不带for循环的Numpy数组
Numpy是一个开源的Python科学计算库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。Numpy数组是Numpy库的核心数据结构，它是一个固定大小的数组，可以包含相同类型的元素。
不带for循环的Numpy数组是指在使用Numpy库时，通过使用Numpy提供的函数和方法，避免使用Python中的for循环来处理数组元素。这样可以提高代码的执行效率和性能。
Numpy数组的优势包括：
- 高性能：Numpy数组是基于C语言实现的，因此在处理大规模数据时具有较高的计算性能和效率。
- 内存效率：Numpy数组在内存中存储的是连续的块，相比Python中的列表，它占用的内存更少。
- 方便的数学运算：Numpy提供了丰富的数学函数和运算符重载，可以方便地进行向量化计算、矩阵运算、线性代数等操作。
- 广播功能：Numpy数组支持广播功能，可以对不同形状的数组进行运算，而无需显式地编写循环。
- 丰富的索引和切片功能：Numpy数组支持多种索引和切片方式，可以方便地访问和操作数组的元素。
Numpy数组的应用场景包括：
- 科学计算：Numpy广泛应用于科学计算领域，如数值计算、信号处理、图像处理、统计分析等。
- 数据分析：Numpy提供了强大的数据处理和分析功能，可以用于数据清洗、数据转换、数据建模等。
- 机器学习和深度学习：Numpy作为Python中常用的科学计算库，被广泛应用于机器学习和深度学习算法的实现和数据处理。
- 数值模拟和仿真：Numpy提供了高效的数值计算功能，可以用于物理模拟、工程仿真等领域。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云提供了多个与云计算相关的产品，以下是其中几个常用的产品：
- 云服务器（ECS）：腾讯云的云服务器产品，提供了弹性的计算能力，可以快速创建和管理虚拟机实例。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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请注意，以上仅为腾讯云的部分产品示例，更多产品和详细信息请参考腾讯云官方网站。
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我正在使用Tensorflow实现一个数学库，它在内部经常调用tf.concat。我对tf.concat的速度很好奇。为了进行测试，我创建了以下简单代码来比较原生python列表的tf.concat、np.concatenate和append方法的速度。当然，在下面的示例中，我们可以使用tf.range和np.arange来提高效率。在我的例子中，我想检查tf.concat的速度，因为在实际的数学库中，我需要任意添加元素。
#/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
x_tf = tf.
浏览 1提问于2021-01-02得票数 0
1回答
我正在将来自三个不同输入数组的列数据合并到一个新的csv中。为此，我使用了NumPy堆栈函数。现在，我有一个12,3堆叠的NumPy阵列，我正尝试将其导出到csv。
VI_Samples_v4 = numpy.stack((samplename,sample_start_date,sample_type_code), axis =1)
当我使用numpy保存文本时
numpy.savetxt('array.csv', [VI_Samples_v4], fmt='%s', delimiter=',')
我得到这样的错误："ValueErro
浏览 32提问于2019-11-16得票数 0
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我需要模拟硬币的翻转，用heads = 0和tails = 1。每次在1到0之间产生一个随机数时，需要在数组中增加和更新正面或尾部。下面是我的代码：
import numpy, random
flips = numpy.array([0,0])
coin = heads = tails = 0
for i in range(10):
coin = random.randint(0,1)
if coin == 0:
heads += 1
(Now at this point, I want to update the second position of the arra
浏览 4提问于2016-03-10得票数 1
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我一直在寻找一种方法来有效地检查numpy数组中的重复项，并偶然发现了一个问题，其中包含使用此代码的答案。
这一行在numpy中是什么意思？
s[s[1:] == s[:-1]]
在应用代码之前，我想要了解它。已在Numpy文档中查找，但无法找到此信息。
浏览 25提问于2015-06-14得票数 19
1回答
我注意到python的默认random.sample比numpy的random.choice快得多。从长度为100万的数组中抽取一个小样本，random.sample比numpy的对应程序快1000多倍。
In [1]: import numpy as np
In [2]: import random
In [3]: arr = [x for x in range(1000000)]
In [4]: nparr = np.array(arr)
In [5]: %timeit random.sample(arr, 5)
The slowest run took 5.25 times lo
浏览 10提问于2016-01-25得票数 0
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2回答
A=np.array([ [7,8],[7,9],[3,4],[5,4],[3,4],[5,6] ])
indicesB=np.array([ [1] ,[1] ,[1] ,[2] ,[1] ,[2] ])
如果索引B= 1中相同的位置元素，我如何才能得到A中的所有元素？
例如,
如果我想要indicesB= 2，那么我得到5，4，5，6如果我想要indicesB= 1，那么我得到7，8，7，9，3，4，3，4
我想要的是这样的
Y=np.array([[7,8],[3,4],[3,4],[3,4],[3,4],[3,4]])
X=np.array([[1]
浏览 7提问于2022-10-14得票数 0
我正在尝试使用nltk的包装的科学工具包-学习的分类器。我使用这个代码来训练分类器：
classifier = SklearnClassifier(GaussianNB())
classifier.train(self.training_set)
training_set看上去就像
[({'name':'Alpha Hotel', 'clicks':765, 'zip_code':75025},'no bookings')]
我所犯的错误是
TypeError:传递稀疏矩阵，但需要密集数据。使用X.toarray
浏览 2提问于2015-08-20得票数 1
我试图在循环中扩展一个numpy数组。你知道怎么做吗？
dataA = np.array([])
for i in range(30):
data1 = np.random.rand(100,3)
dataA = np.append(dataA,data1,axis=0)
编辑:感谢您的评论。下面的代码可以工作。
dataA = np.empty([0,3])
for i in range(30):
data1 = np.random.rand(100,3)
dataA = np.vstack([dataA,data1])
浏览 0提问于2019-08-03得票数 0
我尝试将numpy数组与fromiter一起使用，但它给出了这个错误 import numpy
l=numpy.dtype([("Ad","S20"),("Yas","i4"),("Derecelendirme","f")])
a=numpy.array([("Dr.Wah",20,0.9)])
d=numpy.fromiter(a,dtype=l,count=3)
print(d) ValueError:使用序列设置数组元素。
浏览 27提问于2019-08-27得票数 0
1回答
在运行此代码时使用二维数组"axes“：
print(axes.shape)
print(axes)
for ax in np.nditer(axes, flags=["refs_ok"]):
print(type(ax))
生成以下输出：
(10, 4)
[[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a215d8908>
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a1dcd37b8>
<matplot
浏览 13提问于2017-12-30得票数 1
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我有Numpy数组：
[[12 13 14],[15 16 17],[18 19 20]]
我怎样才能得到这个
[[12, 13, 14], [15, 16, 17],[18 ,19, 20]]
浏览 0提问于2011-08-14得票数 5
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2回答
我正在为一个游戏编写一段代码，它使用游戏中所有对象的坐标位置来计算屏幕上所有对象之间的距离。最初我打算使用基本的Python和列表来做这件事，但由于需要计算的距离的数量将随着对象的数量呈指数增长，所以我认为使用numpy可能会更快。
我对numpy不是很熟悉，我一直在用它试验一些基本的代码。我写了一些代码，用numpy和普通的Python语言对同一个函数完成计算所需的时间进行计时，而numpy似乎总是比普通的Python多花一点时间。
这个函数非常简单。它从1.1开始，然后递增200,000次，在最后一个值上加上0.1，然后找到新值的平方根。这不是我在游戏代码中实际要做的事情，它将涉及从位置坐
浏览 3提问于2018-07-10得票数 0
1回答
假设我有一个numpy 2D数组：
>>> t
array([[-0.00880717, 0.02522217, -0.01014062],
[-0.00866732, 0.01737254, 0.05396272]])
现在，使用数组切片，我可以从索引1的列开始，快速获取所有行中的所有项，并将它们加起来：
>>> t[:, 1:].sum()
0.08641680780899146
要手动验证，下面是发生的情况：
>>> 0.02522217+0.01737254+-0.01014062+0.05396272
0.08
浏览 5提问于2021-05-01得票数 0
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对于我的班级，我需要使用NumPy编写更优化的数学函数。问题是，当使用NumPy时，当使用本机Python时，我的解决方案要慢一些。
函数，它对数组的所有元素进行立方体，并将它们和为
Python：
def cube(x):
result = 0
for i in range(len(x)):
result += x[i] ** 3
return result
My，使用NumPy (慢15-30%)：
def cube(x):
it = numpy.nditer([x, None])
for a, b in it:
b[
浏览 3提问于2021-02-03得票数 0
我有一个函数(getArray)，它返回大小为(1，40)的Numpy数组，让我们说它返回：
[-0.385 -0.385 -0.405 -0.455 -0.485 -0.485 -0.425 -0.33 -0.22 -0.07 0.12 0.375 0.62 0.78 0.84 0.765 0.52 0.17 -0.165 -0.365 -0.435 -0.425 -0.37 -0.33 -0.325 -0.335 -0.345 -0.33 -0.325 -0.315 -0.31 -0.32 -0.335 -0.34 -0.325 -0.345 -
浏览 0提问于2017-09-06得票数 0
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我试图在一个x图上绘制：y和y值，但是收到了以下错误：
ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (4000,) and (1,)
我有一个名为holders的numpy数组列表，其中：
len(holders[0]) == 4000
holders[0].shape == (4000,)
type(holders[0]) == <class 'numpy.ndarray'>
我有一个名为fax的numpy频率箱阵列，在这里：
len(fax) == 4000
fax.sh
浏览 1提问于2020-03-20得票数 1
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1回答
下面是我的代码片段： from detectron2.utils.visualizer import ColorMode
from detectron2.structures import pairwise_iou
import random
import numpy
from numpy import savetxt
dataset_dicts = DatasetCatalog.get('/content/scaphoid/test')
for d in random.sample(dataset_dicts,20):
im = cv2.imread(d[&
浏览 25提问于2020-10-16得票数 0
2回答
我是Python新手，我想导出一个没有方括号的NumPy数组。
例如,
至
注意，数组中有一个奇数的元素。
非常感谢！
浏览 3提问于2022-03-16得票数 -2
1回答
我不确定在PHP中访问二维数组时出现的错误。基本上，我的var_dump()提供了以下内容：
array(1) {
['x']=>
string(1) "3"
}
array(1) {
['y']=>
string(3) "3"
}
array(1) {
['x']=>
string(1) "5"
}
array(1) {
['y']=>
string(3) "5"
浏览 1提问于2012-05-26得票数 0
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我有两个数组，第一列包含元素名称，最后三列包含坐标。我想读取每一行，如果坐标在我定义的框中，我想保存包括元素名称在内的整个行。如果我不包括元素名称，这段代码就可以完美地工作。以下是MWE： import numpy as np
array1 = np.array([['O', '0.919775', '3.7032729999999994', '6.436484'],
['O', '3.295445', '0.22673200000000016', '8.69
浏览 26提问于2020-04-16得票数 0
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1回答
我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个蛮力三重for循环方法，令人惊讶的是，它使我的速度提高了1000倍。我也尝试了Numba包，它并没有变得更快。
根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该是超低级的。但这不是我所看到的。
我发布了我运行的全部源代码。我在我的机器上得到了这些时间：
Numpy ready: 3.94499993324 s, result[0]= 0.480961746817
Python for lo
浏览 0提问于2014-03-23得票数 9
有没有一种实现方式可以让我根据两个数组的键连接它们？说到这里，在行名列中存储键的规范方法是什么(NumPy没有'id‘或’NumPy‘属性)？
浏览 2提问于2011-10-15得票数 16
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1回答
我想知道如何计算python-numpy数组中所有两个连续元素的算术平均值，并将这些值保存在另一个数组中 col1sortedunique = [0.0610754, 0.27365186, 0.37697331, 0.46547072, 0.69995587, 0.72998093, 0.85794189] 谢谢
浏览 22提问于2019-06-26得票数 0
我有一个2d的numpy数组txtStrs，其中包含字符串，并将其作为文本写入matplotlib图形轴ax。
ax.text( posX, posY, txtStrs[0,0] )
稍后，我希望更新这些文本(相同的位置、颜色等)。而不重画整幅图。因此，我将文本对象保存到另一个numpy数组中。
当我现在想更新文本时，我使用了两个for循环
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
siz = 20
txtStrs = np.empty( (siz, siz), dtype = str )
t
浏览 0提问于2019-03-26得票数 2
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我正在将代码转换为使用dask数组而不是numpy数组。
我已经安装了dask 0.19.4版。
我有一个数组，它已被等效的dask数组所取代：
# this used to be a numpy array, created like so:
# da = np.zeros((total_months,))
da = dask.array.zeros((total_months,), chunks=(-1))
当我点击下面的代码行(在数组是numpy数组时，代码行以前是工作的)，我会得到一个项赋值错误：
for k in range(total_months):
da[k] = aw
浏览 2提问于2018-10-22得票数 1
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4回答
我正在编写一个从数据文件创建数组的方法。该方法如下所示：
import numpy
def readDataFile(fileName):
try:
with open(fileName, 'r') as inputs:
data = None
for line in inputs:
line = line.strip()
items = line.split('\t')
if data == N
浏览 0提问于2012-04-23得票数 18
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4回答
我正在使用以下命令创建ndarray：
import numpy as np
arr=np.array({1,2})
print(arr, type(arr))
哪种输出
{1, 2} <class 'numpy.ndarray'>
如果它的类型是numpy.ndarray，则o/p必须放在方括号中，如1,2？谢谢
浏览 2提问于2020-04-24得票数 1
3回答
我有这样的代码，它将随机数字写入文本文件：
import random
members = 5
participants=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
random.shuffle(participants)
with open("myfile1.txt",'w') as tf:
for i in range(len(participants) // members + 1):
group = participants[i*members:i*members +
浏览 1提问于2017-08-24得票数 1
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1回答
离开Fortran已经几年了，现在我不得不拿起它，重新开始工作。
我想用entry(i,j)构造一个f(x_i,y_j)形式的矩阵，其中f是两个变量的函数，例如f(x,y)=cos(x-y)。在Matlab或Python(Numpy)中，有一些有效的方法来处理这种特定的问题。我不知道Fortran是否有这样的优化。
顺便说一句，在Fortran中，向量化操作比do/for循环快吗(就像Matlab和Numpy中的情况一样)？
浏览 3提问于2015-03-17得票数 0
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我正在尝试使用Python的itertools模块来加速一个三重嵌套的for循环。下面的测试代码将标准的三重嵌套循环与itertools的product方法和输出进行了比较：
嵌套循环时间= 2.35023秒
Itertools循环时间= 2.67766秒
我是不是遗漏了什么？
import numpy
import itertools
import time
n = 128
a = numpy.arange(n**3).reshape((n,n,n))
b = numpy.zeros((n,n,n))
c = numpy.zeros((n,n,n))
t = time.time()
fo
浏览 1提问于2012-02-18得票数 12
2回答
对于我的项目使用，我需要在二维数组中存储一定数量(~100x100)的浮点数。在函数计算期间，我需要读写数组，由于函数是真正的瓶颈(消耗98%的时间)，所以我真的需要它很快。
我用numpy和cython做了一些实验：
import numpy
import time
cimport numpy
cimport cython
cdef int col, row
DTYPE = numpy.int
ctypedef numpy.int_t DTYPE_t
cdef numpy.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] matrix_c = numpy.zeros([100 + 1,
浏览 2提问于2013-07-08得票数 1
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2回答
我从大量的数据中为示例生成特征向量，我希望在读取数据时增量地存储它们。特征向量是numpy数组。我事先不知道numpy数组的数量，我想增量地存储/检索它们。
查看pytables，我发现了两个选项：
数组：它们需要预先确定的大小，我不太确定附加多少在计算上是有效的。
表：列类型不支持列表或数组。
浏览 3提问于2013-04-17得票数 2
1回答
安装软件包时出现Python错误
、、、、
我刚刚安装了python 3.5.1，我读到默认情况下应该安装pip。
我尝试使用以下命令安装包: numpy 1.10.2 : python -m pip install numpy 1.10.2，就像python文档中所说的那样，但我得到错误: ImportError: No module named site。
我在windows上，把它写在windows cmd里。有人有什么解决方案吗？
浏览 1提问于2016-01-06得票数 0
我需要从会话中提取数组。我的控制器代码 return [
'buys' => request()->session()->get('userBuys')
]; Vue组件 export default {
data() {
return {
buys: {}
}
},
methods: {
async getBuys() {
this.$axios.post('/products/mybuys')
浏览 40提问于2021-07-09得票数 0
我有一个SQL查询，它创建了一个包含9个条目的数组，我希望创建一个带有Numpy的表，并将数据作为行追加。
下面的代码给出一个错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
如何正确初始化numpy数组，并将数组作为行附加到表中，
sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Y
浏览 12提问于2022-11-16得票数 0
如何打印二维混合数组(包含整数和浮点数据类型)中没有方括号、浮点类型和整数小数点中的间距的行？我想使用：
for line in xd:
print line,
来获得最终的输出
我尝试的代码如下：
import numpy
x =[[1.456, 2, 3],
[4, 5.231, 6],
[7, 8, 9.145]]
x=numpy.array(x)
xd=numpy.array2string(x, separator='\t')
for line in xd:
pri
浏览 0提问于2017-05-25得票数 0
这就是我得到的错误。在我的主代码中，我已经将numpy导入为np。除了用来表示numpy之外，np这个短语没有其他用法。我在代码中的任何地方都正确地将其拼写为np.zeroes( nS )，其中nS是一个整数。我重新安装了anaconda并更新了它，但错误仍然存在。我该怎么做？
File "C:\Users\91845\anaconda3\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 313, in __getattr__
raise AttributeError("module {!r} has no attribu
浏览 1提问于2021-10-29得票数 0
1回答
给定两个数组hashes和table，对于hashes中的每个值，我希望将元素的位置存储在数组table中元素的值偏移处。这是一个朴素的算法：
def insert_n(table,hashes):
for x in xrange(len(hashes)):
table[hashes[x]]=x
这是非常慢的。在这里对一些人有帮助，但很难。
Numpy有一个解决方案：
numpy.insert(table,numpy.arange(len(hashes)),hashes)
但根据我的基准，对于这样一个简单的操作来说，这仍然是非常慢的。有没有一种可以在python中使用的
浏览 0提问于2009-12-15得票数 1
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我有一个数组1200*1200。它的一些值是零。我想将零值转换为numpy.nan值。这是我的解决方案：
import numpy
for i in range(1200):
for j in range(1200):
if data_a[i, j] == 0:
data_a[i, j] = numpy.nan
但是我得到了这个错误：data_a[i,j] = numpy.nan ValueError: cannot convert float NaN to integer我不理解这个错误。有什么替代方案或解决方案吗？
浏览 0提问于2012-11-09得票数 4
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因此，我没有讲一个非常长的故事，而是编写了一些代码，在其中读取二进制文件中的一些数据，然后使用for循环遍历每个点。所以我完成了代码，它运行得非常慢。我从大约128个数据频道循环了大约6万点，这需要一分钟或更多时间来处理。这比我预期的Python运行速度慢得多。所以，通过使用Numpy，我提高了整个过程的效率，但是为了弄清楚为什么原始进程运行得这么慢，我们做了一些类型检查，发现我在Numpy数组上循环，而不是Python列表。好的，没有什么重要的事情来输入我们的测试设置，就像我在循环之前将Numpy数组转换成列表。同样的慢代码，花了一分钟才能运行，现在只花了10秒。我被击倒了。我唯一的想法是把
浏览 1提问于2016-02-05得票数 16
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在欢迎页面上显示所有帖子时，我遇到了一个小错误：index.HTML.erb。它是有效的，但我的问题是，我在每个帖子的底部都得到了这段代码：
[#<Post id: 1, title: " Is The Death Of JavaScript Upon Us, Or Is A Univer...",
image_url: "javascript.jpg", video_embed: "", category: "Article",
content: "<p><strong>Editor&a
浏览 0提问于2013-06-20得票数 1
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Numba拥有惊人的能力，可以通过JIT编译来加速循环。然而，关键的转变是，当使用numpy时，。幸运的是，除了numpy.sort之外，大多数numpy函数都包含一个用于写入输出的可选out参数。最明显的替代方案是numpy.ndarray.sort，它已经就位，
@njit("void(f8[:])")
def sort_inplace(arr):
arr.sort()
但这无法编译，
...
...
...
/Users/duckworthd/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/typeinfer.pyc in pro
浏览 1提问于2014-05-29得票数 5
我有两个输入numpy数组，它们分别具有一组点的纬度和经度坐标：lats和lons。
我继承了一个函数，它将每个(lat,lon)对转换为一个(E,N)对：
def convert(lat,lon): #takes two floats as arguments (unit: degrees)
...
computation #Actual function is too long to post
...
return N,E #returns two floats (unit: meters)
我的问题：如何有效地同时将相同的函数应用于两个输入numpy数组？
我正在
浏览 2提问于2017-03-11得票数 2
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如何避免在这个numpy操作中使用for循环，并将一个数组作为输出创建，如下所示：
import numpy as np
c=(np.random.rand(12,5)*12).round()
for n in np.arange(12):
print (np.sum(c==n, axis=1))
因为速度是非常重要的，所以一切都要保持在虚无状态。
浏览 3提问于2016-02-24得票数 0
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我希望将这里列出的NumPy版本中的一些代码转换为与兼容的版本。NumPy代码迭代计算矩阵的值，从其他矩阵的值E，A，B，D，以及前一次迭代的E的值: E_jm1。
NumPy和JAX版本都以其列出的形式工作，并产生相同的结果。当将A、B、D作为元组传递而不是作为级联数组时，如何使JAX版本工作？我有一个特定的用例，其中元组会更有用。
我找到了一个，但它刚刚证实了这是可能的。在文档或其他地方没有我能找到的例子。
原始NumPy版本
import numpy as np
import jax
import jax.numpy as jnp
def BAND_J(A, B, D, E_jm1):
浏览 3提问于2022-03-10得票数 1
2回答
我试图将新创建的数组添加到其他numpy数组中，但我做错了一些事情。我想要的是将像numpy.array([0, 1, 2, 3])这样的多个数组添加到已经创建的数组中，这样我就可以得到如下内容：
x = numpy.array([])
for i in np.arange(5):
y = numpy.array([0, 1, 2, 3])
x = np.append(x, y)
result:
x = [0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3]
但
浏览 3提问于2015-02-11得票数 1
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1回答
我知道这不是一个简单的编码器，但是我有一个非常简单的python示例，我需要帮助将其转换为C++。
grey_image_as_array = numpy.asarray( cv.GetMat( grey_image ) )
non_black_coords_array = numpy.where( grey_image_as_array > 3 )
# Convert from numpy.where()'s two separate lists to one list of (x, y) tuples:
non_black_coords_array = zip( non_
浏览 2提问于2012-02-29得票数 0
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python中的图像数组
、、、、
我使用numpy和matplotlib在python中导入图像。我想创建一个3d数组，这样在1轴和2轴上我有像素值，在0轴上我有图像编号。到目前为止，我得到了这样的东西：
from PIL import Image
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2015-01-08得票数 1
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我有一个数组，并希望根据像索引数组这样的对象类型创建组(它可以得到两种不同的类型形式，如下面的代码中的ids所示)：
poss = np.array([[-0.09060061464812283, -0.0686586855826326, -0.02647255439666547],
[0.08835853305001438, -0.06574591502086484, -0.05487544905792754],
[-0.06629393005890775, 0.00666283311876477, 0.0662939300
浏览 1提问于2022-05-22得票数 0
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我在动态创建numpy 2D数组时遇到了困难。
所以基本上我有一个for循环，就像这样。
for ele in huge_list_of_lists:
instance = np.array(ele)
创建这个列表的一维numpy数组，现在我想将它附加到numpy数组中，所以基本上是将列表的列表转换为数组的数组？
我已经检查过手册了..以及不起作用的np.append()方法，因为要让np.append()起作用，它需要两个参数才能将它们附加在一起。
有什么线索吗？
浏览 1提问于2012-03-20得票数 8
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