我正在尝试在已生成的散点图上生成线性回归，但是我的数据是列表格式，并且可以找到所有使用polyfitrequire的示例arange。arange虽然不接受列表。我搜索过很多关于如何将列表转换为数组的东西，似乎还不清楚。我想念什么吗？ 接下来，如何最好地使用整数列表作为的输入polyfit？ 这是我关注的polyfit示例： from pylab import * x = arange(data) y = arange(data) m,b = polyfit(x, y, 1) plot(x, y, 'yo', x, m*x+b, '--k') show()
我需要计算一个numpy ndarray矩阵中非NaN元素的数量。如何在Python中有效地做到这一点？这是我实现此目的的简单代码： import numpy as np def numberOfNonNans(data): count = 0 for i in data: if not np.isnan(i): count += 1 return count numpy中有内置函数吗？效率很重要，因为我正在进行大数据分析。 Thnx寻求任何帮助！
我刚刚在python 2.7上安装了pandas和statsmodels软件包，当我尝试“将pandas导入为pd”时，出现此错误消息。有人可以帮忙吗？谢谢！！！ numpy.dtype has the wrong size, try recompiling Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\__init__.py", line 4, in <module> from formulatools import handle_formula_data File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\formula\formulatools.p y", line 1, in <module> import statsmodels.tools.data as data_util File "C:\analytics\ext\python27\lib\site-packages\statsmodels-0.5.0-py2.7-win32.egg\statsmodels\tools\__init__.py", li ne 1, in <module> from tools …
在不修改数组a地址的情况下，将数据从数组b复制到数组a的最快方法是什么。我需要这样做，因为外部库（PyFFTW）使用了指向无法更改的数组的指针。 例如： a = numpy.empty(n, dtype=complex) for i in xrange(a.size): a[i] = b[i] 是否可以不循环地进行？
NumPy是一个非常有用的库，通过使用它，我发现它能够轻松处理非常大的矩阵（10000 x 10000），但是开始处理任何更大的矩阵（试图创建50000 x 50000的矩阵）失败）。显然，这是因为需要大量内存。 是否有一种方法可以以某种方式（没有几个terrabytes的RAM）在NumPy中本地创建大型矩阵（比如说一百万乘一百万）？