在python的numpy中,为什么ogrid总是产生int64的结果? 对于我的应用程序,我不想使用int64,因为内存限制(稍后将输出组件一起播放时会起作用)。有什么比重铸,事后更好的选择: y, x = np.ogrid[:9000,:9000]
y = y.astype(np.int16)
x = x.astype(np.int16)
对于大多数其他numpy的调用一个清洁的解决方
我有一列x行的SciPy csr_matrix(在这种情况下是一个向量)。它是浮点值,我需要将其转换为离散类标签-1,0和1.这应该使用阈值函数将浮点值映射到这三个类标签之一。 除了迭代Iterating through a scipy.sparse vector (or matrix)中描述的元素之外,没有办法吗?我很想拥有一些优雅的方式来以某种方式映射(thresholdfunc())所有元素
当我发现以下奇怪现象时,我在networkx中使用以下代码块。在第一种情况下,我在稀疏矩阵上使用了ufunc multiply(*),这意外地正确地给了我一个度数序列。然而,当使用普通矩阵完成同样的操作时,它会给我一个10 x 10的矩阵,并且正如预期的那样np.dot(...)给了我正确的结果。 import numpy as np
import networks as nx
ba = n