在 numpy 中计算联合 pmf 的条件概率，太慢了。有想法吗？ (python-numpy)
我有一个联合概率质量函数数组，其形状例如 (1,2,3,4,5,6)，我想计算概率表，以某些维度的值为条件（导出 cpts） ，用于决策目的。 我现在想出的代码…
堆叠 numpy 重新排列而不失去其重新排列性
假设我使用相同的 dtype 创建两个 rearray 并将它们堆叠： >>> import numpy as np >>> dt = [('foo', int), ('bar', float)] >>> a = np.empty(2, dt…
