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我正在尝试在 Python 中实现大量矩阵-矩阵乘法。最初，我假设 NumPy 会自动使用我的线程化 BLAS 库，因为我是针对这些库构建的。但是，当我查看顶部或其他内容时，代码似乎根本不使用线程。

任何想法有什么问题或我可以做些什么来轻松使用 BLAS 性能？

我有一个复合类型（int、double、double）的 HDF5 文件。目前，我按照文档中的示例，通过将其结果存储在结构数组中，在单个操作中读取它。

但是，我宁愿将这三个部分中的每一个都保存在不同的数组中，所以我想提供 3 个指针 (int*, double*, double*) 并直接在 3 个数组中读取数据而不复制数据。

有人对如何做到这一点有建议吗？

我正在寻找一个可以帮助我使用许多声音属性的库。

我的意思是，我需要一些东西来获得声音的每个频率，获得声波的长度和宽度，获得声音的峰值和谷值（以测量方式）。

我需要一些能让我尽可能接近地以某种方式操纵和测量声波的东西，这是我在科学研究而不是应用中需要的东西。

很难找到这样的东西，如果你能帮助我提供一些链接或任何东西，对我来说将是一个很大的帮助。

如果你有其他语言的东西，它可以帮助我。

当我找到答案时，我会不断更新这个问题。

提前致谢。

我有大约 500 个 HDF5 文件，每个文件大约 1.5 GB。

每个文件都具有相同的精确结构，即 7 个​​复合（int、double、double）数据集和可变数量的样本。

现在我想通过连接每个数据集来连接所有这些文件，以便最后我有一个 750 GB 的文件和我的 7 个数据集。

目前我正在运行一个 h5py 脚本，它：

• 创建一个具有无限最大值的正确数据集的 HDF5 文件
• 依次打开所有文件
• 检查样本数量是多少（因为它是可变的）
• 调整全局文件的大小
• 追加数据

这显然需要很多小时，你有什么改进的建议吗？

我正在开发一个集群，所以我可以并行使用 HDF5，但是我在C编程方面还不够好，无法自己实现某些东西，我需要一个已经编写好的工具。

我正在使用scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值而不是全局最小值。

我尝试通过以下方式使用模拟退火：

specf我要拟合的曲线在哪里。尽管返回值表明已达到全局最小值，但结果p显然比返回的最小值更差（请参阅 anneal）。curve_fit

我怎样才能改善结果？SciPy 中是否有全局曲线拟合器？

我正在寻找一个库来绘制具有类似于专业绘图工具（例如 Matlab、Mathematica）的功能集的大型数据集，但 3D 加速。我特别重视

• 可以像上面的专业工具一样编写脚本（灵活使用）
• 具有至少与这些一样大的功能
• 快（嗯，这就是标题所说的）

我可以想象（实际上，我有很多想法）python 可能存在类似的东西——比如 NumPy、SciPy。但我还不熟悉这些库。如果我能说服人们放弃 matlab，那就太好了。

我在 matlab 中有一个 Nx3 矩阵，我想用它制作一个 3 维条形图，其中 X 和 Y 轴由矩阵的第一列和第二列的值确定，每个条的高度是矩阵中的第三列，条数由 N 确定。

换句话说，如果“数据”是矩阵，那么：

每个 1:length(data) 应该有一个 bar

如何在 MATLAB 中做到这一点？

其次，作为这个的变体，我怎么能做同样的事情，但是这次将条形图直方图分成每个 X、Y、Z 维度的 N 个 bin？即，而不是每个点的条形图，只需将数据直方图到每个维度的那些箱中，并为每个箱绘制一个条形图。

非常感谢您的帮助。

我想在 Python 中计算未成年人的矩阵行列式，可能使用 scipy 或其他一些包。有什么建议么？

如何按照在 Matlab 中所做的操作从显微镜上拍摄的图像中分割细胞？

http://blogs.mathworks.com/steve/2006/06/02/cell-segmentation/

此外，如果我在不同的荧光通道中拍摄多张图像（在用一些抗体/标记物染色细胞后），我如何自动定量每个标记物阳性细胞的比例？有没有人在 Python 中做过这样的事情？或者是否有 Python 中的库可用于执行此操作？

我的示例代码在 python 中，但我问的是一般原则。

如果我有一组时间-值对数据，我应该将它们存储为二维数组还是元组列表？例如，如果我有这些数据：

像这样存储它通常更好吗：

或作为元组列表：

有这样做的“标准”方式吗？