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Hi, ich habe ein ndarray points von N × M Punkten in 3D (N, M, 3) und weiter ein ndarray rotations mit N Rotationsmatrizen (N, 3, 3).

Ich möchte nun für jedes N die M Punkte in 3D mit der entsprechenden Matrix rotieren, also:

for n in range(N):
   points[n, :, :] = points[n] @ rotations[n].T
   # (M, 3) = (M, 3) × (3, 3)

Nur eben ohne den Loop. Gibt es irgendwie einen Weg, das sauber in eine Tensoroperation zu stecken?

Das Folgende ist ein auf das Wesentliche reduziertes real-world Problem, bloß mit geringeren Dimensionen.

Sagen wir, ich möchte ein n-dimensionales Array "all" erzeugen mit den Dimensionen (10, 10, 100)

all = np.empty((10, 10, 100))

weiters habe ich ein 1d array, hier simuliert als

data = np.arange(0, 100) 

für alle i, j möchte ich nun erreichen dass

all[i,j]=data

Also mache ich:

all[:, :]=data

Das funktioniert natürlich.

Aber nun möchte ich data auf ein shape (100, 10, 10) einspielen. Das kann ich ja machen mit

all2 = np.empty((100, 10, 10)) # neues Zeiel
for i in range(100):
  for j in range(10):
    for k in range(10):
      all2[i, j, k]=data[i]

Aber geht das auch einfacher ohne zu loopen? Würde mich wundern, wenn das nicht eleganter ginge, aber ich sehe nicht wie.

Hi, ich versuche die Distanzen zwischen einem Punkt und Punkten eines Numpy-Arrays zu berechnen:

c = numpy.array([1, 2])
d = numpy.array([[4, 2], [1, 4]])

if data.ndim == 2:
        distances = numpy.zeros(data.shape[0])
        if point.shape != data[0].shape:
            print("Es kann keine Distanz berechnet werden, weil die Anzahl der Werte nicht übereinstimmt.")
        else:
            for i in range(len(data)):
                point2 = data[i].copy()
                print(point)
                print(point2)
                distances[i] = numpy.subtract(point, point2)

print(distances)

Hat jemand eine Idee, warum da dieser Fehler kommt:

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):

distances[i] = numpy.subtract(point, point2)

ValueError: setting an array element with a sequence.

?

Viele Grüße

Hi,

ich muss CSV Dateien mit Python bearbeiten. Um aus der CSV Datei ein Array zu machen benutzte ich numpy.loadtxt. Wenn ich das Programm allerdings ausführe zeigt er folgenden Fehler an:

ValueError: could not convert string to float.

Ich habe online häufiger gelesen, dass das daran liegen kann wenn eine Zelle der Tabelle leer ist und dadurch in der CSV Datei zwei Semikolons hintereinander sind: ';;'

Gibt es einen weg das zu umgehen?

Vielen Dank schonmal im Vorraus.

TheC00n4

Ich habe letztens ein Python Script geschrieben, welches eine Goldene Spirale über Pygame zeichnet. Nun weiß ich aber nicht, ob das eine effektive (und schöne) Möglichkeit ist, dies zu bewerkstelligen.

https://pastebin.com/bAxGFA9f

Habt Ihr Verbesserungsvorschläge?

Bei ca. 600 Datensätzen wird sich das schon lohnen.

Alles sind floats

so nun will ich, effizient, etwas schieben

Konkret: Ich will am Array ein Element hinten anhängen und das erste Element löschen, also so löschen, dass der erste Platz gar nicht mehr da ist. Und das nullte Element somit mein ursprünglich zweites Element ist.

Evtl. könnte ich, wenn ich das neue Element hinten angehängt habe, alle Elemente eins nach links schieben, damit der erste Platz wieder belegt ist.

Geht das irgendwie möglichst effizient?

Wie beziehungsweise was muss ich importieren, um Numpy zu benutzen? Hab bei VS Code schon Jupyter installiert, bringt sich aber auch nix

Ich komme bei folgender Python Funktion (Hartman -function), wohl auf zu grosse Zahlen:

def f14(x):#ToDo: Remove Warning

    a = [[-32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32, -32, -16, 0, 16, 32],
         [-32, -32, -32, -32, -32, -16, -16, -16, -16, -16, 0, 0, 0, 0, 0, 16, 16, 16, 16, 16, 32, 32, 32, 32, 32]]
    a = np.array(a)
    b = 0

    for j in range(0, 25):
        x1 = int(x[0])
        x2 = int(x[1])
        a1j = int(a[0][j])
        a2j = int(a[1][j])

        b = b + (1/(j+1+(np.power((x1-a1j), 6) + np.power((x2-a2j), 6))))

    return 1/((1/500)+b)
print(f14([1,2]))

Denn beim ausführen wird zwar das richtige Ergebnis ausgegeben, aber es erscheint auch der Error:

"RuntimeWarning: overflow encountered in int_scalars".

Wie beseitige ich den Error?

PS: das np steht für das numpy package

Ich möchte aus einer STL-Datei das Volumen raus lesen,

habe im internet einiges über numpy-stl gelesne, aber kommt damit auch nicht weiter,

kann mir jemand weiter helfen? Möchte ein Programm in Python programmieren, dass die Volumen einer STL-Datei liest.

Ich möchte für eine typische regelungstechnische Anwendung einen Spaltenvektor mit einem Zeilenvektor multiplizieren, ohne dabei ein Skalarprodukt zu bilden. Ich sehe bisher keine Möglichkeit dazu