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Obteniendo el elemento actual en scipy.ndimage.filters.generic_filter

¿Es posible obtener el “elemento actual” dentro de la función de filtro de scipy.ndimage.filters.generic_filter ? Si, por ejemplo, A[0] siempre contenga el elemento actual (que no parece ser el caso), algo como lo siguiente podría encontrar máximos locales def local_max_f(A) : return A[0] == A.max() img = np.random.rand(100).reshape(10,10) ndimage.generic_filter( img, local_max_f, size=3 )

Error de desbordamiento en la función numpy.exp de Python

Quiero usar numpy.exp esta manera: cc = np.array([ [0.120,0.34,-1234.1] ]) print 1/(1+np.exp(-cc)) Pero esto me da error: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:5: RuntimeWarning: overflow encountered in exp No entiendo porque ¿Cómo puedo arreglar esto? Parece que el problema es con el tercer número (-1234.1)

Evaluar la salida de la interpolación 2D a lo largo de una curva

Tengo datos z muestreados desde una función 2D f en los puntos de cuadrícula x, y , como en z = f(x, y) . Es fácil interpolar f con scipy.interp2d través de f = interp2d(x, y, z ). Sin embargo, evaluar f(x, y) devuelve una cuadrícula 2D completa como si lo hubiera hecho xx, yy […]

¿Por qué es numpy.array () a veces es muy lento?

Estoy usando la función numpy.array () para crear ndarrays numpy.float64 desde listas. Noté que esto es muy lento cuando la lista contiene Ninguno o se proporciona una lista de listas. A continuación se presentan algunos ejemplos con los tiempos. Hay soluciones obvias, pero ¿por qué esto es tan lento? Ejemplos para la lista de Ninguno: […]

¿Desbordamiento en exp en scipy / numpy en Python?

¿Qué hace el siguiente error: Warning: overflow encountered in exp en scipy / numpy usando Python generalmente significa? Estoy calculando una proporción en forma de registro, es decir, log (a) + log (b) y luego tomo el exponente del resultado, usando exp, y usando una sum con logsumexp, de la siguiente manera: c = log(a) […]

Invertir grandes matrices dispersas con scipy.

Tengo que invertir una gran matriz dispersa. No puedo escapar de la inversión de la matriz, el único método abreviado sería simplemente obtener una idea de los principales elementos de la diagonal e ignorar los elementos fuera de la diagonal (preferiría no hacerlo, pero como solución sería aceptable). Las matrices que necesito invertir son generalmente […]

Vectores propios de Python: diferencias entre numpy.linalg, scipy.linalg y scipy.sparse.linalg

Scipy y Numpy tienen entre ellas tres funciones diferentes para encontrar vectores propios para una matriz cuadrada dada, estas son: numpy.linalg.eig(a) scipy.linalg.eig(a) , y scipy.sparse.linalg.eig(A, k) Centrándome específicamente en la situación de que todos los argumentos opcionales que he dejado los dos últimos queden en sus valores predeterminados y que a / A tiene un […]

Manera eficiente de contar elementos únicos en una matriz en números / puntos en Python

Tengo una matriz Scipy, por ejemplo, a = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1]]) Quiero contar el número de ocurrencias de cada elemento único en la matriz. Por ejemplo, para la matriz anterior a, quiero decir que hay 1 aparición de [0, 0, 1], 2 apariciones de [1, 1, […]

Rellene los valores faltantes con el vecino más cercano en arrays enmascarados de Python numpy?

Estoy trabajando con un 2D Numpy masked_array en Python. Necesito cambiar los valores de los datos en el área enmascarada para que sean iguales al valor no enmascarado más cercano. NÓTESE BIEN. Si hay más de uno de los valores no enmascarados más cercanos, puede tomar cualquiera de esos valores más cercanos (el que resulte […]

Obtenga eficientemente índices de contenedores de histogtwigs en Python

Pregunta corta Tengo una imagen grande de 10000×10000 elementos, que se divide en unos pocos cientos de sectores / contenedores diferentes. Entonces necesito realizar algún cálculo iterativo en los valores contenidos dentro de cada bin. ¿Cómo extraigo los índices de cada bandeja para realizar mi cálculo de manera eficiente utilizando los valores de las ubicaciones? […]