numpy-ufunc

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Warum funktioniert akkumulieren für numpy.maximum, aber nicht numpy.argmax

Diese beiden sehen aus, als sollten sie sehr gleichwertig sein und deshalb, was für einen funktioniert, sollte für den anderen arbeiten? Also warum akkumulieren nur arbeiten für maximale aber nicht ar

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Die meisten speichereffiziente Art und Weise abs zu berechnen() ** 2 komplexe numpy ndarray

ich bin für den meisten speichereffizienten Weg, um den absoluten Quadrat-Wert eines komplexen numpy ndarray arr = np.empty((250000, 150), dtype='complex128') # common size zu berechnen Ich habe kei

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Numpy übergeben Eingabe-Array als 'out' Argument zu ufunc

Ist es in der Regel sicher, das Eingabearray als optionales out-Argument zu einem ufunc in numpy zur Verfügung zu stellen, vorausgesetzt, der Typ ist korrekt? Zum Beispiel habe ich, dass die folgenden

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Warum ist one_like als ufunc aufgeführt?

Ich war überrascht zu sehen, numpy.ones_like in der Liste der ufuncs here aufgeführt. Ist das nur ein Versehen oder gibt es einen bestimmten Anwendungsfall?