如何在numpy一维数组中计算确定值的分组？
在numpy一维数组中计算确定值的分组可以通过使用numpy的digitize函数来实现。digitize函数将一维数组中的元素根据指定的bins（分组边界）进行分组，并返回每个元素所属的组的索引。
下面是使用digitize函数计算确定值的分组的步骤：
- 导入numpy库：
import numpy as np - 创建一维数组：
arr = np.array([...])，将[...]替换为你的一维数组的具体数值。 - 定义分组边界：
bins = np.array([...])，将[...]替换为你希望的分组边界值。 - 使用digitize函数进行分组计算：
groups = np.digitize(arr, bins)。 - 获取每个元素所属的组的索引：
group_indices = np.unique(groups)。 - 遍历每个组，获取该组中的元素：
for group_index in group_indices: group_elements = arr[groups == group_index]。
这样，你就可以得到确定值的分组结果。其中，group_elements是每个组中的元素，group_index是组的索引。
这个方法的优势是它可以高效地对一维数组进行分组计算，并且可以灵活地指定分组边界。它适用于需要根据一维数组中的值进行分组分析的场景，例如统计某个范围内的数据频率、计算分组的均值等。
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有一种将python中的数字列表转换为numpy数组的方法。
但是，我尝试过的简单函数，例如numpy.average(x)，无论x是简单的python列表还是numpy数组都能工作。在哪种情况下，需要将python中的列表(或数组)转换为numpy中的数组？
浏览 1提问于2014-04-11得票数 3
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3回答
例如，有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv？现在我正在做一些类似这样的事情：
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然，我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗？
浏览 1提问于2012-02-10得票数 1
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当计算的输入是32位整数数据类型的numpy数组时，我遇到了不正确的numpy计算问题，但是输出包含需要64位表示的更大的数字。
下面是一个最小的工作示例：
arr = np.ones(5, dtype=int) * (2**24 + 300) # arr.dtype defaults to 'int32'
# Following comment from @hpaulj I changed the first line, which was originally:
# arr = np.zeros(5, dtype=int)
# arr[:] = 2**24 + 300
浏览 5提问于2019-10-24得票数 5
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我是一个新的python用户，对深入了解NumPy模块的工作原理非常感兴趣。我正在编写一个函数，它可以同时使用蒙面数组和未屏蔽数组作为数据输入。我注意到有几个看起来很相似(甚至可以工作？)与正常的(未蒙面的)对应物。其中一个函数是numpy.zeros和numpy.ma.zeros。其他人能告诉我，比如说，使用numpy.ma.zeros和numpy.zeros创建数组的优势吗？当您使用蒙面数组时，它会产生实际的不同吗？我已经注意到，当我使用numpy.zeros_like时，它可以很好地创建一个蒙面数组或非蒙面数组。
浏览 4提问于2015-11-07得票数 3
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我想对有理矩阵执行运算。我使用模块numpy和fractions。
这是我的代码：
import numpy as np
from fractions import Fraction
m=np.matrix([[Fraction(1, 6), Fraction(8, 7)], [Fraction(1, 2), Fraction(3, 2)]])
print(np.linalg.det(m))
# Gives -0.321428571429
print(m[0,0]*m[1,1] - m[0,1]*m[1,0])
# Gives -9/28
由于用Gauss方法计算行列式只需要有理运算，所以
浏览 0提问于2015-03-21得票数 4
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1回答
重要注意事项：--我需要这里的所有东西都与jit兼容，否则我的问题就很小了:)
我有一个jax numpy数组，如：
a = jnp.array([1,5,3,4,5,6,7,2,9])
首先，我考虑一个值来过滤它，让我们假设我只保留<5的值
a = jnp.where((a < 5), x=a, y=jnp.nan)
# a is now [ 1. nan 3. 4. nan nan nan 2. nan]
我只想保留非nan值:然后，[ 1. 3. 4. 2.]和我将使用这个数组进行其他操作。
但是更重要的是，在我的程序执行期间，这段代码将被多次执行，阈值将发生变化
浏览 10提问于2022-03-31得票数 3
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2回答
我想在索引中计算总值，以前的值是0，但我已经用计算结果“1/y”替换并显示了它，当我计算总值时，求和的值是包含“0”的前值，这是我的代码。
//observation table
//0 1 2 3 4 5 6
titleColumn = new Object[]{"Time (Second)","Medicine", "1/y",
浏览 0提问于2013-01-18得票数 1
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我有大约95,000,000排列要检查。我有8个不同长度的列表，每个字符串标识在excel表中定义的属性(A)。e.g
bcdgj
具有b，c，d，g和j的性质
我只需要找到一个包含至少3个属性的置换，然后将这些属性与电子表格中的数据进行匹配。
我已经完成了这个脚本(我第一次尝试使用python)
import numpy
import itertools
for x in itertools.product(['abfhj','bcdgj','fghij','abcj','bdgk','abgi'
浏览 10提问于2022-11-03得票数 0
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Numpy的蒙面阵列内存有效吗？
、、、、
我想知道:numpy的能够存储可用值的紧凑表示吗？换句话说，如果我有一个没有设置值的numpy数组，它会被存储在内存中吗？
实际上，这不仅仅是一个偶然的问题，而是我正在开发的应用程序需要这样的内存优化。
浏览 1提问于2015-08-15得票数 0
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我刚从NumPy开始，所以我可能遗漏了一些核心概念.
从值为列表的字典创建NumPy数组的最佳方法是什么？
就像这样：
d = { 1: [10,20,30] , 2: [50,60], 3: [100,200,300,400,500] }
应该变成类似于：
data = [
[10,20,30,?,?],
[50,60,?,?,?],
[100,200,300,400,500]
]
我将对每一行做一些基本统计，例如：
deviations = numpy.std(data, axis=1)
问题：
从字典中创建numpy.array的最佳/最有效方法是什么？这本字典很大，有几
浏览 6提问于2009-03-02得票数 8
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我正在尝试使用伯努利分布来生成一个矩阵，其中每个行单元格都有line_id/total_lines为1.0的概率。
这是我的代码：
from scipy.stats import bernoulli
import numpy
img_size = 100
img_number = 100
res = numpy.zeros((img_number+1, 6))
image_files = []
for i in range(1):
image_base = Dt.Data(xd=img_size, yd=img_size)
for p in numpy.arange(0.
浏览 4提问于2015-06-18得票数 0
我有一个带有布尔值的numpy一维数组，看起来像这样 array_in = np.array([False, True, True, True, False, False, True, True, False]) 这些数组具有不同的长度。正如你所看到的，有一些部分，True值彼此相邻，所以我们有True组和Falses组。我想计算True组的数量。对于我们的情况，我们有 N = 2 我试着用条件做一些循环，但它变得非常混乱和混乱。
浏览 34提问于2020-12-21得票数 0
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1回答
从numpy数组中有效地采样行
、、、、
我想知道如何有效地从高维numpy数组中采样行。
现在，我就是这样做的：
n=11000000
d=28
X = np.random.randn(n, d)
idx =np.random.choice(range(n), 10000000, replace=False)
time_l=[]
for i in range(15):
t_0=time.clock()
_X=X[idx, :]
t_1=time.clock()
time_l.append(t_1-t_0)
print 'avg= ', (sum(time_l))/15
print
浏览 0提问于2017-03-07得票数 0
我的数据由一个时间数组组成，每秒有10个数据点，每个时间对应一个强度值数组。所以，举个例子，假设我有：
times = np.arange(0,100,0.1)
intensities = np.random.rand(len(times))
我想看看如果我使用更长的平均时间，数据会是什么样子，所以我想创建一些盒子，比如1秒，5秒和10秒，并对这些新盒子中的强度值进行平均。在numpy中做这件事的最好方法是什么？(或者其他python包，但我假设numpy/scipy有适合我的东西。)我可以使用for循环，但我希望有更好的方法。谢谢!
浏览 2提问于2013-04-12得票数 1
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我有一本字典，格式如下：
{1: 7, 2: 1, 4: 2, 5: 1, ...}
字典可能非常大，所以我决定使用numpy库来更有效地处理向量。
现在，我需要在numpy向量(一维数组)中的key索引处插入上述字典中的值。于是天真地尝试了以下几点：
import numpy as np
d = {1: 7, 2: 1, 4: 2, 5: 1}
T = np.zeros(shape=(n), dtype=np.int16)
for k, v in d.items():
N = np.insert(T, k, v)
print(N)
但是，insert方法总是返回new数组，并在
浏览 2提问于2019-11-29得票数 0
1回答
给定一个由n个元素组成的数组和数组中的一个元素x，有没有一种快速的方法可以在不排序的情况下找到x的秩？
由于我现在处理的是一个非常大的数组，O(n)时间复杂度的算法对我来说仍然太慢了，这就是为什么我试图寻找排序之外的其他选择。
编辑：
所以现在我的算法类似于：
for x in list:
A = x.dot(B) ## return a numpy array
rank = findRank(a, A) ## find the rank of a in A
doSomething2(rank)
所以这里我的瓶颈是findRank()，在我当前的实现中，我首先对数组进行
浏览 0提问于2020-10-08得票数 1
我在schema.xml中的文档是这样的：... <field name="type" type="int" indexed="true" stored="true"/> <field name="title" type="string" indexed="true" stored="true"/> ...我希望在结果中限制10个文档(当他们的类型=1时
浏览 1提问于2016-12-23得票数 1
我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
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我想要@numba.njit这个简单的函数，它返回一个数组，其中包含一个形状，特别是一个等级，这取决于输入i：例如，对于i = 4，形状应该是shape=(2, 2, 2, 2, 4)
import numpy as np
from numba import njit
@njit
def make_array_numba(i):
shape = np.array([2] * i + [i], dtype=np.int64)
return np.empty(shape, dtype=np.int64)
make_array_numba(4).shape
我尝试了许多不同的方法
浏览 4提问于2022-03-20得票数 1
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1回答
我正在编写一个脚本，通过查找集群来减少列表中的颜色数量。我似乎遇到的问题是，星系团将有不同的维度。这是我的起点，在最初的6种颜色列表已经被划分成3组之后：
import numpy
a = numpy.array([
[12, 44, 52],
[27, 0, 71],
[81, 99, 92]
])
b = numpy.array([
[ 12, 13, 93],
[128, 128, 128]
])
c = numpy.array([
[ 57, 14, 255]
浏览 3提问于2022-06-23得票数 0
我有一个从Numpy repeat for 2d array得到的代码 下面的方法适用于numpy数组，但抛出了ValueError:一个包含多个元素的数组的真值是不明确的。在使用cupy数组时，请使用a.any()或a.all()。对于行ret_val[mask] = cp.repeat(arr.ravel(), rep.ravel() 我尝试使用cupy中已经存在的逻辑操作，但它们仍然抛出错误。 def repeat2dvect(arr, rep):
lens = cp.array(rep.sum(axis=-1))
maxlen = lens.max()
ret
浏览 13提问于2019-05-28得票数 0
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我有下面的the代码，在这些代码中，我试图对四列进行行分组，即产品、ItemClassification、名称和编号。
;WITH CTE_FieldData
AS (
SELECT
CASE(GROUPING(M.CodeName))
WHEN 0 THEN M.CodeName
WHEN 1 THEN 'Total'
END AS Product,
CASE(GROUPING(KK.ItemClassification))
WHEN 0 T
浏览 1提问于2016-03-16得票数 0
arr = np.array([Myclass(np.random.random(100)) for _ in range(10000)])
在这条语句中，有没有办法通过直接创建一个对象的numpy数组来节省时间(避免代价高昂的列表构造)？
我需要创建和处理Myclass类的大量对象，其中每个对象包含几个int、几个float和一个浮点数列表(或数组)。使用(对象的)数组的要点是利用numpy数组在对象数组(和其他东西；在其上获取切片的数组由一个Myclass对象和其他标量字段组成)的切片上的快速计算(例如，列和)。除了使用np.array (如上所述)之外，在这种情况下还有没有其他节省时间的
浏览 2提问于2019-09-29得票数 1
我想在例程中使用numpy函数，而不使用for循环。考虑下面的示例： import numpy as np
data = np.linspace(1, 10, 10).astype(int)
test_elements = np.array([1, 2])
for test_elem in test_elements:
print(np.where(test_elem == data)) ..。 (array([0]),)
(array([1]),) 我读过其他的帖子和numpy文档。常见的建议似乎是使用np.roll来滚动test_elements，或者使用其他技巧，如stri
浏览 19提问于2019-06-15得票数 0
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3回答
我有两个numpy数组，我试图找出其中更大的数组(就元素而言，所有元素都应该更大)。
import numpy as np
a = np.array([4,5,6])
b = np.array([7,8,9])
if b > a:
print 'True'
但是我没有得到想要的输出和错误
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
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我对Python非常陌生，我一直面临着一个问题，在这里我无法从堆栈溢出中找到一个直接的答案(但我想我只是没有足够的经验在google上找到正确的术语)。我希望你能帮上忙
考虑到这一点：
import numpy as np
class Data:
def __init__(self, data):
self.data = data
def get_dimensions(self):
return np.shape(self.data)
test = Data(np.random.random((20, 15)))
print(test.
浏览 0提问于2015-02-15得票数 0
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是否有内置的crystal方法来检测crystal报表中的a表是否有行？
我已经创建了一个子报告，在标题中有一些标题文本，在表info中有一个详细信息行。
如果没有要打印的内容，我希望能够禁止打印标题文本。
另外，有没有办法把它传递给“主”报表，这样如果没有要打印的东西，我就可以完全禁止打印子报表？
问候
浏览 2提问于2009-09-16得票数 2
1回答
我有发票收据..。
{
"_id" : 1,
"items" : [
{
"_id" : 1,
"value" : 100,
"price" : 9500
},
{
"_id" : 2,
"value" : 200,
"price" : 9500
}
],
"costs" : [
{
"_
浏览 1提问于2016-11-21得票数 1
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1回答
天文视窗变异系数的计算
、、、
我有一个数组，我想使用astropy来计算统计数据。我所拥有的是： from astropy.convolution import convolve
import numpy as np
x = np.random.randint(1, 10, size=(5, 5))
y = convolve(x, np.ones((3, 3)), boundary='extend', preserve_nan=True)
print(x)
print(y)
[[9 1 8 6 5]
[4 2 1 8 4]
[2 8 4 6 6]
[8 4 8 5 6]
[7 3 1 2 3
浏览 18提问于2020-08-07得票数 1
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减少MFCC输出
、、
我正在尝试使用python库分析歌曲音频，输出是一个numpy数组，该数组的大小非常大，因为MFCC是为音频的每一帧计算的。当我将此输出写入文件时，每首歌曲的输出大小约为3-4MB。有没有一种方法可以将N帧信息减少到一行特征中？
)
浏览 19提问于2018-11-15得票数 0
每天的这段时间，我都在用头撞键盘太久了，如果您能给我一些建议，我将不胜感激。我的总体目标是摄取一个每小时温度的数据文件，其中有间隙。我想用来自附近站点的温度进行线性回归来填补这些空白。但我想按年和按月完成这项工作。因此，在这里的人们的帮助下，我已经能够做到这一点。现在我已经应用了一个按年和月的线性回归函数，如下所示
Corr_grouped=DF_grouped.apply(lambda x: stats.linregress(x [Labels[0]], x [Labels[3]]))
这样就产生了如下输出: slope、intercept、r_value、p_value、std_err，并
浏览 1提问于2013-02-12得票数 3
检查我的以下代码；它是在python中实现的sigma_2函数(使用粗略筛选)的一部分，python是除数函数之一
from time import time
from itertools import count
import numpy
def sig2(N, nump=False):
init = time()
#initialize array with value=1 since every positive integer is divisible by 1
if nump:
print 'using numpy'
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
2回答
如何度量排列群的方差？
、、、、
我需要计算排列的总体(数组)中的方差，即，
假设我有一系列排列：
import numpy as np
import scipy.stats as stats
a = np.matrix([[1,2,3,4,5,6], [2,3,4,6,1,5], [6,3,1,2,5,4]])
# distance between a[0] and a[1]
distance = stats.kendalltau(a[0], a[1])[0]
那么，如何计算(在Python中)这个数组上的方差，即如何度量这些排列之间的距离？
问候
艾默里克
p.s:我用kendallτ度量定义了两个置换之间的距离。
浏览 4提问于2020-12-22得票数 0
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如果有2个numpy数组，则两个2-D形状都不同: x.shape = (2,2) y.shape = (3,2)
如何使用numpy执行广播，以便执行以下操作:x* y，x-y
谢谢。
浏览 18提问于2020-02-23得票数 1
目前，我正在尝试使用一个函数来观察一个控制器/组件的字段在ember (把手)中。
index.hbs
<div>
{{ input value=model.field1 }}
{{if hasFieldError('field1')}}
<span>This field is required</span>
{{/if}}
</div>
<div>
{{ input value=model.field2 }}
{{if hasFieldError('field2&#
浏览 2提问于2018-09-05得票数 0
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4回答
我想尝试SciPy套件，而不是Octave，因为我在实验室实验中做统计。我的大多数问题都得到了回答，，只剩下另一件事了：
我通常会在测量结果中附加一个错误，在Octave中，我只做了以下操作：
R.val = 10;
R.err = 0.1;
U.val = 4;
U.err = 0.1;
然后我会这样计算I：
I.val = U.val / R.val;
I.err = sqrt(
(1 / R.val * U.err)^2
+ (U.val / R.val^2 * R.err)^2
);
当我有一堆测量值时，我通常使用结构数组，如下所示：
R(0).val = 1;
R(
浏览 2提问于2012-09-10得票数 2
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我想以一种矢量化的方式同时在两个轴上实现numpy.cumsum的功能。也就是说，输出中任何单元格的值都应该是输入中相应单元格上方和左侧的所有单元格的总和。
这相当于在第一个轴上顺序应用cumsum，然后在另一个轴上应用：
>>> X = np.arange(25).reshape(5,5)
>>> X
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 2
浏览 7提问于2018-09-05得票数 0
2回答
我正在尝试从包含字典列表的python代码中加载一个数据库。对于列表中的每一项，字典包含一个文件的名称，一个子列表，它包含n个不同的字典，其中一个文件名和数据是一个大小为40x40x3的numpy矩阵，并对应于一个图像。我希望在一个for循环中将所有这些图像存储在一个大小为Nx40x40x3的numpy文件中。
for item in dataset:
print item["name"] # the name of the list
print item["data"] # a list of dictionaries
for row
浏览 1提问于2018-05-02得票数 2
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3回答
如何在numpy数组中加载目录中多个图像的像素。我已经在numpy数组中加载了单个图像。但是不知道如何从一个目录加载多个图像。以下是我到目前为止所做的工作
image = Image.open('bn4.bmp')
nparray=np.array(image)
这将加载一个32*32的矩阵。我想在一个numpy数组中加载100个图像。我想做一个100*32*32大小的数值数组。我该怎么做呢？我知道这个结构会是这样的
for filename in listdir("BengaliBMPConvert"):
if filename.endswith("
浏览 5提问于2016-08-29得票数 23
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我正在编写一种方法，在python中对一个示例应用统计引导，我提供了两个解决方案，一个是完全矢量化的，另一个是使用列表理解的。
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sample = np.array([80,75,91,97,88,77,94])
bs_sample_1 = np.random.choice(sample,size = (10000,7)).mean(axis = 1)
bs_sample_2 = np.array([np.random.choice(sample
浏览 1提问于2020-06-03得票数 0
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我很难调试一个问题，当在nan中使用浮点时，list中的浮点nan和numpy.array中的nan被不同地处理
给定以下列表和数组：
from itertools import groupby
import numpy as np
lst = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.16, 1, 0.16, 0.9999, 0.0001, 0.16, 0.101, np.nan, 0.16]
arr = np.array(lst)
当我遍历列表时，连续的nan被分组：
>>> for key, group in groupby(lst):
... i
浏览 8提问于2017-01-18得票数 17
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是否有一个numpy函数来计算2D numpy数组中某个值出现的次数。例如。
np.random.random((3,3))
array([[ 0.68878371, 0.2511641 , 0.05677177],
[ 0.97784099, 0.96051717, 0.83723156],
[ 0.49460617, 0.24623311, 0.86396798]])
如何在这个数组中找到0.83723156发生的次数？
浏览 13提问于2016-07-06得票数 4
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我已经绘制了分组条形图，我希望在橙色和蓝色条形图之间有间距。
我不知道该怎么做。这是样本图像-我想要蓝色和橙色条之间的小空间。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N=4
a = [63,13,12,45]
b = [22,6,9,9]
ind = np.arange(N)
width=0.35
fig, ax = plt.subplots()
b1 = ax.bar(ind, a, width)
b2 = ax.bar(ind+width, b, width)
ax.set_xticks(ind+width/2)
浏览 2提问于2021-04-02得票数 0
下面的语法非常直观。在Spyder中运行，并绘制一个非线性函数。
import numpy as numpy
import matplotlib.pyplot as plot
x = numpy.arange(0, 1, 0.01)
def nonlinear(x, deriv=False): #sigmoid
if (deriv==True):
return x*(1-x)
return 1/(1-numpy.exp(-x))
plot.plot(x, nonlinear(x))
我的问题是，nonlinear函数是如何
浏览 1提问于2016-11-28得票数 0
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我想创建一个numpy数组，而不首先创建一个列表。
此刻我得到了这个：
import pandas as pd
import numpy as np
dfa = pd.read_csv('csva.csv')
dfb = pd.read_csv('csvb.csv')
pa = np.array(dfa['location'])
pb = np.array(dfb['location'])
ra = [(pa[i+1] - pa[i]) / float(pa[i]) for i in range(9999)]
rb = [
浏览 2提问于2015-04-28得票数 2
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2回答
我想在0,1上生成n个独立的均匀变量，我不确定numpy.random.uniform(0,1,size=n)是否正常，因为没有什么可以告诉我数据是独立生成的。
我是否必须在numpy.random.uniform(0,1,size=1)上循环n次呢？我必须用种子做点什么吗？
浏览 3提问于2021-06-07得票数 2
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我最近从Matlab/Octave切换到SciPy/NumPy，我喜欢它。但我发现有时我会因为细微的差异而感到困惑。
在Matlab中，当我们声明一个大小为5的“行向量”时，我们使用以下命令：
x = [1, 2, 3 ,4, 5] % in matlab
可以使用"size“命令检查此向量的大小，如下所示：
size(x)
ans =
1 5
我曾假设NumPy中的以下代码与上面的代码做同样的事情。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # in NumPy
但是它的大小有点奇怪。
>>> np.shape(x)
(
浏览 2提问于2015-08-28得票数 2
我会删除这个问题，因为这是我的错误。我遇到的瓶颈与网络延迟有关。
我有一个Python应用程序，它作为输入获取包含4096个实数的文本文件。看起来是这样的：
0.3421,0.1215,..........,1.242
无论我尝试哪种方法，Python都需要整整一秒钟的时间才能将文本解析为一个实际的Python浮点数数组。
请注意，我正在使用Python3.5
到目前为止我试过：
手动解析和使用列表理解创建列表：
arr = [float(val) for val in text.split(',')]
eval 附加“”和“”包装符号并使用函数：
arr = eval(&#
浏览 1提问于2018-01-03得票数 1
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假设我们有两个numpy.float32类型的标量： a
>>>1.0
type(a)
>>><class 'numpy.float32'>
b
>>>2.0
type(b)
>>><class 'numpy.float32'> 我正在尝试从list(a，b，a，a，b，a，b，b，a，b，b，a，a)创建一个numpy数组。 我的问题是，我们能让这个数组将它的标量指向内存中的同一对象吗？而不是按其形状的步长复制它们？ 我有一个非常长的数组，例如shape(
浏览 11提问于2020-08-13得票数 0
在Pyomo sqrt中，我很难使用numpy函数(例如numpy ufunc Objective )。
以以下模型为例：
simple_model_1 = ConcreteModel()
simple_model_1.x = Var(domain=PositiveReals)
def simple_rule_1(m):
return np.sqrt(m.x)
simple_model_1.obj = Objective(rule=simple_rule_1)
如果出现以下错误，这将失败：
TypeError: ufunc循环不支持没有可调用sqrt方法的NoneType类型的参数0
浏览 0提问于2021-02-25得票数 0
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