无法使用dtype=np.float64将pandas.Series转换为numpy.array
在使用dtype=np.float64将pandas.Series转换为numpy.array时，可能会遇到无法成功转换的问题。这是因为pandas.Series和numpy.array在数据类型上存在差异。
pandas.Series是pandas库中的一种数据结构，它可以包含不同类型的数据，并且具有更多的功能和灵活性。而numpy.array是numpy库中的一种数据结构，它要求所有的数据类型必须一致。
要解决这个问题，可以使用pandas.Series的values属性来获取其底层的numpy.array表示。这样可以确保数据类型的一致性。示例代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个pandas.Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用values属性获取numpy.array表示
arr = s.values
# 检查数据类型
print(arr.dtype)输出结果为：
int64在上述代码中，我们首先创建了一个包含整数的pandas.Series对象。然后使用values属性获取其底层的numpy.array表示，并将其赋值给变量arr。最后，我们打印了arr的数据类型，可以看到它是int64类型。
需要注意的是，使用values属性获取的numpy.array是一个视图，而不是副本。这意味着对arr的修改会影响到原始的pandas.Series对象。如果需要创建一个副本，可以使用copy()方法。
关于pandas.Series和numpy.array的更多信息，可以参考以下链接：
对于与腾讯云相关的产品和服务，可以参考腾讯云官方文档进行了解和选择适合的产品。
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我必须将pandas序列转换为dtype=float64的NumPy数组，这是引发错误的代码： series = pd.Series( [np.random.randn(5), np.random.randn(5), np.random.randn(5), np.random.randn(5)])
res = series.to_numpy()
res.astype(np.float64) 这是我得到的错误： ----> 3 res.astype(np.float64)
ValueError: setting an array element with a sequence. 我想
浏览 57提问于2020-11-28得票数 1
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有一个X DataFrame。
X=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[6,7,8,9,10],'z':[11,12,13,14,15]})
我想这样做a，b，c。
a=array([1,2,3,4,5])
b=array([6,7,8,9,10])
c=array([11,12,13,14,15])
但是，当我运行下面的代码时，
a,b,c=np.array(X)
我有个错误
ValueError:太多的值无法打开(预期的3)
我应该更改这个部分np.array(X)而不是a，b，c，因为我使用的是包代码。但我
浏览 3提问于2021-02-07得票数 2
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我使用下面的代码使用numpy加载三个单独的文本文件：
str = 'data'
Di = np.loadtxt(str+'i.txt', dtype=np.float64)
Dj = np.loadtxt(str+'j.txt', dtype=np.float64)
Dk = np.loadtxt(str+'k.txt', dtype=np.float64)
文本文件包含带有2列和大致6000行的二维数据(它们都包含2列，但行数是可变的)。给定一个元素[a,b] --我如何唯一地确定它来自哪个文本文件？
但是，我不能完全确保元
浏览 4提问于2013-09-24得票数 1
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我如何计算一个由python numpy或me组成的数组计算出的所有小数，而不是像这样跳过。
>> A = numpy.array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]).
>> C = numpy.array ([[7,8,9], [1,2,3], [4,5,6]]).
>> A / C
array ([[0, 0, 0],
[4, 2, 2],
[1, 1, 1]])
但在第一个向量中，不必将[0.143, 0.250, 0.333]赋给绝对零值
浏览 1提问于2009-11-26得票数 1
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我需要操作一些.wav文件，我正在使用scipy.io.wavfile模块来帮助我完成这项任务。
当我试图理解read和write函数如何工作时，我遇到了一个问题。
我有一个示例文件input_file.wav。我编写的代码按预期工作如下：
def scale(filename):
fs, x = wavfile.read(filename)
wavfile.write('test_output.wav', fs, x)
return
scale('input_file.wav')
当我将输入和输出文件导入Audacity时，输入和输出文
浏览 1提问于2019-06-17得票数 0
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2回答
我有几个不同数据类型的numpy浮点数组。现在我想对它们执行print操作，并在输出中准确地包含“正确”的位数。天真的方法，比如
import numpy as np
a = np.array([1.0 / 3.0], dtype=np.float64)
print(a)
print('%f' % a[0])
b = np.array([1.0 / 3.0], dtype=np.float16)
print(b)
print('%f' % b[0])
打印
[ 0.33333333]
0.333333
[ 0.33325195]
0.333252
这不是我想
浏览 0提问于2017-02-01得票数 0
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作为和，这在numpy 1.7+中不再适用了：
import numpy
A = numpy.array([1, 2, 3, 4], dtype=numpy.int16)
B = numpy.array([0.5, 2.1, 3, 4], dtype=numpy.float64)
A *= B
解决办法是：
def mult(a,b):
numpy.multiply(a, b, out=a, casting="unsafe")
def add(a,b):
numpy.add(a, b, out=a, casting="unsafe")
mul
浏览 7提问于2016-07-30得票数 4
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我正在将一个同事的IDL代码重写成python，并提出了一些让我感到困惑的差异。根据我发现的其他SO问题和邮件列表线程，如果你使用scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates并指定order=1，它应该做双线性插值。在比较IDL代码(在GDL中运行)和python (map_coordinates)之间的结果时，我得到了不同的结果。然后我尝试使用mpl_toolkits.basemap.interp，我得到了与IDL代码相同的结果。下面是一个简单的例子，展示了哪里出了问题。谁能帮我找出我在map_coordinates上做错了什么，或者order=1不
浏览 2提问于2013-02-25得票数 5
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大数乘积
、、
我有两组数字：
一个是2 (1，2，4等)幂的“列表”(元组也工作)，我称之为Mult_array。例如，我可以成功地将其定义为长度为1485，我可以检查这些值，这样代码才能正常工作。我试着以不同的形式与他们合作。我可以总结这些“列表”中的所有值，并看到结果。
第二个可以通过多种方式组合，但现在，它是一个dataframe中的一行( dataframe由1485个列组成，我们假设是696行(只是特定的)。这些值都是0/1
我想要计算MultArray的点积和数据，并将结果存储在数据帧中的一个新列中。
mult_array2= [1 << i for i in ran
浏览 0提问于2020-06-08得票数 0
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我一直在尝试将pandas dataframe转换为numpy数组，传递数据类型和标头名称以便于引用。我需要这样做，因为熊猫的处理速度太慢了，numpy快了10倍。我有来自SO的代码，除了结果看起来不像标准的numpy数组之外，它还提供了我需要的东西-即它没有以形状显示列数字。
[In]:
df = pd.DataFrame(randn(10,3),columns=['Acol','Ccol','Bcol'])
arr_ip = [tuple(i) for i in df.as_matrix()]
dtyp = np.dtype(list(zip
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
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1回答
我正在尝试将所有为零的值转换为1，这是在这个中引用的。但是，使用索引方法对矩阵没有影响。
我如何将矩阵中的所有0改为-1？
浏览 6提问于2015-02-09得票数 0
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我正在查看具有以下if-test的第三方库：
if isinstance(xx_, numpy.ndarray) and xx_.dtype is numpy.float64 and xx_.flags.contiguous:
xx_[:] = ctypes.cast(xx_.ctypes._as_parameter_,ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
看起来xx_.dtype is numpy.float64总是失败：
>>> xx_ = numpy.zeros(8, dtype=numpy.float64)
>>>
浏览 2提问于2014-11-14得票数 29
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NB:，我的问题不是的复制。事实上，马克·狄金森在他的一篇评论中对我的问题给出了一个很好的答案，这个答案都是关于pandas.read_csv的，这一点在之前的文章中甚至没有提到。虽然[pandas]从一开始就是文章的标记之一，但我现在已经编辑了标题，以使与pandas的连接变得显式。
作为一个非常小的例子，假设我有一个包含以下内容的文件foo.csv：
foo
-482.044
现在，如果我使用pandas.read_csv读取该文件，并使用simplejson.dumps转储这些数据的转换，则会得到以下内容：
simplejson.dumps(pandas.read_csv('/
浏览 1提问于2017-06-21得票数 3
Department = input("Is there a list you would like to view")
readfile = pd.read_csv('6.csv')
filevalues= readfile.loc[readfile['Customer'].str.contains(Department, na=False), 'June-18\nQty']
filevalues = filevalues.fillna(int(0))
int_series = filevalues.values.ast
浏览 5提问于2018-07-18得票数 2
2回答
空字符串分隔符
、、
当我打电话：
np.fromstring('3 3 3 0', sep=' ')
它回来了
array([ 3., 3., 3., 0.])
由于默认情况下是sep=''，所以我希望下面的调用返回相同的结果：
np.fromstring('3330')
然而，它引起了
ValueError: string size must be a multiple of element size
为什么会这样呢？从array([ 3., 3., 3., 0.])获得'3330'的最重要的仿生方法是什么
浏览 3提问于2014-12-18得票数 3
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我有一个导出的Excel文件，其中str(date), str, float, float, float, float, int作为列值。一些Excel单元格是空的，因此需要使用keep_default_na。有些是双引号，有上千个分隔符。参数的数量似乎使熊猫解析器感到困惑，因为运行这个参数分析器的输出：
ValueError:无法将字符串转换为浮动：“1,917.6”
似乎当keep_default_na出现时，thousands就会被忽略。当我在csv中没有任何,,,,,,行的情况下运行它时，它运行得非常完美。
CSV文件：
TS
Date,Symbol,Open,High,Low,C
浏览 3提问于2022-06-19得票数 1
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我试图将由字符串组成的数组转换为具有浮点值和字符串的数组。我的代码当前如下所示：
datatype1=np.dtype([
('LOCATION_THETA',np.float64),
('LOCATION_PHI',np.float64),
('ETHETA_MAGN',np.float64),
('ETHETA_PHASE',np.float64),
('EPHI_MAGN',np.float64),
('EPHI_PHASE',np.float64),
('DIRECTIVITY_VE
浏览 1提问于2013-09-25得票数 1
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1回答
我有一个CSV文件，其中包含以下数据：
Time Pressure
0 2.9852.988
10 2.9882.988
20 2.9902.990
30 2.9882.988
40 2.9852.985
50 2.9842.984
60 2.9852.985.....
由于某种原因，第二列被小数点2隔开。我试图用熊猫创建一个dataFrame，但是如果不去掉小数点，我就无法继续。我无法手动完成此操作，因为我的文件中有数千个数据点。有什么想法吗？
浏览 1提问于2015-02-02得票数 1
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我有一个2d numpy数组，我想在其上使用函数sigmoid(x)，即：
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
我的问题是，我的输入量太大，比如3000，我得到了这样的警告：
RuntimeWarning: overflow encountered in exp
return 1 / (1 + np.exp(-x/8.))
我试着将值赋值给一定数量的输入，比如700 -> 1和-700 -> 0，但是这非常慢，因为我必须用这种方式循环整个数组。
我也调查过np.logandexp(x1, x2)，但我无
浏览 0提问于2019-04-14得票数 3
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这个问题是关于python/numpy的，但它也可能适用于其他语言。
在转换过程中，如何改进以下代码以安全地将大浮点数固定到最大的int64值？(理想情况下，它仍应是有效的。)
import numpy as np
def int64_from_clipped_float64(x, dtype=np.int64):
x = np.round(x)
x = np.clip(x, np.iinfo(dtype).min, np.iinfo(dtype).max)
# The problem is that np.iinfo(dtype).max is imprecisely appr
浏览 1提问于2021-02-20得票数 3
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在使用reindex_like和相关功能时，我对Pandas Series对象之间的区别感到困惑。例如，考虑以下Series对象：
>>> import numpy
>>> import pandas
>>> series = pandas.Series([1, 2, 3])
>>> x = pandas.Series([True]).reindex_like(series).fillna(True)
>>> y = pandas.Series(True, index=series.index)
>
浏览 0提问于2012-11-29得票数 0
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3回答
我正试图将浮点数分配给一个二维的数字数组.二维数组最初由整数组成.在我的任务分配之后，我要更改的行变成完全为零。
有人知道为什么会这样吗？
>>> s=numpy.array([[1,0,0],[1,0,0]])
>>> s[1]=numpy.array([.3,.3,.3])
>>> s
array([[1, 0, 0],
[0, 0, 0]])
浏览 11提问于2022-10-08得票数 0
我目前正试图通过传递X和Y数据并接收这个错误setting an array element with a sequence.来调用我的模型的train()函数 我尝试创建假数据并传递它，它工作得很好。假数据： X = [[1,2,3], [2,1,3]]
Y = [0,1]
knn_model.train(X,Y) 但在传递真实数据时，我得到了错误。实际数据是从图像中提取的像素值。我得到了与上面的假数据相同的数据结构，但由于某种原因，我得到了错误。 数据是通过实例化变量images = []，然后附加每个图像的每个像素数组来创建的。 在调试控制台中，这是假数据和真实数据： real dat
浏览 19提问于2019-07-04得票数 3
1回答
我试图在这个csv文件中找到一列的平均值。我设法读取了csv文件：
from numpy import genfromtxt
emp_code = genfromtxt('C:\\Users\\V\\Desktop\\data science\\DS1_C4_S1_Numpy_PracticeBrief.csv', delimiter=',', dtype=None)
emp_code
array([['1', '22'],
['2', '27'],
['3
浏览 1提问于2021-10-28得票数 0
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我正在使用create_dataset函数将2d数组写入h5文件
arr=[[2,1,1],[2,1,4],[4,3,2]]
dset = hf.create_dataset("myarr", data=arr)
但是这个文件是以列名作为索引("0"，"1"，"2")写入的。
。
但是我需要列名为"Age"，"Count"，"Years“。
浏览 19提问于2021-05-21得票数 0
1回答
我已经处理了一个R数据文件：
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.conversion import localconverter
pandas2ri.activate()
import pandas as pd
%%R
n = c(2, 3, 5)
s = c("aa", "bb", "cc")
b = c(TRUE, FALS
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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2回答
下面是我遇到的问题：：
线性回归-给定16对价格(作为因变量)和相应的需求(作为自变量)，利用线性回归工具估计最佳拟合线性线。
Price Demand
127 3420
134 3400
136 3250
139 3410
140 3190
141 3250
148 2860
149 2830
151 3160
154 2820
155 2780
157 2900
159 2810
167 2580
168 2520
171 2430
这里是我的代码：
from pylab import *
from numpy import *
from scipy.stats import *
x
浏览 2提问于2019-04-03得票数 0
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4回答
我在python中使用set操作来执行两个numpy数组之间的对称差。然而，结果是一个set，我需要将它转换回numpy数组才能继续。有没有办法做到这一点？这是我尝试过的：
a = numpy.array([1,2,3,4,5,6])
b = numpy.array([2,3,5])
c = set(a) ^ set(b)
结果是一组：
In [27]: c
Out[27]: set([1, 4, 6])
如果我转换为numpy数组，它会将整个集合放在第一个数组元素中。
In [28]: numpy.array(c)
Out[28]: array(set([1, 4, 6]), dtype=o
浏览 2提问于2011-12-12得票数 40
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我得到这个例外是因为我不明白。这是相当复杂的，我的np.array v来自哪里，但是下面是异常发生时的代码：
print v, type(v)
for val in v:
print val, type(val)
print "use isfinte() with astype(float64): "
np.isfinite(v.astype("float64"))
print "use isfinite() as usual: "
try:
np.isfinite(v)
except Exception,e:
pr
浏览 2提问于2014-05-22得票数 14
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In [30]: import numpy as np
In [31]: d = np.dtype(np.float64)
In [32]: d
Out[32]: dtype('float64')
In [33]: d == np.float64
Out[33]: True
In [34]: hash(np.float64)
Out[34]: -9223372036575774449
In [35]: hash(d)
Out[35]: 880835502155208439
为什么这些dtype比较相等但散列不同？
请注意，Python确实承诺：
唯一需要的属性是比较
浏览 2提问于2016-02-09得票数 12
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我有一个关于python/numpy执行类型转换的奇怪方式的问题。当我在float32和float64数字之间执行算术运算时，较低的精度被转换为float64，然后执行该操作，结果将为float64。但是当list或numpy数组由float32数字组成时，这种类型转换是以相反的方向执行的，即这次是将float64数字向下转换为float 32数字。
>> a = numpy.float32(10.0)
>> b = numpy.float64(1.0)
>> (a/b).dtype
dtype('float64')
>>
浏览 11提问于2016-12-02得票数 2
1回答
3d网格的遮罩和直方图
、、、
全
具有合理的大3d网格作为浮点数的NumPy数组，形状(nx，ny，nz)。具有相似(相同形状)的1和0的3d网格，本质上是位掩码。我想从基于位掩码的网格中选择数据，并在以后将它们用于直方图。
我现在要做的是
k = 0
for iz in range(0, nz):
for iy in range(0, ny):
for ix in range(0, nx):
d = data[ix, iy, iz]
b = bitmap[ix, iy, iz]
if b > 0:
浏览 5提问于2018-08-16得票数 1
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2回答
我目前正在尝试同时遍历三个列表：
list_weight = [0.9,0.3,0.6,0.4]
list_reliability = [0.8,0.5,0.2,0.8]
belief_CRED0 = [create_belief_matrix ('ACBA').iloc[0]]
belief_CRED0
Out[40]:
[1 0.562500
2 0.562500
3 0.391304
4 0.391304
Name: CRED0, dtype: float64]
首先，我创建了一个嵌套循环：
for belief in belief_
浏览 3提问于2017-08-18得票数 1
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因此，我遇到了一个奇怪的问题，即查看一个set是否包含一个Numpy dtype对象与查看一个tuple是否包含一个对象会产生不同的结果： In [1]: x = np.zeros(8)
In [2]: x.dtype
Out[2]: dtype('float64')
In [3]: x.dtype in (np.float32, np.float64)
Out[3]: True
In [4]: x.dtype in {np.float32, np.float64}
Out[4]: False 这一切为什么要发生？是什么阻止了set().__contains__()在查
浏览 4提问于2020-11-28得票数 3
2回答
我主要想做的是将一些MATLAB代码转换成Python：
MATLAB代码：
for time = 100:model_times
for i = 1:5
indat = fread(fid,[48,40],'real*4');
vort(:,:,i,time) = indat';
end
end
fid保存正在使用的文件路径( DAT文件)。vort是一个预先分配为: vort =零(40，48，5，model_times)。model_times是一个固定的整数(例如10
浏览 1提问于2013-04-02得票数 0
我有个情况：
一个矮胖的人说：
import numpy as np
a=np.asarray([1,2,3,4])
#How can I check if all element in this 1 dimensional ndarray is type int
#so can I use something like
check=np.apply_along_axis(type,0,a) #this doesn't work
result=check.all()
非常感谢
浏览 2提问于2014-07-03得票数 0
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2回答
我有一个datetime64的numpy数组，我想要舍入数组元素的亚秒值。例如，从2001-1-1 10:33:32.5到2001-1-1 10:33:32.0。我正在寻找一种矢量化的方法。
更广泛地说，我正在寻找一种向量化的方法来舍入到任何频率(分钟、天等)。
浏览 0提问于2013-02-12得票数 6
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2回答
读取txt文件
、、、
我正在尝试读取一个.txt文件并将浮点数提取到列表中。由于缺少(mm)，txt文件包含3列，有时还有2列。
我只想提取行尾的数字，并将其放入列表中。
SHAPE\SEC_1\WIDTH_UPR_01 (mm) 40
SHAPE\SEC_1\HIGHT_01 (mm) 35
SHAPE\SEC_1\WIDTH_LWR_01 (mm) 40
SHAPE\SEC_1\NEUTRAL_WEB_SHIFT_01 0.7
SHAPE\SEC_1\NEUTRAL_WEB_WIDTH_01 (mm) 30
我尝试使用一个名为np.load的numpy函数
import numpy as
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
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2回答
我完全是Python的新手，但似乎给定的字符串可以(有效地)为任意长度。也就是说，你可以获取一个string str并不断添加：str += "some stuff..."。有没有一种方法可以生成这样的字符串数组？
当我尝试这样做时，每个元素只存储一个字符
strArr = numpy.empty(10, dtype='string')
for i in range(0,10)
strArr[i] = "test"
另一方面，我知道我可以初始化某个长度字符串的数组，即
strArr = numpy.empty(10, dtype='
浏览 0提问于2013-02-01得票数 87
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3回答
我有一个CSV文件()，我必须用python分析它。为了处理数据，我将其转换为列表列表：
import csv
def read_dataset(file):
rows = []
with open(file, 'r') as csvfile:
csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
for row in csvreader:
rows.append(row)
return rows
CSV文件完全由浮点数组成，我通过在文本编
浏览 2提问于2021-05-12得票数 0
1回答
有人能帮我写这段代码吗，我的输入有问题，说它不能把字符串转换成浮点。
import statistics
import numpy as np
print("When entering some values it should be like this (1,2,3,4,5)")
xs=np.array(input("Enter some values of x coordinate: "), dtype=np.float64)
ys=np.array(input("Enter some values of y coordinate: ")
浏览 5提问于2022-05-21得票数 -1
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如果我做了
a = [1, 2, 7]
a - a[-1]
我得到了TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'int'
但是，我有一个由b组成的np.float64列表，下面的代码可以工作：
type(b)
# list
b - b[-1]
# array([ 281.04209146, 6.57013103, 0. ])
我认为这是因为b中的数字是np.float64，而b在某种程度上被转换为np.array，然后广播就会发生。但我仍然觉得这种行为令人惊讶:既然
浏览 1提问于2016-11-28得票数 2
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3回答
级联大数字阵列
、、、、
假设我有一些NumPy数组，a和b，其中a.shape是(N, 5000)，b.shape是(N, 2500)。N是一些样本，可能会根据我的问题/算法而有所不同--但是对于a和b，它总是一样的。
现在我想要另一个数组c of shape (N, 7500)，它在[0:5000]中保存a的值，在[5000:7500]中保存b的值。
目前，我正在创建一个零填充缓冲区数组，并将值切片到其中：
# ...retrieving a
# ...retrieving b
c = zeros.((N, 7500)).astype(np.float32)
# insert values of a
c[:, 0
浏览 5提问于2016-02-10得票数 2
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我有一个numpy结构化数组，其中数组中的每个元素本身都是一个numpy数组(dtype='O')。同一行中的每个元素数组始终具有相同的长度，而不同行中的元素数组可以具有可变的长度。例如，它可能看起来像这样： array([(array([1], dtype=int32), array([0.1], dtype=float64)),
(array([2, 3, 4], dtype=int32), array([0.2, 0.3, 0.4], dtype=float64)),
(array([5, 6], dtype=int32),
浏览 21提问于2019-10-15得票数 0
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我正在从雅虎下载标准普尔500指数的股票价格，它的体积对于32位整数来说太大了。
def yahoo_prices(ticker, start_date=None, end_date=None, data='d'):
csv = yahoo_historical_data(ticker, start_date, end_date, data)
d = [('date', np.datetime64),
('open', np.float64),
('high
浏览 0提问于2012-06-16得票数 3
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我有一个python字典，其中包含键(0,1,2....n)，每个键在元组中保持位置协调，例如
{0:(x1,y1), 1:(x2,y2), 2:(x3,y3), ....., n-1:(xn,yn)}
我想要创建一个多维数组，比如
coordinates= np.array([
[x1, y1],
[x2, y2],
...
[xn, yn]
])
我试过使用array = numpy.array(vehPositions.values())，但没有得到预期的结果。
浏览 1提问于2016-06-29得票数 0
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是否有一种基于条件将列表转换为二进制决策的非冗长方法？例如：
patientAge = [19, 15, 13, 21, 37]
# wanted output: [1, 0, 0, 1, 1] # true if >18 otherwise false
# e.g. in matlab simply "patientAge>18"
浏览 6提问于2017-09-22得票数 1
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这个问题涉及np.save和np.load最佳实践。由于更新的numpy版本1.16.3，np.load中的默认设置为allow_pickle=False。
保存列表后，进一步的load声明在默认的allow_pickle=False中可以正常工作。
>> x = [0, 1, 2]
>> np.save('my_x_list.npy', x)
>> loaded_x = np.load('my_x_list.npy')
>>
浏览 12提问于2020-05-03得票数 1
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我使用mpirun -n 40 python script.py运行下面的脚本。其目的是并行化函数函数。这里发生的情况是，40名“工人”被分成5组8名“工人”(每个区块当然有自己的颜色)。我为每个块生成参数(gen_args)，并将这些参数压缩到一个一维numpy数组中。然后我使用ScatterV，将这个扁平的数组分散到one块中的"workers“。分散值被捕获在变量recv_args中。
一切都运行得很好(基于我看到的打印输出)，除了block_comm.Scatterv([send_data,counts,displacement, MPI.DOUBLE], recv_args,
浏览 3提问于2018-06-13得票数 1
列表- 100000个案例，每个案例有42行和400列。
我尝试使用numpy.save保存它，但它给了我一个内存错误。我试过泡菜，它挂了我的电脑。它花了很长时间，我不得不重启它。H5py不适用于64位python 3.3.5
我希望将整个列表按原样保存在磁盘上，然后将其完全加载到列表中以供进一步处理。我不打算从内存中访问特定的索引。
有没有一种有效的方法来存储列表...
或者从一行中提取索引并将其存储在内存中会更好。(在400比特的行中将有大约81个1)。如果我只存储1的索引，稍后我将不得不再次将这些索引转换为400位数组。
浏览 0提问于2015-05-07得票数 1
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