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Quiero llamar a mi función n veces con multiprocessing (para ahorrar tiempo) y guardar los resultados en un array numpy: num = N # número de pruebas results = np.zeros([N,2]) # array de resultados (2 porque la función produce 2 resultados) def f(): # función sin argumentos porque el proceso . . . Read more
La función del código tiene como objetivo simular la transferencia de calor a través de una barra de acero inoxidable y generar una matriz T que indica la temperatura en diferentes puntos de la barra después de un tiempo determinado. A continuación se encuentra la traducción del código y el . . . Read more
Quiero iterar a través de la misma lista desde dos puntos de inicio diferentes. Puedo hacerlo de esta manera: para LayerIndex en rango(len(layers) – 1): thisLayer = layers[LayerIndex] nextLayer = layers[LayerIndex + 1] Pero estoy seguro de que debe haber una forma más Pythonica de hacerlo.
Tengo una matriz numpy como esta: data = np.array([ [1,2,3], [1,2,3], [1,2,101], [4,5,111], [4,5,6], [4,5,6], [4,5,101], [4,5,112], [4,5,6], ]) En la tercera columna, quiero reemplazar el valor por “10001” si el siguiente es “101”, lo que resultaría en una matriz como esta: data = np.array([ [1,2,3], [1,2,10001], [1,2,101], [4,5,111], [4,5,6], . . . Read more
Estoy intentando usar la salida de una aleatorización como entrada para la siguiente iteración. Así que he configurado una función/bucle que aleatoriza la matriz, y si el primer elemento de la nueva matriz es mayor que el primer elemento de la matriz antigua (F.new > F.old), quiero almacenar el valor . . . Read more