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我正在尝试加快python3函数的速度,该函数获取一些数据,这是一个索引数组,如果它们满足某个条件,就保存它们。我试着用“cython-a”来加快速度脚本.py但瓶颈似乎是h5py I/O切片数据集。 ...
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我试图将大量的numpy结构化数组作为数据集存储在hdf5文件中。
例如,
f['tree1']=结构化阵列1
。
。
f['tree60000']=结构化阵列60000
(大约有60000棵树)
...
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我有一些非常大的数据集的问题。我需要找到一种可靠而快速的方法来查找/替换结构化数组中的条目。我正在寻找一个解决方案,没有循环的所有条目。我知道有C语言的快速解决方案,但我不知道如何在python中实现 ...
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我之所以要问这个问题,主要是因为我不太清楚结构化数组与普通数组相比是如何工作的,而且我在网上找不到适合我的例子。此外,我可能在一开始就错误地填充了结构化数组。在
所以,这里我要介绍的是“普通”nump ...
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