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我被要求提供 Numpy 和 Scipy 作为 python 鸡蛋文件。不幸的是，Numpy 和 Scipy 没有为 Win32 平台以 .egg 形式发布他们的产品的官方版本——这意味着如果我想要鸡蛋，那么我必须自己编译它们。

目前我的雇主提供 Visual Studio.Net 2003，它不会编译 1.1.1 之后的任何 Numpy 版本——随后发布的每个版本都不能用 VS2003 编译。

我真正想要的是我可以使用的其他一些编译器，也许是免费的，但是作为一个免费的限时试用版......我可以用它来编译鸡蛋。有没有人知道我可以在不支付任何费用的情况下获得和使用另一个编译器，并且肯定会在 Windows 上编译 Numpy？

请仅在您知道它会编译 Numpy 的事实时提出建议——不要猜测！

谢谢

备注：我在一个对法律事务非常敏感的组织工作，所以我所做的一切都必须完全合法。我必须按照许可条款做所有事情，并且会接受审计。

我的环境：

• 视窗 32
• 标准 C Python 2.4.4

我对 python 和 matplotlib 的世界非常熟悉，我很高兴。我注意到我的 Mac 上的 Xcode 无法正常工作，所以我从 Apple 安装了最新版本，它以某种方式破坏了我安装的 matplotlib（或 numpy？）！我现在得到

我尝试重新安装 numpy (Ver 1.3.0) 和 matplotlib (Ver 0.91.1) 无济于事。有任何想法吗？

一个 0d 数组肯定是标量，但 Numpy 似乎不这么认为......我错过了什么还是我只是误解了这个概念？

我想产生类似于真实乐器音频的声音。问题是我几乎不知道如何获得它。

我所知道的与真实乐器相去甚远的是，它们输出的声音很少是干净的。但是如何产生这种不干净的声音呢？

到目前为止，我已经做到了这一点，它产生了非常简单的声音，我不确定它是否正确使用了 alsa。

假设我有一组向量（来自传感器 1 的读数、来自传感器 2 的读数、来自传感器 3 的读数——首先按时间戳索引，然后按传感器 ID 索引），我想将它们与一组单独的向量（温度、湿度等——也都首先按时间戳索引，然后按类型索引）。

numpy 中最干净的方法是什么？看起来它应该是一个相当简单的功能......

换句话说，我希望看到：

干杯，/YGA

PS我被要求添加一个例子。

这是我想看到的：

Ps2：哎呀，我的例子抄错了。对不起大家。现在修好了。

我想计算一个包含机器学习数据集的 Python 类的哈希值。哈希是用来缓存的，所以我在想md5or sha1。问题是大部分数据都存储在 NumPy 数组中；这些不提供__hash__()成员。目前我pickle.dumps()为每个成员做一个并根据这些字符串计算一个哈希值。但是，我发现以下链接表明同一个对象可能导致不同的序列化字符串：

• 无哈希值因机器而异
• Pickle.dumps 不适合散列

为包含 Numpy 数组的 Python 类计算哈希的最佳方法是什么？

我正在 Numpy 或 Scipy（或任何严格的 Python 库）中寻找一个函数，它会给我 Python 中的累积正态分布函数。

这是我需要做的-

我有这个等式-

轴 = y

其中 A 是一个有理 m*n 矩阵 (m<=n)，x 和 y 是正确大小的向量。我知道A和y，我不知道x等于什么。我也知道在 Ax 正好等于 y 的地方没有 x。我想找到向量 x' 使得 Ax' 尽可能接近 y。这意味着 (Ax' - y) 尽可能接近 (0,0,0,...0)。

我知道我需要使用 lstsq 函数： http ://www.scipy.org/doc/numpy_api_docs/numpy.linalg.linalg.html#lstsq

或 svd 函数： http ://www.scipy.org/doc/numpy_api_docs/numpy.linalg.linalg.html#svd

我根本看不懂文档。有人可以告诉我如何使用这些功能来解决我的问题。

非常感谢！！！

我有一个看起来像这样的二维数组：

添加额外行和列的最有效方法是什么：

对于加分，我还希望能够剔除单行和单列，因此例如在下面的矩阵中，我希望能够剔除所有的 a，只留下 x - 特别是我试图同时删除第 n 行和第 n 列 - 我希望能够尽快做到这一点：

我有兴趣尽快将 numpy 数组转换为稀疏字典。让我详细说明：

给定数组：

我希望制作字典：

如您所见，我们只是将序列类型转换为从非零索引到其值的显式映射。

为了使这更有趣，我提供了以下测试工具来尝试替代方案：

我正在使用泊松分布来模拟我有兴趣转换的数组类型。

到目前为止，这是我的结果：

如您所见，我找到的最快的解决方案是

有更快的方法吗？

编辑：步骤

似乎特别笨拙——在只选择一些元素之前生成整个数组，特别是当我们知道它可能只有大约 1/10 的元素被选中时。我认为这可能还有待改进。