numpy-ufunc

2열

2답변

Numpy datetime64에 N '을 추가하십시오.'D '단위가 아닙니다.

datetime64 개체로 서식이 지정되었지만 형식이 'ns' 인 긴 데이터 목록에 영업일을 추가하려고합니다. Numpy documentation에 따라 busday_offset 함수는 'D' 단위의 개체에서만 작동합니다. 내가 원하는 기능은 'BusiniessDay in tseries.offsets`를 사용하여 팬더에 존재합니다. 저는 모든 날짜를 팬더

python datetime pandas numpy numpy-ufunc 2016-12-21

---

3열

2답변

Numpy Index for 루프를 피하십시오

두 번째 for 루프를 이런 식으로 사용하는 것을 피할 수있는 방법이 있습니까? for x in range(Size_1): for y in range(Size_2): k[x,y] = np.sqrt(x+y) - y 또는 이것을 최적화하는 더 좋은 방법이 있습니까? 지금은 큰 크기의 경우 매우 느립니다.

performance numpy vectorization numpy-ufunc 2017-02-09

---

0열

2답변

python-xarray : 데이터 세트의 절대 값을

np.fabs으로 계산하면 xr.DataArray에서 제대로 작동하지만 xr.Dataset에서는 제대로 작동하지 않습니다. data = xr.DataArray(np.random.randn(2, 3), coords={'x': ['a', 'b']}, dims=('x', 'y')) ds = xr.Dataset({'foo': data, 'bar': ('x', [

python-xarray numpy-ufunc 2017-10-27

---

4열

1답변

__numpy_ufunc __()의 사용

의 하위 클래스에서 numpy ufuncs의 동작을 재정의하기 위해 __numpy_ufunc__() 설명 된 방법을 사용하려고하는데, 결코 호출되지 않는 것 같습니다. 이 유스 케이스가 가이드에 나열되어 있음에도 불구하고 실제로 __numpy_ufunc__()을 사용하는 사람의 사례는 찾을 수 없습니다. 아무도 이것을 시도 했습니까? 다음은 최소 예입니다.

python numpy numpy-ufunc 2017-01-05

---

0열

1답변

오류

"입력 형식을 지원하지 ufunc 'hyp2f1'"나는 다음과 같은 코드를 실행하기 위해 노력하고있어 경우 :이 Traceback (most recent call last): File "calc.py", line 74, in <module> x = spec.hyp2f1(1.5, 2.5, 1, y**2) TypeError: ufunc 'h

diff sympy numpy-ufunc 2017-10-31

---

0열

1답변

ndarrays에 대한 np.ndarray bitwise_or 연산자가 실패합니다.

0이나 1 만 포함 할 수있는 크기가 작은 (n, m) 배열을 초기화하려고합니다. 또한 나중에 배열과 함께 np.bitwise_or를 원합니다. 예를 들어 , 내가하려고하면 : import numpy as np myArray = np.zeros([4,4]) myRow = myArray[1,] myCol = myArray[,1] np.bitwise_o

python numpy numpy-ufunc 2016-11-18

---

2열

1답변

LaTeX 기호가 포함 된 함수를 어떻게 u- uphuncify합니까?

이 코드 from sympy import symbols from sympy.utilities.autowrap import ufuncify a = symbols(r'\alpha') phi = a**2 phi_f = ufuncify(a, phi) 분명히 파이썬/C 코드에서 \alpha에서 오는 아래의 오류를 발생합니다. 불행히도 \alpha을 a으로

python sympy numpy-ufunc 2016-11-19

---

0열

1답변

numpy.ufunc.reduceat 인덱스를 파이썬 슬라이스 객체에서 생성 할 수있는 방법

또는 x[::n]과 같은 슬라이스가 있다고 가정합니다. numpy.ufunc.reduceat(x, [p, p + n, p + 2 * n, ...]) 또는 numpy.ufunc.reduceat(x, [0, n, 2 * n, ...])에 전달할 색인을 생성하는 데 사용하고자합니다. 가장 쉽고 효율적인 방법은 무엇입니까? 의견에

python numpy range slice numpy-ufunc 2017-01-11

---

0열

1답변

sympy ufuncify-ied 함수를 직렬화하는 방법이 있습니까?

SymPy의 autowrap 모듈에서 ufuncify 도구를 사용하여 이진화 된 함수를 직렬화하거나 저장하는 방법이 있습니까? dill : How to serialize sympy lambdified function?을 사용하는 해결책이 있지만이 방법은 lambdified 기능에서만 작동합니다. 여기 설명하기 위해 최소한의 작업 예제 : >>> import

python serialization sympy numpy-ufunc 2017-11-16

---

0열

1답변

npy 파일을 두 파일의 동일한 열 수와 함께 다른 npy 파일에 추가합니다.

npy 파일 크기는 약 5GB이고 RAM은 약 5GB이므로 numpy 배열을 모두로드 할 수 없습니다. 하나의 npy 파일을로드하고 그 행을 다른 npy 파일에 추가하지 않고로드하는 방법

python python-2.7 numpy numpy-ufunc numpy-memmap 2017-10-01

---