在numpy数组中对多维应用函数
，可以使用numpy的apply_along_axis函数。
apply_along_axis函数的作用是沿着指定的轴应用函数到数组的每个元素或子数组。它接受三个参数：函数、轴和数组。函数是要应用的函数，轴是指定的轴，数组是要操作的数组。
使用apply_along_axis函数，可以对多维数组的每个元素或子数组应用自定义的函数，从而实现对多维数组的灵活操作。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 自定义函数，计算每个子数组的平均值
def average(arr):
return np.mean(arr)
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 在第一个轴上应用average函数
result = np.apply_along_axis(average, 0, arr)
print(result)输出结果为：
[4. 5. 6.]在这个示例中，我们定义了一个自定义函数average，用于计算每个子数组的平均值。然后，我们创建了一个二维数组arr。最后，我们使用apply_along_axis函数，在第一个轴上应用average函数，得到每列的平均值。
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有没有一种简洁的方法可以在Scala中获得多维数组的形状？我在想一些类似于在Python中使用Numpy的东西：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a
>> array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a.shape
>> (2, 3)
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为什么我应该使用numpy来表示图像处理程序中的像素，而不是仅仅将值存储在我自己的数字数组中呢？目前，我正在做后者，但我看到很多人都在谈论使用numpy将像素表示为多维数组。除此之外，我为什么要使用numpy而不是我自己的实现呢？
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dot函数:对于多维数组A和B，点返回A和B的第一个非单元素维数的标量积。A和B的大小必须相同。
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在JavaScript中，是否可以使用分隔符将每个字符串分成多维数组？我正在尝试使用字符串分隔符拆分多维数组字符串数组，但我还不知道如何在不使用多个for循环的情况下迭代多维数组。
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alert([["Split,each"],["string, in"],[&#
浏览 2提问于2013-05-12得票数 4
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我还没有理解NumPy中多维数组中的轴之间的区别。你能给我解释一下吗？特别是，我想知道axis0、axis1和axis2在NumPy三维数组中的什么位置。为什么？
浏览 4提问于2014-06-18得票数 8
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NumPy数组的一个重要特性是可以执行多维切片。我想知道它究竟是如何实施的。让我列出我目前的想法，然后希望有人能填补空缺，回答我的一些问题，并(可能)告诉我为什么我错了。
import numpy as np
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# retrieve the rightmost column of values for all rows
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浏览 5提问于2021-07-09得票数 3
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ndarray是在numpy中专门定义的数据类型，所以我想知道为什么我可以使用以下内容：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
max(a) --> 4
我假设python会将其转换回列表，但我不明白这是如何自动完成的，python是如何“知道”如何将其转换为列表的？
此外，这个方法不起作用：
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
max(b)
因此，在本例中，python显然不知道如何将其转换为列表。为什么numpy不自动将多维数组平坦成这样的向量：
max(b.flatten(1))
提前谢谢。
浏览 2提问于2014-06-09得票数 3
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在使用了一段时间后，我真的很喜欢Numpy多维数组。用简洁但可读且相当通用的代码来编写算法是很有帮助的。我希望在Java中也有同样的东西。在我用类似Numpy的API编写多维数组之前，已经有这样的东西了吗？
PS我找了一下，没看到
浏览 0提问于2011-12-04得票数 24
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numpy可以计算多维数组中最大的N个元素吗？可以这样说：
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Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
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在python numpy中，我如何理解数组在切片后变空的情况，如下所示，但形状仍然是多维的，也不是零。
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从numPy数组列表中删除重复项
、、、、
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我有一个问题，我想删除所有的重复，但事实上，数据类型是numPy数组使这有点复杂……
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·列表的内容在进程结束时需要保持为numPy数组；我可以比较转换为嵌套列表的数组的副本，但我不能永久地将数组
浏览 1提问于2015-01-03得票数 7
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1回答
我正在尝试访问多维numpy数组中的值。举个例子，当你知道所有事情的时候，这是很容易做到的：
T = numpy.arrange(9).reshape(3, 3) T[2, 2]
它返回8，这就是我想要的。现在，假设[2, 2]存储在index变量中。如何使用存储在index中的索引在T中取值？我想做T[index]，但是它返回最后一行两次(非常符合逻辑，但不是我想要的)。
谢谢！
浏览 0提问于2016-02-08得票数 3
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我想从二进制字符串加载一个多维数组。
multi_dim_arr = convert_bin_to_npy(binary_string)
确定上面的binary_string是多维numpy数组。为了检查函数是否正常工作，我可以通过以下方法进行验证：
with open('data.npy', 'rb') as f:
binary_string = f.read()
multi_dim_arr = convert_bin_to_npy(binary_string)
我知道np.fromstring()方法，但是数组失去了它的维数。我正在寻找一
浏览 13提问于2019-11-09得票数 0
2回答
我有一个数组
v = (x,y,z)
和两个多维数组
l = (a,b,c),(d,e,f)
和
r = (g,h,i),(l,m,n),(x,y,z).
我想知道v的索引，不管是在第一个还是第二个多维数组中。我尝试过numpy.where(v==l)[0][0]，但它返回：
对于大小为0的轴0，索引0超出了界限。
只有当我知道在矩阵之前我必须搜索索引，但我不知道。谢谢
如果我想知道索引和包含它的数组？
浏览 2提问于2014-01-10得票数 3
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我正在用Python3在IPython笔记本中处理巨大的多维NumPy数组，进展很慢。
将.ipynb文件转换为.py文件并通过命令行运行是否要快得多？
浏览 2提问于2016-01-30得票数 0
来自Matlab/Octave的背景，我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题，我会给出一个具体的问题，但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片，为什么你首先想要它们，如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦，等等，我会非常感激。总之，问题是：
我有一个叫做X的二维数组：
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量)，叫做Y。我唯一能想到的方法是：
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
浏览 4提问于2013-03-01得票数 14
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1回答
用数组存储窗口中的像素
、、、
对于游戏窗口中的每个像素，是否有可能(就性能而言)拥有一个多维数组，每个像素包含一个8位整数？我需要及时更新基于此数组的游戏窗口。
我的目标如下：
import numpy
window_array = numpy.zeros((600, 600), dtype=numpy.int8)
#draw the screen
for (y, x), value in numpy.ndenumerate(window_array):
if value == 1:
rgb = (0, 0, 0)
elif value == 2:
rgb = (50, 5
浏览 0提问于2013-01-18得票数 3
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我有一个保存到列表中的函数的结果。为了返回这些值，我想将它们放入for循环内的一个数组中。
illResults = [0 for i in range(sizeC), 0 for i in range(sizeH)]
for c in range(1, sizeC+1):
...
for h in range(1, sizeH+1):
...
results = [x, y, e]
illResults[c,h] = results # FAILS
要将多维结果保存到另一个多维列表中，需要进行哪些更改？或者人们会做完全不同的事情
浏览 1提问于2015-01-20得票数 0
我在计算机科学课上学过有关多维数组&数组记录的理论，但我不确定如何在Python中实现它。我在考虑使用记录数组，因为它允许我在一条记录中拥有不同的数据类型，但同时我也在考虑在Python中学习多维数组也会很好。
我用谷歌搜索了一下&我找到了numpy，但我不确定我会使用numpy中的哪个函数。我见过一个带有元组的，但我并不热衷于使用它，因为元组是不能修改的。
我使用的是Python 3.2，但我也不介意使用Python 2.7。
浏览 1提问于2012-05-09得票数 0
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我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是，我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
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1回答
我对numpy多维数组还很陌生，而且被困在看起来应该是“容易”的概念上。
在下面的代码中，fakepng表示numpy数组中的RGBA映像。我想将α通道设置为0，用于该图像的每个纯黑色像素的[0,0,0]，以使其透明。我可以使用嵌套的for循环来完成这个任务：
fakepng = np.array([[[0,0,0,255],[0,255,255,255]],[[255,255,0,255],[255,255,255,255]]])
rows, cols, channels = fakepng.shape
for x in range(0, rows):
for y in range(
浏览 2提问于2020-05-24得票数 0
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使用Python的本机sum函数和NumPy的numpy.sum在性能和行为上有什么不同？sum工作在NumPy的数组上，numpy.sum工作在Python列表上，它们都返回相同的有效结果(没有测试溢出等边缘情况)，但类型不同。
>>> import numpy as np
>>> np_a = np.array(range(5))
>>> np_a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> type(np_a)
<class 'numpy.ndarray')
>>>
浏览 2提问于2012-06-06得票数 80
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3回答
我想对numpy数组应用条件，我觉得有一种更好的方法。举个例子，比如说我想知道元素在哪里等于2或3。
import numpy as np
a = np.arange(5)
一种方法是使用numpy函数逐段构造我的条件，如下所示
result = np.logical_or(a == 2, a == 3)
人们可以看到，在更复杂的条件下，这是如何变得笨拙的。另一种选择是使用列表理解
result = np.array([x for x in a if x == 2 or x==3])
这很好，因为现在我所有的条件逻辑都可以放在一个地方，但由于列表之间的转换，感觉有点笨拙。它对于多维数组也不能很
浏览 1提问于2013-05-02得票数 1
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我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同，请执行以下操作：
>> type(dates[0])
<
浏览 0提问于2011-12-31得票数 5
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4回答
多维数组的部分循环。
、、、
我在PHP中完成了一个多步骤的表单，将数据存储在多维数组中(我在$_SESSION数组中创建了一个数组，并将其命名为$_SESSION['inserimento']) )
那我就有$_SESSION['inserimento']['name'],$_SESSION['inserimento']['city']..。
在将strtolower()函数添加到mysql之前，我想将它们应用于所有的值。
我试过这段代码，但不起作用
foreach ($_SESSION['inserimento'] as $
浏览 8提问于2013-11-01得票数 0
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1回答
numpy多维数组索引
、、、
当我在numpy多维数组中进行索引时，我有一个奇怪的问题。所以，我有一个形状数组(4,882)。我有另一个名为形状匹配(276，2)的数组。此匹配数组包含原始多维数组中有效条目的索引。我要做的是选择前2行和匹配匹配数组中的索引的所有列。因此，我所做的事情如下：
import numpy as np
k = get_array() # This has shape (4, 882)
m = get_match() # This has shape (276, 2)
s = k[[1, 0], m[:, 0]]
这会引发错误：
ValueError: shape mismatch: obje
浏览 1提问于2015-02-18得票数 3
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2回答
我对多维Python“数组”(实际上是列表列表，而不是numpy数组)的行为有点困惑。假设我有一个4x4数组，其条目是1x2数组(也就是说，4x4数组的条目是包含2个列表的列表)。我可以使用以下命令初始化这样一个空数组：
b = [[[[], ]*2, ]*4, ]*4
这将创建以下多维空数组：
[[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[], []], [[], []]],
[[[], []], [[], []], [[]
浏览 3提问于2015-01-10得票数 2
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2回答
字典中的NumPy切片表示法
、、、、
我想知道是否有可能在python字典中存储numpy切片符号。类似于：
lookup = {0:[:540],
30:[540:1080],
60:[1080:]}
可以使用本机python切片语法，例如slice(0,10,2)，但我无法存储更复杂的切片。例如，是多维的[:,:2,:, :540]。
我目前的工作是将值存储为元组，然后将这些值解压到必要的切片中。
在Python2.x中工作。
浏览 4提问于2015-05-14得票数 8
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有没有一种纯Python转换的方法？
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如，在以下代码中：
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存：
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置，因此a[
浏览 4提问于2020-06-02得票数 3
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我在C中有代码，我想在python中使用，我使用SWIG包装C代码，并成功地在我的python代码中导入了一个python模块。
现在我有了以下代码：
import flame
import numpy as np
data = np.random.rand(3,2).astype(np.float32, copy=False)
N = 3
M = 2
print data
flameobject = flame.Flame_New()
flame.Flame_SetDataMatrix( flameobject, data, N, M, 0 )
这就产生了错误：
TypeError: i
浏览 4提问于2015-09-21得票数 4
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1回答
我需要创建一个使用高斯分布的随机分布数的多维矩阵，并试图使程序尽可能地优化。目前我正在使用Boost矩阵，但是如果不手动循环，我似乎找不到任何可以完成这个任务的东西。理想情况下，我希望类似于Python的numpy.random.randn()函数，但这必须在C++中完成。还有比手动循环更快的方法来完成这个任务吗？
浏览 2提问于2017-05-11得票数 0
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如果我有一个多维numpy数组，比如：
a = [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
如何在一步中获得某些索引位置的值？例如，如果要定义成对索引，如下所示：
indices = [[0,0], [1,1], [2,2]]
我想：
a[indices] = [0, 4, 8]
请注意，这确实适用于一维数组()，但我看不到如何使其在多个维度上工作。我使用的是Python 3.7。
浏览 32提问于2020-02-05得票数 2
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我在MATLAB中有一个函数，它接受四个输入。 function f = calculate_mat(F,M,a,b). 这里的F和M是多维数组，'a‘和'b’是常数项。 现在我必须在python脚本中调用这个函数，其中我给出了上面所有的输入值。 import matlab.engine
import numpy as np
# c, a, b are constants
c = 100
a = 30
b = 0.2
freal = np.arange(0,30000,10) # real frequency range
fimag = np.arange(0,20
浏览 52提问于2020-09-26得票数 0
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1回答
我想存储多维数组，它存储类似python的内容。目前，它看起来像是：
a = [[{'col':i,'row':j} for i in range(9)] for j in range(9)]
我知道，numpy是完美的，如果你想做数学，比如处理矩阵。我想快点做的事：
多维索引访问
使用多维索引更改值
我不知道如何处理普通的Python列表。因为就像
idx = [2,3]
print(a[idx])
根本不存在，对吧？它应该打印出{'row':2,'col':3}
谢谢您的想法，如果numpy是更好的选择:如何
浏览 4提问于2017-02-05得票数 0
3回答
我有不同长度的列表列表(例如[[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]])，并希望将其转换为整数的numpy数组。我理解numpy多维数组中的'sub‘数组必须具有相同的长度。那么，将上面示例中的列表转换为像这样的[[1, 2, 3, 0], [4, 5, 0, 0], [6, 7, 8, 9]]这样的numpy数组，即用零完成，最有效的方法是什么？
浏览 3提问于2017-04-01得票数 22
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3回答
我使用numpy声明了一个可以接受不同数据类型的多维数组
count_array = numpy.empty((len(list), 2), dtype = numpy.object)
第一个数组有字符串，第二个数组有数字。我想根据数字对这两列进行排序...
有没有像sort()方法这样更简单的方法呢？
浏览 4提问于2013-02-01得票数 2
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有没有更好的方法在numpy中使用FOR循环创建多维数组，而不是创建列表？这是我能想到的唯一方法：
import numpy as np
a = []
for x in range(1,6):
for y in range(1,6):
a.append([x,y])
a = np.array(a)
print(f'Type(a) = {type(a)}. a = {a}')
编辑:我试着这样做：
a = np.array([range(1,6),range(1,6)])
a.shape = (5,2)
print(f'Type(a) = {t
浏览 9提问于2018-01-05得票数 4
5回答
如何只在Python中逐行对多维数组进行洗牌(所以不要对列进行洗牌)。
我正在寻找最有效的解决方案，因为我的矩阵非常大。在原始数组上也可以这样做(以节省内存)吗？
示例：
import numpy as np
X = np.random.random((6, 2))
print(X)
Y = ???shuffle by row only not colls???
print(Y)
我现在期望的是原始矩阵：
[[ 0.48252164 0.12013048]
[ 0.77254355 0.74382174]
[ 0.45174186 0.8782033 ]
[ 0.75623083
浏览 6提问于2016-02-26得票数 74
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3回答
我在算法中使用了许多大型多维NP数组(2D和3D)。其中有许多迭代，在每次迭代期间，通过执行计算并将其保存到相同大小的临时数组中，重新计算数组。在单次迭代结束时，临时数组的内容被复制到实际的数据数组中。
示例：
global A, B # ndarrays
A_temp = numpy.zeros(A.shape)
B_temp = numpy.zeros(B.shape)
for i in xrange(num_iters):
# Calculate new values from A and B storing in A_temp and B_temp...
# Then
浏览 0提问于2012-03-31得票数 1
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我有一个标准的numpy数组列表，因为每个条目没有相同的维数，我将其转换为uint8 (大量的十六进制值)，然后执行操作来规范每个numpy数组的维数，这样我就可以将它从一个列表转换为多维numpy数组。
为了实现这一点，我需要使用一些方法来使代码可读性，但是当我将一个numpy数组从列表传递到一个方法时，我还必须传递整个列表和迭代器：
def push_bytes(messages, message, start_byte, i):
messages[i] = np.insert(messages[1], start_byte, 0, 0)
我多次调用此方法，因此不需
浏览 4提问于2020-10-31得票数 0
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如果我有一个(可能是多维的) Python列表，其中每个元素都是True、False或ma.masked中的一个，那么将其转换为布尔值的掩码numpy数组的惯用方法是什么？ 示例： >>> print(somefunc([[True, ma.masked], [False, True]]))
[[True --]
[False True]]
浏览 23提问于2020-12-11得票数 0
2回答
我有一个维(i, j)的numpy数组，在这个数组中，我想将第一个维度相加，以接收形状(j,)的数组。通常，我会使用NumPy自己的
import numpy
a = numpy.random.rand(100, 77)
numpy.sum(a, axis=0)
但在我的例子中，它并没有削减它:一些和是非常病态的，所以计算结果只有几个正确的数字。
在避免错误方面非常出色，但它只适用于一维的可迭代性。也不做这项工作。
如何有效地将math.fsum应用于多维数组？
浏览 1提问于2018-02-22得票数 2
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4回答
有一个多维数组，我想把它作为一个列引入到df中。
import pandas as pd
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)
df = pd.DataFrame(['A', 'B'], columns=['First'])
初始df：
First
0 A
1 B
最终输出应为：
First Second
0 A [1,2,3]
1 B [4,5,6]
最后的obj是将表上载到数据库中，我知道
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
3回答
在Julia中，是否有方法从多维数组中检索包含多个元素的向量，类似于numpy的高级索引？例如，从这个2D数组中：
genconv = reshape([6,9,7,1,4,2,3,2,0,9,10,8,7,8,5], 5, 3)
genconv[[1,2,3],[2,3,1]]
这将导致3x3数组，而不是矢量：。
浏览 4提问于2015-11-16得票数 5
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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
我想使用python's multiprocessing模块来利用一个多核的Linux服务器。
我需要所有进程对同一共享内存拥有读/写访问权限。
是否可以使用多维numpy数组作为共享对象，而不是使用list或queue？
浏览 0提问于2011-07-05得票数 11
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1回答
在多维ndarray的最后一个维上计算点积的最快方法是什么？
现在我正在做这件事：
import numpy as np
a=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
b=np.reshape(np.arange(90),[3,3,2,5])
# for the sake of simplicity, a and b are the same for this example
ab=(a*b).sum(axis=-1)
我认为einsum在这里是有用的，但我很难将它应用到我的案例中。
谢谢!
浏览 5提问于2019-10-21得票数 1
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