我有一个大小为8192x29的数据帧,我想要计算每列的FFT值,但在此之前,我需要对每列(8192x1)到(64x128)进行整形。我似乎想不出一种有效的方法来做到这一点。我的for循环如下所示for i in range(0,data_size[1]):然后,我需要另一个for循环来逐个获得64 x 12
存在一个形状为[100,50, 5]的numpy ndarry A,我想按如下方式展开A。A将被追加一个形状为(50, )的一维数组。生成的A将具有形状[100,50,6]。该一维数组的元素基于原始ndarray中的数组,即,根据给定公式的A[:,:,4],即,A[:,i,5]=A[:,i,4]*B[i]+5 for i = 0:49这里的A[:,:,5]对应于相加的一维<e
我试图找到一种内存高效的方法,将数据存储在python变量中,以便进行快速访问和分析。我在numpy中初始化了一个2d数组,然后通过以下方法找到它的内存使用情况(使用sys以便以后可以与其他变量类型进行比较):print('The size of the numpy array is {} bytes'.format(sys.getsizeof(a)))
返回:The size