在python的numpy中,爲什麼ogrid總是產生int64的結果? 對於我的應用程序,我不想使用int64,因爲內存限制(稍後將輸出組件一起播放時會起作用)。有什麼比重鑄,事後更好的選擇: y, x = np.ogrid[:9000,:9000]
y = y.astype(np.int16)
x = x.astype(np.int16)
對於大多數其他numpy的調用一個清潔的解決方
我有一列x行的SciPy csr_matrix(在這種情況下是一個向量)。它是浮點值,我需要將其轉換爲離散類標籤-1,0和1.這應該使用閾值函數將浮點值映射到這三個類標籤之一。 除了迭代Iterating through a scipy.sparse vector (or matrix)中描述的元素之外,沒有辦法嗎?我很想擁有一些優雅的方式來以某種方式映射(thresholdfunc())所有元素
當我發現以下奇怪現象時,我在networkx中使用以下代碼塊。在第一種情況下,我在稀疏矩陣上使用了ufunc multiply(*),這意外地正確地給了我一個度數序列。然而,當使用普通矩陣完成同樣的操作時,它會給我一個10 x 10的矩陣,並且正如預期的那樣np.dot(...)給了我正確的結果。 import numpy as np
import networks as nx
ba = n