在Numpy数组中配对相邻值
是指将数组中相邻的元素进行配对。Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，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。
在Numpy中，可以使用函数numpy.diff()来计算数组中相邻元素的差值。该函数返回一个新的数组，其中的每个元素都是原始数组中相邻元素的差值。例如，对于数组[1, 3, 5, 7, 9]，使用numpy.diff()函数将返回数组[2, 2, 2, 2]，因为相邻元素之间的差值都是2。
配对相邻值在数据分析和信号处理中经常使用。它可以用于计算时间序列数据的变化率、检测信号中的峰值或谷值等。此外，配对相邻值还可以用于计算数组中元素之间的距离或间隔。
在腾讯云的产品中，与Numpy数组相关的产品是腾讯云的弹性MapReduce（EMR）服务。EMR是一种大数据处理服务，可以在云端快速处理大规模数据集。它提供了分布式计算框架和工具，可以方便地进行数据处理、分析和挖掘。使用EMR，可以轻松地对Numpy数组进行并行计算和分布式处理。
腾讯云EMR产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr
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1回答
我在一个文本文件中存储了以下名称。
|Rafal Dlugosz | Ryszard Wojtyna|
|Shuming Wang | Junzo Watada|
|Ryszard Wojtyna | Rafal Dlugosz|
|Qinghua Hu | Daren X. Yu|
|Seok-Beom Roh | Tae-Chon Ahn|
|Daren X. Yu | Qinghua Hu|
名称用|符号分隔。我只需要显示那些名字对，其中第一个人名等于某对中的第二个人名，对于同一对，第二个人名等
浏览 0提问于2013-06-07得票数 0
1回答
我搜索这个话题，所以我找到了一些东西：
Consider a pipeline of sorters S0 to Sm.
S0 has one input stream (the input sequence), and two output streams.
Si (i = 1 to m-1) has two input streams and two output streams. The
output streams of Si are the input streams of Si+1, for i = 0 to m-1.
Sm has two input streams and o
浏览 3提问于2012-10-03得票数 0
3回答
高效多精度数列
、、、
Numpy是一个有效的数字数组库。
在gmpy的支持下，mpmath是一个高效的多精度数字库。
我如何有效地将它们组合在一起？或者仅仅使用带有数字的Numpy数组已经很有效了吗？
要求“与本机浮点数一样高效”是没有意义的，但您可以要求它接近等效C代码的效率(或者，如果没有，Java/C#代码)。特别是，一个高效的多精度数字数组将意味着您可以进行矢量化操作，而不必在全球解释器中查找(例如，__add__ )一百万次。
编辑:最后，投票人:我的问题是一个有效的方法，把他们放在一起。可能重复的答案特别指出，天真的方法是没有效率的。
拥有一个numpy数组的dtype=object可能会误导人，因为
浏览 5提问于2015-06-27得票数 1
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正如您所看到的，我在我的数据库中有10个团队，下面是我的代码，现在我想在asp.net C#中生成随机匹配
在这段代码中，问题是"d“是一个列表，数据的返回类型是object，
错误的图片在下面。
注在数据库team_id和team_name中，当您调用team id时，team_name将显示或调用。
函数在服务中，服务在控制器中调用。
[HttpGet("DoMatch")]
public IActionResult DoMatch()
{
var res= _matchService
浏览 1提问于2022-04-14得票数 -1
1回答
我有一个3 x n numpy数组，该数组具有显式指定的大型n，例如，
import numpy
a = numpy.array([
[
+0.000867019185663,
+0.011660052716448,
+0.022876936356421,
+0.030448982673938,
# [...]
], [
0.500950464352200,
0.488212957934729,
0.455136681950283,
0.455136681950283,
浏览 1提问于2017-10-11得票数 2
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我使用的是numpy is Python。我将一个图像加载到numpy 2维数组中，如下所示：
[
[...], # row0
[...], # row1
[...], # row2
...
]
我需要获得所有像素的所有索引位置，其中北、南、东或西相邻像素具有一定的值(仅以下其中之一)。在我的例子中，如果4个相邻像素中的任何一个是0。
浏览 0提问于2011-08-26得票数 2
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下面是Python3.5中我的numpy矩阵的图片。A是具有形状的矩阵(35,50)。
包含np.max(A)的行返回最大值的正确值，在我的数据集中，最大值确实是2372。但是，当我试图复制numpy文档时，如下所示：
我没有得到与文档中的结果类似的结果。所有的索引对是不同的。我尝试了第一个索引对：A[18][29]，但它是值506的元素的索引，当时我认为这只会返回矩阵的最大值的索引。这就留给我两个问题：
如果这些索引对不是矩阵的最大值的指数，即np.max(A)，那么它们是什么？
numpy是否可以返回矩阵中任何给定形状(我的形状为35,50)的实际元素的索引？理想情况下
浏览 0提问于2016-12-05得票数 0
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我想从内置的boxplot函数中提取值。在A1中有三个超大的值(1000000)，而正确的最大值是273.
a = boxplot(A1)
a =
173.0043
174.0028
175.0033
176.0027
177.0032
178.0027
179.0031
我试过了，但我不知道这些值到底是什么，这些值既不是离群值本身，也不是离群值的索引。
findobj(gcf,'tag','Outliers');仅返回179.0031
如何从boxplot中提取离群值或其索引？
浏览 0提问于2012-03-16得票数 4
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在Tensorflow的文档中，它显示了以下代码：
# Load the training data into two NumPy arrays, for example using `np.load()`.
with np.load("/var/data/training_data.npy") as data:
features = data["features"]
labels = data["labels"]
# Assume that each row of `features` corresponds to the same
浏览 1提问于2019-04-26得票数 0
我有一个数组@vector_count。
情景1:大多数情况下加载的值如下：
my @vector_count = (124130,893187,275917,601123);
情景2:在某些情况下，它得到的值如下：
my @vector_count = (151625,151625,1790345,1790345,158384,158384,58837,58837,308533,308533);
在这种情况下，我需要确保它重新排列以省略副本：
my @vector_count = (151625,1790345,158384,,58837,308533);
情况3:可能有一种情况，就像任何实
浏览 2提问于2014-05-28得票数 0
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2回答
我有一个数字数组的字符串，一些重复，我想比较每个元素与每一个其他元素，以产生一个新的向量1和0's表示每对(i,j)是相同的还是不同的。
例如["a","b","a","c"] -> 12-元素(4*3)矢量[1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
有没有一种方法可以在numpy中快速实现这一点，而不需要通过所有的元素对进行双循环？我的数组有大约24万个元素，所以要用非常长的时间才能做到这一点。
我知道numpy.equal.outer，但显然numpy.equ
浏览 1提问于2017-03-10得票数 2
当我以下列方式编写代码时：
from numpy import *
H = array([1,1])
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了与H相同的矩阵，而不是H的转置。
但是，当我以如下方式改变矩阵H时：
from numpy import *
H = array(([1,1],[2,3]))
Ht = transpose(H)
Ht
我得到了H的转位。
我不明白这里发生了什么。它是使用转置函数的方式，还是定义矩阵的方式？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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2回答
我正在解决一个问题，在这个问题中，我需要对数组中的所有整数对进行xor运算，然后找到通过xor运算产生的K个最小整数。数组的大小可以是N=100000，因此K可以非常大，但限制为250000。
例如，如果N=5和K=4，
我们的数组是{1 3 2 4 2}
异或运算得到的数字(1和3，1-2，1-4，1-2，3-2，3-4，3-2等)
3 3 2 5 0 1 6 1 6 7
由于K=4，我们必须打印4个最小的整数。所以答案是0 1 1 2。
由于时间限制是2秒并且非常紧凑，所以使用暴力方法对所有数字进行异或操作将会超时。我的方法是错误的，所以我需要帮助。也许我们可以利用K=250000的限制，
浏览 0提问于2012-03-02得票数 9
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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
2回答
我有两个numpy数组a和b，有2000万个元素(浮点数)。如果这两个数组的组合元素是相同的，那么我们称之为复制，应该从两个数组中删除它。例如,
a = numpy.array([1,3,6,3,7,8,3,2,9,10,14,6])
b = numpy.array([2,4,15,4,7,9,2,2,0,11,4,15])
从这两个数组中，我们有a[2]&b[2]与a[11]&b[11]相同，然后我们称它为重复元素，应该删除它。与a[1]&b[1]和a[3]&b[3]一样，虽然每个数组本身都有重复的元素，但它们并不被视为重复的元素。因此，我希望返回的数组为：
浏览 3提问于2016-03-26得票数 2
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2回答
我有一个numpy向量，在其中我要在一个受限的索引范围内找到最大值。向量可以包含NaN值。我还没有在numpy的max函数中找到一个同时处理NaN和subranges的解决方案。Python有解决方案吗？
示例:我想要第二个最大值(5.)，在数组中的第7和第11位置之间。
import numpy as np
b = np.array([3, np.nan, 5.3, 7., 8,5., 0, 1, 3, 5., 2.4, .1, .3, 0.5])
c = np.nanmax(a)
d = np.nanargmax(b)
我试着构建我自己的函数，但由于NaN的失败，它很难看。见下文。
de
浏览 1提问于2015-10-27得票数 0
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我有一个包含n个csv文件的文件夹。在如下的for循环中访问和读取它们：
#do stuff
for file in os.listdir(directoryPath):
if file.endswith(".csv"):
#do stuff
在for循环之外，有许多初始化为零的numpy数组。每个数组都必须携带位于当前csv文件中的一个特定值。
我的问题是：是否可以使用file (假设为string )作为integer来填充数组，例如：array1[file]=numpy.genfromtxt(file,delimiter=',')[:
浏览 0提问于2015-11-04得票数 0
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使用Python循环优化运行时的最佳实践是什么？我知道我应该尽可能地避免python循环，但是如果我不能使用任何numpy功能来满足我的需求，我如何才能编写性能仍然很好的循环呢？
这里有一个例子:我正在尝试编写一个算法，它接受一个numpy数组，并返回所有第一个元素，其中sum小于值MAX。
下面是一个实例: array = [1, 4, 5, 1, 8]，MAX =7这里的返回值是[1, 4, 1]。
我不认为有任何麻木的功能可以帮助我做到这一点。
下面是一个可以解决这个问题的python循环：
acc = 0
buff = []
for elem in array:
if acc
浏览 0提问于2020-10-31得票数 0
我有这个问题： 我有这段代码，它试图计算文本文件中的二元语法。if语句检查元组是否在字典中。如果是，则该值(计数器)增加一倍。如果它不存在，代码应该创建一个键-值对，其中元组作为键，值为1。 for i in range(len(temp_list)-1):
temp_tuple=(temp_list[i], temp_list[i+1])
if bigramdict[temp_tuple] in bigramdict:
bigramdict[temp_tuple] = bigramdict[temp_tuple]+1
else:
bi
浏览 14提问于2020-09-21得票数 5
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我有很好的numpy 2D浮动网格(例如，> 20k x 10k单元)。我想要计算网格中nodata值的连续组的数量。我可以用python实现一个简单的pain填充方法，但似乎在numpy或scipy中一定有办法有效地完成这项工作，但我没有找到使用ndimage的明显方法。我在想，一定有一种方法可以计算补丁的数量，我可以创建一个二进制网格，并计算对应于nodata的补丁。使用scipy的fcluster可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2012-11-20得票数 3
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我正在尝试确定图像是否为正方形(像素化)。
我听说过numpy或scipy的2D fourrier变换，但它有点复杂。
目标是确定由于压缩不良而导致的平方区域的数量(img a)：
浏览 0提问于2012-10-18得票数 5
1回答
我正在寻找一种快速的方法来保存一个灰度图像为4位的png与python。我必须保存的图像非常大，所以保存它们需要相当长的时间。
假设我的图像存储在一个numpy数组中(dtype=8位)。使用PyPng，我可以做到：
import png
data = map(lambda x: map(int, x/17), data)
png.from_array(data, 'L;4').save(filename)
这将保存一个合适的4位png。有了Pillow，我可以做到：
import PIL.Image as Image
im = Image.fromarray(data)
im
浏览 6提问于2015-04-17得票数 1
我有一个这样的元组：
(数组( 0，0，0)，数组(0，1，2))
我想在这个元组中选择每个数组的第一个元素，并希望实现这样的结果: 0,0，0,1或0,2
我该怎么做？
实际上，这个元组是从numpy.where中的一个函数获得的，我所做的是这样的：
将numpy导入为np
X=np.array(1，2，3，4，5，6，7，8，9]
xi=np.where(x<4)
有什么建议吗？
浏览 4提问于2017-10-26得票数 1
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2回答
我有一个表示节点之间跳数的向量，当存在循环时，我希望将其折叠(就像在一个循环中的跳数之间的聚合时间，以将其显示为一个跳数)。例如，路径A --> B--> C --> D --> B --> C --> D --> E遍历子路径B --> C --> D两次，因此在我的结构中，我的结构如下：
(A,B,1)(B,C,3)(C,D,2)(D,B,4)(B,C,5)(C,D,8)(D,E,6)
理想情况下，我会将其简化为：
(A,B,1)(B,C,3+5)(C,D,2+8)(D,E,6)
存储从D到B的4(环回边缘时间)以单独聚合，并能够以精简
浏览 1提问于2012-06-26得票数 1
回答已采纳
我目前正在开发一个帮助器类，用于将数据从Java nd-array传输到Python numpy ND-Array。Java数组使用，我能够从ND4J INDArray中确定形状、步幅和行/列顺序。
Py4j允许我从JVM本机传输回一个bytearray。然而，我不太熟悉numpy，我不太清楚它是否偏爱，以及如果我给它一个表示一维数据数组的bytearray，我如何提供形状信息。
我能找到的最接近的问题是：
然而，它并没有告诉我太多关于提供显式形状信息的信息-它只适用于RGB图像数据。
所以我的问题是，我如何做像np.array(bytearray, shape)这样的事情，我如何知道nump
浏览 16提问于2017-03-10得票数 1
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我被要求在二维数组/矩阵(行、列)中试验numpy计算值，其中这些值依赖于相邻的值。我承认，这不仅仅是将矩阵与标量或诸如此类的矩阵相乘，即使它可能被简化为一系列这样的步骤。
尽管这是家庭作业，但我的问题所涉及的范围比仅仅向我提出解决办法的范围更广。
我已经阅读了广播，即向量化，在numpy，我可以想象一种方式是实现这作为一个新的ufunc，并运行它的矩阵。但是，对于我可能面临的限制，我有点担心--与当前迭代期间计算的元素相比，numpy ufunc可以访问相邻元素吗？概念上：
for x in columns:
for y in rows:
a[x, y] = a[x,
浏览 4提问于2015-10-20得票数 2
2回答
我有以下任务:让我们有一个列表(由L表示，为了简单起见，元素来自间隔0,1)。给我们一个参数(用C表示)，我们希望在列表中找到尽可能多的对(不使用相同的元素两次)，其差别最多是C。
对于输入L=0、0.2、0.4、0.5、0.6、1和C=0.2，我的输出应该是0，0.2和0.4，0.5。如果我有C=0.1，输出将是0.4，0.5，对于C=0.4，输出也将包含对0.6，1。得到一个解决方案就足够了，因为我知道有更多可能的分区。注意:输入列表不需要排序，因此不需要相邻。
这是我创建的代码。它试图搜索所有可能的分区，然后过滤好的2-分区。据我所知，它给出了正确的解决办法。我唯一的问题是运行时:如果列
浏览 0提问于2022-04-19得票数 5
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5回答
我是Numpy的新手，我想问你如何计算存储在向量中的点之间的欧几里得距离。
让我们假设我们有一个向量，每一行都是一个numpy.array和一个numpy.array。我想知道是否可以计算所有点和这个点之间的欧几里德距离，并将它们存储在一个numpy.array中。
下面是一个接口：
points #2d list of row-vectors
singlePoint #one row-vector
listOfDistances= procedure( points,singlePoint)
我们可以要这样的东西吗？或者，有没有可能有一个命令，将单个点作为其他点的列表，最后我们得到一个距离
浏览 0提问于2010-12-07得票数 28
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我在这里搜索了各种问题，但是无法找到一个足够的解决方案来保存我的数组以便在文本文件中读取。我有一个包含字符串的形状(13.5)的numpy数组。当我使用np.savetxt时，所有的打印都在一行上。
更多数组信息:类型:类'numpy.ndarray'，条目类型:类'numpy.str_‘。
下面是用于打印数组的行：
np.savetxt('file_name.txt', array_name, fmt="%s")
为什么要打印在一行上？我怎样才能使它以一种易于阅读的方式打印(并不是全部在一行上)？
array_name=np.array
浏览 3提问于2015-07-23得票数 0
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我通过获取每十分之一的值来收缩NumPy数组，如下所示：
b = a[::10]
然后，我计算一个掩码来选择数组的各个部分：
derivative = np.diff(b, axis=0)
mask = (np.linalg.norm(derivative[:, :], axis=1) > 0.01)
为了能够在原始数据a上使用掩码，我需要在mask中的所有True值之间插入9个True值，并在现有值之间插入9个额外的False值。然后我希望能够从a中选择相关数据，如下所示：
c = a[mask, :]
下面是一些示例代码，说明它应该如何工作：
import numpy as np
浏览 0提问于2021-12-02得票数 0
2回答
午夜过后，也许有人知道如何解决我的问题。我想要计数相邻单元格的数量(这意味着数组字段的数量与其他值，例如。数组值附近的零)作为的和，每个有效值！。
示例：
import numpy, scipy
s = ndimage.generate_binary_structure(2,2) # Structure can vary
a = numpy.zeros((6,6), dtype=numpy.int) # Example array
a[2:4, 2:4] = 1;a[2,4] = 1 # with example value structure
print a
>[[0 0 0 0 0
浏览 0提问于2012-09-27得票数 4
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2回答
多维ndarray集合运算
、、、、
我需要运行两个可能很大的多维numpy.ndarrays的集合差。
我的测试证明，在不抛出以下TypeError的情况下，尝试扩展numpy.setdiff1d以处理多维数组是不成功的
TypeError: Cannot change data-type for object array.
这些数组中的数据是一个长字符串。
我有以下两个数组：
A = [[0L 'a']
[2L 'c']
[1L 'b']
[3L 'b']
[0L 'd']]
B = [[1L 'b
浏览 1提问于2014-04-08得票数 2
我有一个更大的Java代码库(~3000类)的git，我想对整个代码基应用一个大的重组，它将把许多类移到其他地方，重命名它们，并相应地调整其他类中的引用。实际的代码转换是脚本化和良好测试的，我可以在几秒钟内运行它。
现在，当我提交全部内容时，git将显示许多已删除的和新的文件，因为移动文件的数量超过了某些重命名检测限制。这将使'git注释‘在将来变得毫无用处，如果可能的话，我想避免它。
如何进行重组，并保持有意义的文件历史记录？
浏览 2提问于2017-04-29得票数 0
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下面是我的函数，我知道for循环很慢，在numpy中肯定有更快/更好的方法来做这件事
import numpy as np
def heat(u):
my_u = np.empty_like(u)
np.copyto(my_u, u)
for row in range(1,u.shape[0]-1):
for col in range(1,u.shape[1]-1):
my_u[row, col] = (u[row-1][col] + u[row+1][col]
+ u[row][col-1] + u[
浏览 2提问于2018-04-08得票数 0
我有以下问题
在数组中找到最小的两个不相邻的值，这样这些元素中的非元素就在数组边缘(no和An-1)，算法的运行时应该是O(n)。
我首先考虑对数组进行排序，但是排序需要O(nlogn)忽略这个事实，如果我们对数组进行排序，我们不能只接受前两个值，因为它们可能违反了上面提到的条件？然后呢？取下一个元素，如果不接受下一个元素，我看不出一个简单的解决方案
另一种解决方案是生成所有允许的对，并找到具有最小和的对。但是找到所有对的代价是O(n^2)
有什么想法吗？
浏览 4提问于2014-09-16得票数 1
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2回答
我不理解numpy.take，尽管它似乎是我想要的函数。我有一个ndarray，我想使用另一个ndarray索引到第一个。
import numpy as np
# Create a matrix
A = np.arange(75).reshape((5,5,3))
# Create the index array
idx = np.array([[1, 0, 0, 1, 1],
[1, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 0, 1],
[1, 1, 0, 0, 0],
浏览 12提问于2022-06-02得票数 1
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1回答
因此，我有一个numpy数组，其中包含许多numpy数组，其中一些数组具有如下所示的掩码值：
[[1 2 3]
[-- -- --]
[7 8 9]]
在较大的numpy数组中获取掩码numpy数组(意思是-)数量的最有效方法是什么(在本例中是1)。
谢谢!
浏览 0提问于2015-11-24得票数 3
当我试图将矩阵s (任何可用的稀疏类型)分配给NumPy数组a时，如下所示：
a[:] = s
我得到了一个TypeError
TypeError: float()参数必须是字符串或数字
有办法绕过这件事吗？
我了解todense()和toarray()方法，但我非常希望避免不必要的复制，我更愿意对NumPy数组和SciPy稀疏矩阵使用相同的代码。现在，我不关心从稀疏矩阵中得到的值效率很低。
是否有某种与NumPy索引分配有关的稀疏矩阵的包装器？
如果没有，有什么建议可以让我自己去建造这样的东西吗？
在这种情况下，是否有与NumPy合作的不同稀疏数组库？
更新：
我在NumPy源代码中
浏览 9提问于2014-11-14得票数 2
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考虑一下这个数组：
In [1]: a = numpy.array([[1,2],[3,4]], dtype=numpy.uint8)
In [2]: a.strides
Out[2]: (2, 1)
In [3]: a.flat[:]
Out[3]: array([1, 2, 3, 4], dtype=uint8)
In [4]: a.flags['C_CONTIGUOUS']
Out[4]: True
In [5]: numpy.getbuffer(a)[:]
Out[5]: '\x01\x02\x03\x04'
到现在为止还好。但是，看看当我创建数
浏览 1提问于2015-01-29得票数 4
1回答
我有一个二维的“邻居”数组，我想根据另一个矩阵中的对应行(称为“半径”)重新排序每一行。下面的代码可以工作，但是它在numpy数组上使用了for循环，我知道这样做是不正确的。什么是正确的numpy /广播解决方案，这种重新排序？
neighbors = np.array([[8,7,6], [3,2,1]])
radii = np.array([[0.4, 0.2, 0.1], [0.3, 0.9, 0.1]])
order = radii.argsort(axis=1)
for i in range(2):
neighbors[i] = neighbors[i,order[i]]
浏览 5提问于2016-01-23得票数 5
回答已采纳
1回答
请告诉我为什么当我使用色调属性时，直方图没有显示在图形中？
代码：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sb
my_array =[
['Galaxy S8', 'Android', 64, 4, 149.0 ,'Samsung' ,5.8],
['Lumia
浏览 17提问于2019-08-21得票数 0
我正试图在客户的MySQL 5.5表上修改一些分析。
给出一个简单但大的表：| user_id | timestamp |
session_length被定义为没有一个小时空闲时间的最长分钟数。
当我运行一些SQL查询时，我得到一个用户使用系统的每一个时间段的user_id、session_length，而不需要一个小时的空闲时间。
示例表：
1 | 01:10
1 | 01:11
1 | 01:12
1 | 01:13
1 | 01:14
1 | 01:15
...
1 | 03:59
...
1 | 12:10
1 | 12:20
1
浏览 0提问于2017-02-23得票数 2
我有一个球员表，我正在尝试构建一个SQL查询来对它们进行配对，以便为特定的一轮分配匹配。每个球员都有一个分数，我想要配对的球员有相似的分数。我不希望任何球员出现在一个以上的一对。
首先，我创建了以下视图：
CREATE VIEW all_possible_pairs AS
SELECT p1.id AS player1, p2.id AS player2
FROM players as p1, players as p2
WHERE p1.id < p2.id
ORDER BY ABS(p1.score - p2.score)
all_possible_pairs获取所有可能的播放器对
浏览 4提问于2015-09-24得票数 5
回答已采纳
嘿，大家的斯塔克溢流，我想实现以下程序。我有以下两个数组：
a = np.array([175, 370])
b = [array([175, 176, 176, 176]), array([371, 369, 370, 371])]
B数组的元素应该表示某些点的坐标。
b = [array[x1, x2, x3, x4], array[y1, y2, y3, y4]]
我想将'b‘数组的元素添加到'a’数组中。所以我有了这样一个新的'a‘数组：
a = [[175, 370], [175, 371], [176, 369], [176, 370], [176, 371
浏览 10提问于2022-01-18得票数 -1
我有一个非常常见的问题，我讨厌仅仅通过编写所有可能的组合来解决这个问题，那么最好的方法是什么呢？例如:x= [['0'，'0'，'1'，'0'，'0'，'1'，'1'，'1'，['0'，'0'，'1'，'0'，'0'，'1'，'1'，'0'，'0'，'0'，'0'，'0'，
浏览 0提问于2017-09-02得票数 0
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我正在将脚本从Python转换为Swift。在最初的Python代码中，我使用Numpy interp以以下格式在两个列表之间进行简单的插值：
>>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> np.interp(2.5, xp, fp)
1.0
这来自于Numpy文档，而不是我的实际代码，但这正是我在Python脚本中所需要和使用的。简而言之，我有x和y轴作为数组，我想做一维插值来计算x坐标.。
所有这些在Python/Numpy中都很好，但我无法让它在Swift中工作。加速vDSP框架具有linearI
浏览 1提问于2020-12-20得票数 1
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我有一个形状为(103，37，13)的3Dnumpy数组(Data)。我想将这个numpy数组的大小调整为(250,250,13)，在每个轴的两个方向上几乎相等地填充零。
下面的代码在二维数组中工作得很好，但我不能让它在三维数组中工作。
>>> a = np.arange(6)
>>> a = a.reshape((2, 3))
>>> np.lib.pad(a, [(2,3),(1,1)], 'constant', constant_values=[(0, 0),(0,0)])
array([[0, 0, 0, 0, 0]
浏览 0提问于2018-04-25得票数 12
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我在阅读有关Delaunay (scipy)的文章时偶然发现了以下代码： import numpy as np
points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]])
from scipy.spatial import Delaunay
tri = Delaunay(points)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.triplot(points[:,0], points[:,1], tri.simplices.copy())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], &#
浏览 60提问于2020-06-27得票数 3
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我正在用Python将一些旧的文本日志转换成可用的格式。这些文件很大，所以我正在编写自己的C扩展名，以尽可能快地运行这些文件，并使用正则表达式解析相关字段。我的最终目标是将这些字段导出到strings的strings数组中。我知道可以在C中将NumPy数组创建为PyObject，然后对每个元素调用SetItem，但我希望尽可能地进行优化。
我可以使用类似于memcpy PyBuffer_FromMemory 或PyBuffer_FromMemory之类的东西直接将C字符串读入 NumPy string 数组吗？--我知道NumPy数组在内部类似于C数组，但是否必须确保连续地分配NumPy数组？
浏览 5提问于2016-08-24得票数 3
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我尝试为每一行获取(索引，值)元组的topN列表。
在此过程中，multiprocessing只使用单核，然后尝试使用，但消耗的时间较长。
有更快的方法来获得结果吗？
谢谢
import heapq
import multiprocessing
import numpy
import time
class C1:
def __init__(self):
self.data = numpy.random.rand(100, 50000)
self.top_n = 5000
def run_normal(self):
outp
浏览 0提问于2019-12-06得票数 1
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