关于两种方法，我有一个简单而广泛的问题：和在阅读了这两种方法的API之后，我对什么时候使用每种方法都有点困惑；因此，
浏览 12提问于2018-03-01得票数 7
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我做了一些实验，从[0-999]上的均匀分布产生60K的随机数花费了0.6秒。然后我使用boost库尝试了同样的方法。
浏览 0提问于2017-09-27得票数 1
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from pandas import DataFramefrom scipy.stats import randint'pvalue' : uniform.rvs(size=1000),
'chromosome' : ['ch-%i' % i for i in randint.rvsdf['m
浏览 0提问于2016-05-26得票数 15
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我在python中遇到了一个问题，我想将一些稀疏矩阵合并成一个。稀疏矩阵是csr_matrix型的，具有相同的行数。当我使用h堆栈将它们叠加在一起时，我会得到一个矩阵数组，但是我希望获得一个矩阵，其中包含行数(每个矩阵的行数相同)，作为列数，每个矩阵的列数之和。谢谢你的支持。
浏览 8提问于2021-01-06得票数 1
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import scipy as spb=sp.sparse.coo_matrix(np.random.randint(0,9,[4,2]))就是给我
AttributeError: 'numpy.ndarray' object
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
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我正在使用scipy.sparse.linalg.cg来解决一个大型的稀疏线性系统，它工作得很好，只是我想添加一个进度报告，这样我就可以在求解器工作时监控残差。
浏览 0提问于2013-01-10得票数 3
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Numpy randint追加
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所以我生成了一个随机列表，上面有numpy的高度...我正在使用这个列表用于测试目的，但我有一个条件这适用于列表，但不适用于numpy:/
浏览 0提问于2013-07-11得票数 2
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我正在尝试对时间序列数据进行“滚动随机森林分类”。该模型分为两类。它改变了数据样本，并进行了多次拟合，我的意思是“滚动”。[22][22，0]
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
使用scipy的csr_matrix，这似乎比使用numpy的密集数组乘法要慢得多。这让我大吃一惊，因为我预计稀疏点积涉及的操作会少得多。下面是一个示例： &#x
浏览 2提问于2015-11-20得票数 3
我犯了个错误.如果我使用np.random.random而不是np.random.randint，就不会发生这种情况。>>> import numpy as np>>> rdata = np.random.randint(5000) File "<stdin>", line 1, in <
浏览 1提问于2014-09-17得票数 0
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我正在尝试用numpy的random.rand生成一个0或1。 np.random.rand()产生一个介于0和1之间的随机浮点数，而不仅仅是0或1。 谢谢你。
浏览 102提问于2019-05-30得票数 3
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我有一个带形状MxN的矩阵MxN和一个带有形状KxNxR的三维张量T。我想把P与T中的每个NxR矩阵相乘，得到一个KxMxR三维张量。
浏览 4提问于2010-12-20得票数 14
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numpy数组的成对t-检验
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import numpy as npb = np.random.randint(10, size=160)d = np.random.randint(10, size=100)f = np.rando
浏览 0提问于2020-03-27得票数 1
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带枕的凸对数优化
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np.random.seed(1234)n = 100 #100 A = np.asmatrix(np.random.randint(-10,-1, size=(n, m))) c = np.asmatrix(np.random
浏览 2提问于2015-11-21得票数 0
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我能够在早期版本的Scipy中使用ConvexHull函数。函数，在我所拥有的版本中，不会提供凸包的卷，所以我决定安装新版本的Scipy。此代码将适用于以前版本的“Scipy”：import scipy as sphull =我在VS，Spider，Ubuntu上签了这个
浏览 0提问于2015-10-26得票数 0
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of 'closest' call: 13.815654378632125max n of 'closest' call: 128
我的想法是使用numpynumpy是正确的想法吗？我应该使用numpy的哪些功能？Cython会更好吗？
浏览 3提问于2018-12-24得票数 2
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我正在尝试使用大的10^5x10^5稀疏矩阵，但似乎遇到了scipy：x = scipy.sparse.rand(n, n, .001)ValueError: Trying
浏览 0提问于2012-03-13得票数 3
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']进行此操作，但这似乎比较慢：%timeit df.loc[random.randintof 3: 19.3 µs per loopd = df.to_dict()
%timeit d['col'][random.randint
浏览 0提问于2017-07-19得票数 4
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