAB和NumPy之间切换(Python3.x)。给我带来问题的始终是NumPy中使用向量的方式。在MATLAB中，向量或多或少是1 1xn或nx1矩阵。提供一个例子：
b=np.array([0,2])
是一个(2，)数组，实际上它对任何矩阵操作都没有用处，因为在这种情况下，我必须做一些类似于b.reshape(2,1)的操作。几乎在任何时候，我都必须重新构造函数返回的向量/数组。有人能告诉我为什么默认情况下NumPy数组不被视为列或行向量吗？因为我得经常这么做…重塑是最好的方法吗？
浏览 2提问于2017-08-13得票数 1
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只是想了解一下Python代码是如何工作的。所讨论的代码使用cv2.resize修改numpy数组的大小。我想知道opencv修改数组的方式，以便填充数组的新维度。我正试图把它翻译成C#，所以解释中的任何psuedocode都会很感激。
print(last_heatmap.shape) --> [32,32,21]
print(type(last_heatmap)) --> numpy.ndarray
last_heatmap = cv2.resize(last_heatmap, (256,256))
print(last_heatmap.shap
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
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我试图在7到20之间生成120个数字的非线性序列。
我已经尝试过使用numpy geomspace和logspace，这给了我几乎相同的结果。它能做我想做的事，但结果的“曲线”不够“尖锐”，可以这么说。
import numpy as np
TILE_NONLINEAR = np.geomspace(7, 20, num=120)
我需要控制加入和下降。起步慢，结束加速快，反之亦然。例如，结果应该是这样的：
[7, 7.001, 7.003, 7.01 ..... 17.1, 17.3, 17.8, 18.7, 20]
或
[7, 7.8, 8.5, 9, ..... 19.9, 19.95,
浏览 0提问于2019-07-20得票数 4
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我刚开始学习Python和它的一些图书馆(numpy，大熊猫)。
我在上找到了很多关于 numpy ndarray、熊猫系列和python字典的文档。
但是，由于我对Python缺乏经验，我很难确定何时使用。我还没有找到任何最佳实践来帮助我理解和决定什么时候使用每种类型的数据结构更好。
作为一般事项，是否有任何最佳做法来决定这三种数据结构中的哪一种，如果有的话，具体的数据集应该加载到哪种结构中？
浏览 9提问于2017-07-24得票数 50
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在输入一个没有排序的浮点数列表时，找到最接近某个值的元素的索引的最有效方法是什么？人们想到了一些可能的解决办法：
For:
x = random.sample([float(i) for i in range(1000000)], 1000000)
1)自己的函数：
def min_val(lst, val):
min_i = None
min_dist = 1000000.0
for i, v in enumerate(lst):
d = abs(v - val)
if d < min_dist:
min_
浏览 1提问于2015-05-18得票数 1
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我正在尝试用python中的gurobi优化器来解决一个模型。一个约束的一部分是对数的：
import numpy as np
k = beta * np.log(f_var)
model.addConstr(t_var == t0 * (1 + alpha * k))
给出了t0、α和β，但f_var和t_var是模型变量。Gurobi不接受numpy函数并返回此错误：
AttributeError: 'gurobipy.Var' object has no attribute 'log'
有谁可以帮我？
浏览 11提问于2018-08-11得票数 0
3回答
初始化高维稀疏矩阵
、、、
我想使用sklearn初始化300,000 x 300,0000稀疏矩阵，但它需要内存，就好像它不是稀疏的一样： >>> from scipy import sparse
>>> sparse.rand(300000,300000,.1) 它会给出错误： MemoryError: Unable to allocate 671. GiB for an array with shape (300000, 300000) and data type float64 这与我使用numpy进行初始化时的错误相同。 np.random.normal(size=[
浏览 48提问于2020-11-16得票数 3
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您知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列吗？
浏览 3提问于2013-06-22得票数 280
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numpy中是否有等价的Matlab函数？dot？
dot函数:对于多维数组A和B，点返回A和B的第一个非单元素维数的标量积。A和B的大小必须相同。
在numpy中，以下代码类似，但不是等价的：
dot (A.conj().T, B)
浏览 4提问于2012-07-03得票数 5
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似乎这三个函数都可以做简单的线性回归。
scipy.stats.linregress(x, y)
numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 1)
x = statsmodels.api.add_constant(x)
statsmodels.api.OLS(y, x)
我想知道这三种方法之间是否有真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多事情上都有点依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大的不同，但细节总是有问题的。
更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得由其他两种方法默认给出的斜率的
浏览 0提问于2015-06-30得票数 14
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3回答
我试图从两个或两个以上的等长numpy.array中返回最大/最小的数字。由于max()/min()函数不能在多个数组上工作，这是我想出的最好(最糟糕的)方法之一：
max(max(a1), max(a2), max(a3), ...) / min(min(a1), min(a2), min(a3), ...)
另外，也可以使用numpy的最大值，但这些值只适用于两个数组。
提前感谢
浏览 5提问于2016-01-14得票数 0
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我希望在C扩展模块中生成数组，并将它们传递回python。
以下代码适用于python2
C_generate_array.c:
#include "Python.h"
#include "arrayobject.h"
#include "C_generate_array.h"
#include <assert.h>
static PyMethodDef C_generate_arrayMethods[] = {
{"get_array", get_array, METH_VARARGS},
{NUL
浏览 0提问于2019-03-11得票数 2
1回答
我的目标是使用SWIG与C和Python一起创建一个函数，该函数以NumPy数组作为输入，并返回不同的NumPy数组。返回的数组具有某些未指定的大小，取决于输入数组。不幸的是，当我试图运行我的代码时，会返回一个空数组。下面是一个显示问题的“最小”示例。我通过以下方法运行此代码：
python setup.py build_ext --inplace
python test.py
感兴趣的文件复制如下。如果您知道如何使这段代码返回一个非空的NumPy数组，请告诉我。谢谢!
取消。c：
#include "cancelterms.h"
void cancel(double comp
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
对于许多函数，可以使用本机Python或numpy进行操作。
这是数学函数的情况，它适用于Python原生import math，但也适用于numpy方法。对于数组来说，情况也是如此，narray来自numpy和pythons的列表理解，或者是元组。
对于Python和numpy中的这些特性，我有两个问题。
通常，如果方法在本地Python和numpy中可用，那么您更喜欢这两种解决方案中的哪一种？在效率方面？它是不同的，Python和numpy在它们的过程中会有什么不同？
更具体地说，关于数组，以及处理数组的基本函数，比如排序，级联.，哪种解决方案更有效？什么是最有效的解决方案的效率？
浏览 7提问于2013-01-27得票数 4
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我对编程很陌生，我想我会尝试写一个分段线性插值函数。(可能是用numpy.interp还是scipy.interpolate.interp1d完成的)
假设我得到的数据如下: x= 1，2.5，3.4，5.8，6 y=2，4，5.8，4.3，4
我想设计一个分段插值函数，用Python给出在1到2.5之间，2.5到3.4之间的所有线性多项式的系数。当然，matlab有这样做的interp1函数，但是我使用python，我想做和matlab完全一样的工作，但是python只给出了值，而不是线性多项式系数！(在matlab中，我们可以用pp.coefs实现这一点)。但是如何在python nump
浏览 7提问于2017-03-24得票数 4
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可能重复：
例如，NumPy有 bartlett、blackman、hamming、hanning、kaiser，SciPy有，但它们的输出似乎是相同的。
NumPy有numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1))。
SciPy有scipy.fftpack.fft2(x, shape=None, axes=(-2, -1), overwrite_x=0)。
为什么会有副本？只是为了向后兼容？如果是的话，为什么在不同的地方对它们的定义不同呢？当我写新的东西时，我应该更喜欢哪一种？
浏览 2提问于2012-05-26得票数 7
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我看到很多类似于R的questions，但我找不到专门针对Python的，最好使用numpy。 假设我有一个存储在x中的观察值数组。我可以得到累加总人口q * 100 %的值。 # Import numpy
import numpy as np
# Get 75th percentile
np.quantile(a=x, q=0.75) 然而，我想知道是否有一个函数可以做相反的事情。也就是说，numpy函数接受一个值作为输入并返回q。 为了进一步扩展这一点，scipy分布对象有一个ppf方法，它允许我这样做。我正在寻找类似于numpy的东西。它存在吗？
浏览 34提问于2021-09-05得票数 5
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3回答
我正在尝试使用sk-learn在Python语言中运行一个常见的线性回归，但我有一些分类数据我不知道如何处理，特别是因为我使用pandas read.csv()导入了数据，并且我从以前的经验和阅读中了解到Pandas和sk-learn (目前)相处得不是很好。
我的数据如下所示：
Salary AtBat Hits League EastDivision
475 315 81 1 0
480 479 130 0 0
500 496 141 1 1
我想用AtBat，Hit
浏览 4提问于2014-10-05得票数 6
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。
并且可以计算出非线性直线的相关系数？
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
2回答
我刚刚开始使用Numpy，并注意到遍历Numpy数组中的每个元素比使用列表列表进行迭代要慢大约4倍。我现在知道这违背了Numpy的目的，如果可能的话，我应该向量化这个函数。我的问题是为什么它的速度要慢4倍。这似乎是一个相当大的数额。
我使用%timeit运行了下面的测试
import numpy as np
b = np.eye(1000)
a = b.tolist()
%timeit b[100][100] #1000000 loops, best of 3: 692 ns per loop
%timeit a[100][100] #10000000 loops, best of 3: 7
浏览 2提问于2015-03-26得票数 32
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我试图根据我拥有的一些数据创建一个发行版，然后从该分布中随机抽取。我现在拥有的是：
from scipy import stats
import numpy
def getDistribution(data):
kernel = stats.gaussian_kde(data)
class rv(stats.rv_continuous):
def _cdf(self, x):
return kernel.integrate_box_1d(-numpy.Inf, x)
return rv()
if __name__ ==
浏览 7提问于2012-05-21得票数 11
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我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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假设有一个C++类，我们希望在其中定义要在python中调用的函数。在python方面，目标是能够通过以下方式调用此函数：
输入：类型为2D numpy-(Float32)，或列表列表或其他建议
Output：类型为2D numpy数组(Float32)，或列表列表或其他建议
如果它有助于延迟/简单，一维数组也是可以的。
例如，在标头中定义一个函数时：
bool func(const std::string& name);
它有字符串类型作为输入，bool作为输出。
有什么好的选择与上述要求写在标题中？
最后，在头文件之后，应该在pyx/pyd文件中为Cython编写什么？
浏览 2提问于2020-06-15得票数 0
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6回答
NumPy阵列中元素的索引
、、、、
在Python中，我们可以使用.index()获取数组中值的索引。
但是使用NumPy数组时，当我尝试这样做时：
decoding.index(i)
我得到：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
我如何才能在NumPy数组上做到这一点？
浏览 13提问于2013-08-06得票数 103
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我理解数据的序列化意味着将数据结构或对象状态转换为可以存储在文件或缓冲区中的形式，可以传输，并且可以稍后重新构造()。根据这个定义，将numpy数组转换为.npy格式应该是numpy数组数据对象的序列化。然而，当我在互联网上查找时，我在任何地方都找不到这个断言。大多数相关链接都提到了pickle格式如何在python中实现数据的序列化。我的问题是-将numpy数组转换为.npz格式是python数据对象序列化的一个例子。若否，原因为何？
浏览 1提问于2020-03-29得票数 0
有一种将python中的数字列表转换为numpy数组的方法。
但是，我尝试过的简单函数，例如numpy.average(x)，无论x是简单的python列表还是numpy数组都能工作。在哪种情况下，需要将python中的列表(或数组)转换为numpy中的数组？
浏览 1提问于2014-04-11得票数 3
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在python中有可能出现以下情况吗？
(我对python非常陌生，不知道合适的搜索术语是什么)
我有一个存储和操作大型numpy数组的类。现在，我想通过别名“引用函数”访问这个数组的一部分。
下面是一个演示的虚拟示例
import numpy as np
class Trajectory(object):
def __init__(self,M=np.random.random((4,4))):
self.M=M
def get_second_row(self):
return self.M[1,:]
def set_second_row(sel
浏览 1提问于2016-06-16得票数 0
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numpy的argsort函数返回排序列表的原始索引。现在我要原始列表的排序列表的索引。有什么功能或优雅的方法来做到这一点吗？
例如：
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2, 8 , 5, 6])
>>> np.argsort(a)
array([0, 2, 3, 1])
>>> function(a)
array([0, 3, 1, 2])
浏览 2提问于2015-02-17得票数 5
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Numpy数组是扩展类型(也就是在扩展中定义的C)，它在Python解释器范围之外声明其他字段(例如，data属性，它是一个Buffer Structure，如Numpy的中所记录的那样)。
为了能够序列化它，Python2使用__reduce__函数作为泡菜协议的一部分，如中所述，并解释了。
但是，即使__reduce__在Python3中仍然存在，Pickle protocol部分(以及Pickling and unpickling extension types a)也被从文档中删除了，所以不清楚是什么做了什么。
此外，还有一些与酸洗扩展类型相关的附加条目：
，被描述为一个Pickl
浏览 2提问于2017-07-29得票数 4
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我有一个numpy.ndarray，其中最大值通常不止一次出现。
编辑:这与有着微妙的不同，因为作者说
或者，更好的是，是否有可能获得数组中出现的所有最大值的索引列表？
而在我的例子中，获得这样一份清单可能会被证明非常昂贵。
是否可以使用类似于numpy.argmax的方法来找到最大值的上一次出现的索引？我只想找到上一次事件的索引，而不是所有事件的数组(因为可能有几百次)。
例如，这将返回第一个事件(即2)的索引。
import numpy as np
a=np.array([0,0,4,4,4,4,2,2,2,2])
print np.argmax(a)
但是，我希望它输出5。
浏览 2提问于2012-01-07得票数 28
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我对python相当陌生，对numpy来说也很新鲜。我意识到，使用numpy，我可以在所有配置中将数组相乘:行*列、列*行、列*列、行*行。
什么意思？我认为这是矩阵乘法，唯一合法的是行*列，或列*行，结果是零维或二维。我和这次行动搞混了。
浏览 2提问于2014-02-28得票数 4
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1回答
如何在Python中的xpress求解器中使用像numpy.where这样的非线性函数？有可能吗？如果没有，还可以使用什么其他方法？
浏览 18提问于2022-06-18得票数 0
2回答
我研究了一段代码，它是这样的：
while numpy.max(abs(A - B)) > 0.01:
我试图用一些常规的Python (数学？)取代numpy.max。函数，但是我找不到numpy.max到底是做什么的。
我尝试过谷歌搜索，但我只找到了：，它与numpy.max不一样，我想。
还有：，这也不是我所需要的。
有人知道我如何将这个numpy.max功能复制到某个标准的python中吗？
编辑:我正在使用Python2.7
浏览 7提问于2014-11-07得票数 3
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我希望使用最有效的方法(即不使用python循环)获得numpy 2-d数组中每个列的随机真值的索引。
例如，给定以下二维numpy.ndarray
np.array(
[[True, False, False],
[True, True, True],
[False, True, False]]
)
提供一个一维numpy.ndarray，给出每个列(即第一个轴)的真实值的随机行索引位置：
numpy.ndarray([0, 2, 1])
反过来说，下列情况是不正确的：
numpy.ndarray([2, 2, 1])
因为，第一列在第三行中有一个非真值。
浏览 4提问于2020-04-09得票数 1
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以下是数据的示例代码 import numpy as np
myList1 = np.array([1,1,1,[1],1,1,[1],1,1])
myList2 = np.array([1,1,1,[],1,1,[],1,1]) 要查看myList1中的元素是否等于1，我可以这样做： myList1 == [1] 但是对于myList2，要查看myList2中的元素是否等于[]，我不能这样做： myList2 == [] 我不得不这样做： [x == [] for x in myList2] 有没有其他方法可以在列表中查找也可以处理空列表的元素？我可以使用numpy或python中的其他函
浏览 20提问于2019-04-16得票数 1
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1回答
在ParaView中创建动画时，有一个函数。当在NumPy/matplotlib中通过多个轮廓图生成动画时，是否有类似的功能可以帮助使动画更平滑，或者我是否必须手动对数据进行时间插值？
浏览 4提问于2011-03-27得票数 2
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1回答
我试着用加速的方法快速计算矩阵。我从一个非常基本的例子开始:乘2矩阵。
我的目标是以某种方式获得GPU乘法，这比通常的numpy.dot要好。
下面是基于这个的基本示例。
from numbapro import guvectorize
from numpy import arange
@guvectorize(['void(float32[:,:], float32[:,:], float32[:,:])'], '(m,n),(n,p)->(m,p)', target='gpu')
def matmul(A, B, C):
m,
浏览 3提问于2015-06-14得票数 5
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我试图用以下代码对数据进行洗牌。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
data = pd.read_csv('dataset.txt')
np.random.shuffle(data)
但是，运行此操作将给出以下错误。我不明白这个错误是从何而来的。
Traceback (most recent call last):
File "sample2.py", line 12, in <module>
np.rand
浏览 9提问于2016-10-23得票数 1
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1回答
我在NumPy中回答了一个简单的问题。我有一个零值数组。一旦我生成了一个新的值，我想逐个添加它。
arr=array([0,0,0])
# something like this
l=[1,5,10]
for x in l:
arr.append(x) # from python logic
所以我想把x逐个加到数组中，所以我得到:第一次迭代arr=([1,0,0])；第二次迭代arr=([1,5,0])；第三次迭代arr=([1,5,10])；
基本上，我需要在NumPy (我正在学习NumPy！)中用新值逐个替换零。我检查了许多NumPy选项，比如np.append (它会将
浏览 2提问于2016-04-21得票数 1
1回答
我有一个2D Python列表。我还有一本字典。我想要生成一个与列表形状相同的numpy矩阵，其中列表中的每个元素都被字典中的相应值替换。
例如，这是我的Python列表：
[约翰玛丽
吉姆·简]
例如，我希望这样创建(一个numpy矩阵，而不是一个2D Python列表)：
[85 53
76 45]
从字典中检索值的位置。
最快的方法是什么？我需要这个动作要非常快。
浏览 4提问于2016-01-29得票数 0
2回答
我正在为一个游戏编写一段代码，它使用游戏中所有对象的坐标位置来计算屏幕上所有对象之间的距离。最初我打算使用基本的Python和列表来做这件事，但由于需要计算的距离的数量将随着对象的数量呈指数增长，所以我认为使用numpy可能会更快。
我对numpy不是很熟悉，我一直在用它试验一些基本的代码。我写了一些代码，用numpy和普通的Python语言对同一个函数完成计算所需的时间进行计时，而numpy似乎总是比普通的Python多花一点时间。
这个函数非常简单。它从1.1开始，然后递增200,000次，在最后一个值上加上0.1，然后找到新值的平方根。这不是我在游戏代码中实际要做的事情，它将涉及从位置坐
浏览 3提问于2018-07-10得票数 0
我正在把MATLAB代码转换成Python代码。
该代码在MATLAB中使用了函数interp1。我发现interp1d函数应该是我想要的，但我不确定。你能告诉我，我实现的代码是否正确吗？我的Python版本是3.4.1，MATLAB版本是R2013a。然而，该守则已在2010年前后实施]。
MATLAB
S_T = [0.0, 2.181716948, 4.363766232, 6.546480392, 8.730192373, ...
10.91523573, 13.10194482, 15.29065504, 17.48170299, 19.67542671, ...
浏览 2提问于2015-01-09得票数 3
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