Безопасно ли в python numexpr назначать значения одному и тому же массиву, на котором вы работаете, чтобы избежать создания временного массива? Из описания использования памяти на project homepage это
Как эффективно выразить следующее с помощью numexpr? z = min(x-y, 1.0)/(x+y)
Здесь x и y некоторые крупные Numpy массивы одинаковой формы. Другими словами, я пытаюсь сделать колпачок x-y до 1.0, пре
Рассмотрим следующий NumPy массив DTYPE float32: In [29]: x = numpy.arange(10, dtype=numpy.float32)
Когда я умножить его на 2 с помощью pytables.Expr, я получаю float32 массив обратно: In [30]: tabl
У меня есть два буферизированных массива numpy (a и b). Мне нужно найти, сколько их элементов равны. В настоящее время я делаю len(a) - (a^b).sum(), но операция xor создает совершенно новый массив num