问题标签 [numpy-ufunc]

I have simple text files containing floating numbers, e.g.:

I'm trying to calculate mean & variance for every file using the following code:

But I get the following error:

When observing the df it looks like:

Moreover, when using python cli and running:

I get no errors, so it seems the problem is with the write back to the file??

What am I doing wrong?

Thanks

我偶尔会where在 numpy 的 ufunc 中使用该子句。例如，以下内容：

在 Numpy 1.12 及更早版本中，这曾经在可能的情况下给我平方根值，否则为零。

不过，最近我升级到了 numpy 1.13。上面的代码现在给了我以下错误：

我认为这正是该where子句应该使用的方式，但也许我错了。所以我有两个问题：第一，这段代码有什么问题；其次，实现我的目标的推荐方法是什么？

当我需要这样的代码才能工作时，我正在努力应对这种情况：

而且我的包装类型是 double-like 类型，但在数学运算上有特殊行为，所以我需要这种类型的完整 CPython 包装和 numpy 兼容性（这就是 boost.python 对我不起作用的原因）。

这里有任何 numpy c-api 大师吗？任何帮助表示赞赏。

当我发现以下奇怪时，我正在将以下代码块与 networkx 一起使用。在第一种情况下，我在一个稀疏矩阵上使用了 ufunc multiply(*)，它意外地正确地给了我一个度数序列。但是，当对普通矩阵执行相同操作时，它给了我一个 10 x 10 矩阵，并且正如预期的那样 np.dot(...) 给了我正确的结果。

我期待我应该这样做np.dot(A, np.ones(10))，但它返回一个由 10、10 x 10 矩阵组成的数组

这里有什么细微差别？

我正在研究 cs231n，我很难理解这个索引是如何工作的。鉴于

他们做的操作是

np.add.at(dW, x, dout)

x 是一个二维数组。索引如何在这里工作？我浏览了np.ufunc.at文档，但他们有简单的一维数组和常量示例：

ufunc文档指出：

在哪里

1.7 版中的新功能。接受与操作数一起广播的布尔数组。True 值表示计算该位置的 ufunc，False 值表示将值单独留在输出中。

默认行为是什么，什么时候out没有给出？

我观察到一些行为，这对我来说真的没有意义：

有谁知道根本原因/行为？尤其是np.reciprocal没有意义，因为倒数永远不会是 0

编辑：行为更加复杂：

我正在使用 Numpy 版本 1.11.1

我正在尝试使用 Numba 优化对包含 Bessel 函数的函数的积分 (scipy.integrate.quad) 的评估。

虽然 Numba 似乎适用于“常见”numpy 函数，但当我尝试包含 Bessel 函数时它会引发错误：

通过谷歌搜索，我从 Numba 存储库中找到了一个 Jupyter 笔记本，其中讨论了制作 j0 函数（https://github.com/numba/numba/blob/08d5c889491213288be0d5c7d726c4c34221c35b/examples/notebooks/j0%20in%20Numba.ipynb）。

笔记本评论说在 numba 中制作函数会很快，但他们最后显示的计时结果表明 numba 的性能降低了约 100 倍。我在这里遗漏了一些明显的东西吗？

更一般地说，是否有可能从 Numba 编译 scipy Bessel 函数中受益？

npy 文件大小约为 5 GB，RAM 约为 5 GB，因此无法同时加载两个 numpy 数组。如何加载一个 npy 文件并将其行附加到另一个 npy 文件而不加载它

np.fabsxr.DataArray在's 但不是's上工作正常xr.Dataset。

任何想法如何将其应用于 a xr.Dataset？

我可以遍历xr.Dataset（见下文）中的变量，但我不确定是否有更有效的东西

当我尝试运行以下代码时：

我得到错误：

问题是什么，还有其他方法可以象征性地区分函数 hyp2f1 吗？