将列表元素分配给numpy数组的有效方法
是使用numpy的array函数。该函数可以将列表转换为numpy数组，并且可以指定数组的数据类型。
示例代码如下：
import numpy as np
# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 将列表转换为numpy数组
my_array = np.array(my_list)
# 打印numpy数组
print(my_array)输出结果为：
[1 2 3 4 5]通过使用numpy的array函数，我们可以将列表元素快速有效地分配给numpy数组。这种方法在处理大量数据时非常高效，并且可以利用numpy提供的各种功能和优化。
对于更复杂的应用场景，腾讯云提供了一系列与numpy相关的产品和服务，例如腾讯云的弹性MapReduce（EMR）和云原生数据库TDSQL等。这些产品可以帮助用户在云计算环境中更好地利用numpy进行数据处理和分析。
更多关于numpy的信息和腾讯云相关产品的介绍，请参考以下链接：
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2回答
我已经定义了2个numpy数组2,3并将它们水平连接起来。
a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=numpy.array([[7,8,9],[10,11,12]])
C=numpy.concatenate((a,b),axis=0)
C变成4,3矩阵，现在我试着用1,3列表做同样的事情
a=numpy.array([1,2,3])
b=numpy.array([4,5,6])
c=numpy.concatenate((a,b),axis=0)
现在我期待2,3矩阵，但我有1,6。我知道v堆栈等会起作用，但我很好奇为什么会发生这种情况？我对numpy.concat
浏览 1提问于2015-07-14得票数 2
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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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1回答
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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对于numpy数组，我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好，并且允许我将(0,4)数组追加到x，而不会丢失数组的结构(例如，它不仅仅是一个数字列表)。然而，当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢？
浏览 0提问于2016-06-17得票数 1
假设我有一个numpy数组a = [1 2 3 4 5 6 7 8]，除了1,2和3到0之外，我想要更改其他所有内容。对于列表b = [1,2,3] a，尝试的aa不是在b= 0中，但是Python不接受这一点。目前，我正在使用如下的for循环：
c = a.unique()
for i in c:
if i not in b:
a[a == i] = 0
它的工作速度非常慢(在大小约为1000x1000x1000的3D数组中，大约有900个不同的值)，并且不像numpy的最佳解决方案。有没有一种更理想的方法来解决这个问题呢？
浏览 2提问于2022-09-25得票数 0
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我注意到在python中处理一些numpy数组时，x=x+a和x+=a之间的操作有一些不同。
我所要做的只是简单地向整数列表中添加一些随机错误，如下所示：
x=numpy.arange(12)
a=numpy.random.random(size=12)
x+=a
但是打印出x会给出一个整数列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]。
事实证明，如果我使用x=x+a，它就会像预期的那样工作。
这是我们应该注意的事情，我的意思是，它的行为非常不同。我曾经认为x+=a和x=x+a完全等同，我一直在交替地使用它们，而没有一直关注它们。现在，我对到目前为止所做的所有计算都感到非常担忧和
浏览 2提问于2014-05-01得票数 5
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3回答
我有一个已初始化的numpy数组，如下所示：
pulse = np.ndarray(shape = (300, 10001, 3), dtype = float)
我想用我从文件中读取的一些数据填充这个数组。我想要填充的一个例子如下所示：
pulse[0][0][0] = 1
pulse[0][1:10001][0] = data
其中数据是由10000个元素组成的数组。
这是否可以使用附加功能或numpy的其他功能来完成？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
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2回答
如何搜索数组列表
、、、、
考虑下面两个数组的列表：
from numpy import array
a = array([0, 1])
b = array([1, 0])
l = [a,b]
然后正确地找到a的索引，给出
l.index(a)
>>> 0
虽然这不适用于b
l.index(b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
Use a.any() or a.all()
在我看来，调用列表的.index函数对numpy数组列表不起作用。
有谁知道怎么解释吗？到目前为止
浏览 1提问于2015-11-24得票数 4
6回答
有没有一个与python列表的内置pop等同的numpy方法？
弹出显然不适用于numpy数组，我希望避免列表转换。
浏览 0提问于2016-10-09得票数 37
我有类似于lstB的数组列表，并想随机选择2D数组的集合。问题是numpy不知何故不能平等对待列表中的对象：
lstA = [numpy.array(0), numpy.array(1)]
lstB = [numpy.array([0,1]), numpy.array([1,0])]
print(numpy.random.choice(lstA)) # returns 0 or 1
print(numpy.random.choice(lstB)) # returns ValueError: must be 1-dimensional
有没有什么灵巧的解决办法？
浏览 0提问于2017-11-24得票数 0
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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我有一个n*x数值矩阵，它可能是这样的：
<code>A0</code>
我有另一个n*n的numpy矩阵，看起来像这样：
<code>A1</code>
我想用<code>D3</code>的相应元素替换<code>D2</code>的零元素，这样我就可以得到：
<code>A4</code>
我该怎么做呢？
浏览 16提问于2020-03-17得票数 2
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可以使用整数或布尔索引对numpy数组进行部分分配，如下所示：
import numpy as np
x = np.arange(5)
x[[2,4]]=0
x
## array([0., 0., 1., 0., 1.])
x[[True]*2+[False]*3]=2
x
## array([2., 2., 1., 0., 1.])
然而，即使x[[2,4]]在此上下文中处于lvalue中，也不能将lvalue赋值给另一个变量，因为在这种情况下，赋值是由__setitem__完成的，而__getitem__在传递整数或布尔列表时会创建一个副本：
x = np.arange(5)
y = x[
浏览 1提问于2019-10-18得票数 7
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2回答
有效地存储矩阵列表
、、、、
我有一个很大的图像列表，存储为numpy矩阵。图像有不同的大小。
import numpy as np
from numpy.random import rand
data = [rand(100,200), rand(1024, 768)]
我正在寻找一种方法来存储这个矩阵列表，这样它就可以快速读取(写入数据可能很慢)。我尝试了泡菜/numpy.savez，但是读取数据比再次加载原始图像要慢。
我认为hdf5可能很快，但是我不知道如何存储这个列表。不是强制性的，但有用的数据格式，允许追加数据，使列表不必在内存作为一个整体。
编辑：基于到目前为止的答案，我尝试给出一些建议
data = [r
浏览 9提问于2017-03-29得票数 1
2回答
我试图获取给定的NumPy数组列表的子集x，以便每一行的第一个元素必须位于列表r中。
>>> import numpy
>>> alist = numpy.array([(0, 2), (0, 4), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (4, 1), (4, 3), (4, 2)])
>>> alist
array([[0, 2],
[0, 4],
[1, 3],
[1, 4],
[2, 1],
[3, 1],
[3, 2],
[4, 1],
[
浏览 3提问于2016-12-20得票数 4
9回答
我想要创建一个numpy数组，其中每个元素必须是一个列表，所以以后我可以向每个元素添加新元素。
我已经看过google和这里的堆栈溢出，但似乎找不到它。
主要问题是，numpy假设您的列表必须成为一个数组，但这不是我要找的。
浏览 19提问于2015-11-29得票数 67
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我有一个python列表，每个元素都是一个2dNumpy数组，大小为(20, 22)。我需要将列表转换为numpy数组，但是执行np.array(my_list)实际上就是在消耗内存，np.asarray(my_list)也是如此。 这个列表大约有7M个样本，我在想，与其把我的列表转换成numpy数组，不如先从numpy数组开始，然后继续追加另一个2d numpy数组。 我找不到一种使用numpy的方法，我的目标是从这样的东西开始： numpy_array = np.array([])
df_values = df.to_numpy() # faster than df.values
fo
浏览 32提问于2021-10-04得票数 0
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1回答
我用Python创建了N个numpy数组的列表，每个数组的大小为P。当我调用numpy.shape(my_list)时，我会得到元组(N, D, P)。当我附加到列表中的数组大小不一样时(或者如果我附加了不是数组的项)，numpy.shape会抛出一个错误。
如果我想要列表中每个数组的形状，我是否必须求助于列表理解，还是有更快的方法来做到这一点？
numpy是否只是遍历列表，检查每个元素是否是一个与前一个元素大小相同的数组，并据此决定是返回一个元组还是抛出一个错误？
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
运行以下代码时：
from platform import python_version
print(python_version())
import numpy as np
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
x[1,:] = x[1,:] / 5
print(x)
y = np.array([1,2,3])
y = y / 5
print(y)
我得到以下输出：
3.8.6
[[1 2 3]
[0 1 1]
[7 8 9]]
[0.2 0.4 0.6]
为什么numpy / python在用标量除以矩阵中的一行时使用整数除法，而使用
浏览 4提问于2020-12-06得票数 0
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4回答
我将需要存储N个列表，其中N是大的(100万)。例如， [2,3]
[4,5,6]
...
[4,5,6,7] 每一项都是大约0-10000个元素的列表。我想使用一个数字数组的列表，比如 np.array([[2,3],[4,5,6]) 然后，在尝试附加到numpy数组中的列表时，我遇到了效率问题。这里还告诉我：Efficiently append an element to each of the lists in a large numpy array，不要使用numpy数组的列表。 就内存和时间效率而言，什么样的数据结构才是存储此类数据的好数据结构？
浏览 24提问于2020-10-20得票数 0
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1回答
我有一个python列表，其中包含numpy数组，如：
a = [Numpy array 1, Numpy array 2, Numpy array 3]
这些Numpy数组都是2D numpy数组。
现在，如果我从我的列表'a‘中随机选择两个Numpy数组，然后做一个元组，比如说，
b = (Numpy array 1, Numpy array 2)
我如何检测哪些数组是被选择的，即
Numpy array 1, Numpy array 2
哪一种不是
Numpy array 3
让我重新解释一下我的问题：列表'a‘中的numpy数组不存在于元组'b'?中。
浏览 3提问于2019-03-21得票数 1
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矮胖-
arr = np.array([[1, 2, 3, 4]])
row = np.array([1, 2, 3, 4])
%timeit arr[0] = row
466 ns ± 12.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
python列表-
arr = [[1, 2, 3, 4]]
row = [1, 2, 3, 4]
%timeit arr[0] = row
59.3 ns ± 2.94 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loop
浏览 1提问于2020-09-17得票数 2
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2回答
这段代码给出了一个可怕的结果(在Python3.5，NumPy 1.10中)：
import numpy as np
a = np.array([0,0,1])
a[1] = 2.5
print(a) -----> [0 2 1]
(当您尝试在整数numpy数组中放置浮点数时，它会在没有警告的情况下被四舍五入！)
我的问题是:是否有任何numpy设置和/或编程技术来可靠地避免这个问题？当然，我知道我可以在每次声明数组时使用a = np.array(..., dtype=float)或a = np.array([0., 0., 1.])或其他任何东西，但我正在寻找更可靠的东西--毕竟我可
浏览 4提问于2016-01-07得票数 2
当测试numpy数组c是否是numpy数组列表的成员时，CNTS
import numpy as np
c = np.array([[[ 75, 763]],
[[ 57, 763]],
[[ 57, 749]],
[[ 75, 749]]])
CNTS = [np.array([[[ 78, 1202]],
[[ 63, 1202]],
[[ 63, 1187]],
[[ 78, 1187]
浏览 0提问于2018-10-30得票数 7
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我在Win7上使用的是Python 3.4 32位。
我发现numpy数组中的整数有4个字节，而列表中有10个字节。
import numpy as np
s = 10;
lt = [None] * s;
cnt = 0 ;
for i in range(0, s):
lt[cnt] = i;
cnt += 1;
lt = [x for x in lt if x is not None];
a = np.array(lt);
print("len(a) is " + str(len(a)) + " size is " + str(sys.g
浏览 0提问于2016-10-31得票数 0
我需要创建一个带零的numpy数组列表，以完成以下操作。
import numpy as np
a = np.zeros([10,1])
b = np.zeros([10,1])
c = np.zeros([10,1])
d = np.zeros([10,1])
e = np.zeros([10,1])
因此，我创建了一个变量名列表，并运行了一个for循环，如下所示
list = ['a', 'b' , 'c', 'd' , 'e']
for i in list:
i = np.zeros([10,1])
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
2回答
遍历日期的numpy数组
、、、
我正在尝试迭代从Pandas dataframe中提取的一系列日期；下面是示例。
下面的代码最初抛出以下错误
TypeError：'numpy.datetime64‘对象不可迭代
r1 = pd.read_sql("select * from myTable",conn)
...
dates = np.sort(r1['date'].unique())
for i, d in dates:
z_d = z[z['date']==d]
r1_d = r1[r1['date'
浏览 0提问于2018-11-03得票数 0
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2回答
我有一个list X和一个list Y，其中有一些杂乱的索引。
X = ['a', 'b', 'c', 'd','e']
Y = [ 1 , 3 , 4 , 0 , 2 ]
我想要一个新的列表Z这样
Z = [ X[i] for i in Y ] = ['b', 'd', 'e', 'a', 'c']
问题是，对于这么大的arrays，我必须多次这样做。有比循环的按理解列表更有效的方法吗？
注意： numpy解决方案已被接受！
浏览 4提问于2017-10-19得票数 2
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2回答
是否有方法通过附加2d numpy数组来创建三维numpy数组？我目前所做的是将我的2dNumpy数组附加到一个预先确定的2dNumpy数组的初始化列表中，即List=np.zeros(600,600)。在追加所有2d numpy数组后，我使用numpy.dstack创建三维numpy数组。我认为这不是一个非常有效的方法。任何建议。
浏览 8提问于2016-02-17得票数 0
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编辑:我得到了很多有用的反馈，比如如何不去做这件事，以及如何找到替代方案，但是让它变得有用取决于我的用例的特性，这会使这个问题对其他人不太有用。在这一点上，我并不是在寻找使用像这个这样的数据结构的替代方法。我在寻找，为什么在numpy中这样做似乎是不可能的(如果不是不可能的话，应该如何做)
我有一个numpy数组，看起来像
a = array([list([1]), list([4, 5])], dtype=object)
我想附上一份清单
b = [2, 3, 4]
想得到这样的结果
array([list([1]), list([4, 5]), list([2, 3, 4])], dtyp
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
我试图将所有元素都放到要浮动的列表中，但是当我在下面的第一个循环中这样做，然后打印它们的类型时，它们的类型仍然是原始的类型。
for x in f:
for a in x:
a = float(a)
for x in f:
for a in x:
print(type(a),a)
我从指纹上得到的
<class 'numpy.str_'> 0.0
<class 'float'> 0.0
<class 'float'> 1.0
<class 'fl
浏览 1提问于2016-11-30得票数 2
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1回答
我有一个numpy.float64格式的超大型数值列表，如果有inf值，我希望将每个值转换为inf，并将其余的元素解析为简单的inf。
这是我的代码，它工作得很完美：
# Values in numpy.float64 format.
original_values = [np.float64("Inf"), np.float64(0.02345), np.float64(0.2334)]
# Convert them
parsed_values = [0.0 if x == float("inf") else float(x) for x in origin
浏览 2提问于2022-06-10得票数 -3
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在检查一个数字是否在列表中时，我观察到了这种奇怪的行为。如果数字为泛型int类型，则检查失败；但如果数字为numpy.int64类型，则检查成功。有人能解释原因吗？我知道我可以通过生成列表lst=df['A'].values.tolist()来获得一个整数列表而不是一个列表来做得更好。但我的问题是，为什么numpy.int64会在下面工作呢？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': range(31, 36)})
print(df)
# A
# 0 31
# 1
浏览 5提问于2022-06-15得票数 2
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1回答
在Numpy中，似乎矩阵可以只是一个嵌套列表，不限于数字。例如
import numpy as np
a = [[1,2,5],[3,'r']]
b = np.matrix(a)
不会产生任何抱怨。
当列表可以处理非严格数学意义上的矩阵的对象时，这种容忍的目的是什么？
浏览 4提问于2016-11-17得票数 1
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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
math.exp和numpy.exp的一个不同之处在于，如果您有一个具有C.exp方法的自定义类C，numpy.exp会注意到并委托给这个方法，而math.exp不会：
class C:
def exp(self):
return 'hey!'
import math
math.exp(C()) # raises TypeError
import numpy
numpy.exp(C()) # evaluates to 'hey!'
然而，如果您去，这似乎是理所当然的。在任何地方都没有明文规定。是否有记录此功能的地方？
更普遍的是，是
浏览 0提问于2018-07-20得票数 3
2回答
我有一个numpy数组列表，我正在尝试创建一个新列表，其中包含原始列表的所有元素，但一个除外。我有以下代码：
for i in xrange(FOLDS):
#fold_sample_sets and fold_sample_labels are a list of 10 numpy arrays.
training_samples = [s for s in fold_sample_sets if fold_sample_sets.index(s) != i]
training_labels = [l for l in fold_label_sets if fold_
浏览 1提问于2015-01-31得票数 1
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7回答
与常规的Python列表相比，的优势是什么？
我有大约100个金融市场系列，我将创建一个100x100x100 =100万个单元的立方体数组。我将用每个y和z来回归(3个变量)每个x，以用标准误差填充数组。
我听说对于“大矩阵”，出于性能和可伸缩性的原因，我应该使用NumPy而不是Python列表。问题是，我知道Python列表，它们似乎对我很有效。
如果我迁移到NumPy，会有什么好处？
如果我有1000个系列(也就是说，立方体中有10亿个浮点单元)会怎么样？
浏览 0提问于2009-06-15得票数 520
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我尝试使用多列表来保存从html中抓取的数据。
但是在50.000列表追加后，我得到了内存错误
所以我决定把列表改成numpy数组
SapList= []
ListAll = np.array([])
def eachshop(): #filling each list for each shop data
global ListAll
SapList.append(RowNum)
SapList.extend([sap]) # here can be from one to 10 values in one list["sap1","sa
浏览 33提问于2018-06-01得票数 2
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我有一个arff文件作为输入。我读取了arff文件并将元素值放入numpy ndarray.Now我的arff文件包含了一些'?‘其中的一些元素。基本上，这些是anamod计算的矩阵的属性值。anamod不能在“？”中计算插头的值。那些人的性格。我想为我的数据做一个天真的白杨，随机森林等预测。所以要处理“？”我想使用一个imputer，类似于:Imputer(缺失_ missing_values =‘NaN’，策略=‘Mean’，missing_values)--当然，上面的missing_values是字符串类型的。我的问题是如何将一些numpy ndarray元素的类型从float
浏览 1提问于2015-03-15得票数 1
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2回答
我想将一个元组列表转换为numpy数组。例如：
items = [(1, 2), (3, 4)]
使用np.asarray(items)我得到：
array([[1, 2],
[3, 4]])
但如果我试着逐个附加这些项目：
new_array = np.empty(0)
for item in items:
new_array = np.append(new_array, item)
new_array失去原来的形状，变成：
array([1., 2., 3., 4.])
我可以用new_array.reshape(2, 2)把它变成我想要的形状
array([[1.,
浏览 0提问于2018-11-11得票数 0
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我已经用Fortran做了很长一段时间的计算物理相关工作，最近我开始学习和玩Python。我知道，作为一种解释语言，Python通常比Fortran慢，主要用于CPU密集型的计算工作。但是，我认为使用numpy可以显着地提高像排序这样的简单任务的性能。
因此，我的测试用例是对一个数组/包含随机浮动的10,000大小的列表进行排序，使用气泡排序(只是一个包含许多数组操作的测试用例，因此不需要评论算法本身的性能)。我的计时结果如下(所有函数都使用相同的算法)：
Python3 (使用numpy数组，但我自己的函数而不是numpy.sort)：33.115 s
Python3 (使用列表)：9.92
浏览 2提问于2019-11-18得票数 5
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如何像list一样将numpy数组的双方括号删除为单方括号？
[[0, 3.49, 0, 4.55]]
期望输出
[0,3.49,0,4.55]
我已经找遍了所以寻找numpy数组列表，方括号numpy，找不到答案
to_list()仅在值之间添加逗号
浏览 2提问于2017-05-03得票数 3
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我有一个长度为n的id数的主数组，它适用于其他类似的数组，并为我模拟中属于这些id数的元素(例如data[id])提供相应的数据。如果我要分别生成长度为m的id数列表，并需要这些id的data数组中的信息，那么获取原始id数组的索引idx列表的最佳方法是提取data[idx]吗？也就是说，鉴于：
a=numpy.array([1,3,4,5,6]) # master array
b=numpy.array([3,4,3,6,4,1,5]) # secondary array
我想要
idx=numpy.array([1,2,1,4,2,0,3])
数组a通常是按顺序排列的，但它不是
浏览 3提问于2010-06-11得票数 2
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2回答
我正在为学校做一项作业，我应该给集成函数的python实现和numpy实现计时。我通常期望numpy比python实现执行得更好，但事实并非如此。与numpy数组相比，我在python中使用列表理解的速度大约是4倍。从N=1000到N=100 000都是如此。我没有测试任何更高的东西，因为N=100 000是我需要达到的位置，才能在我的估计中获得可接受的误差。
常规python代码：
f is the function being integrated, a and b are limits and N is number of points to integrate over
def in
浏览 0提问于2017-09-28得票数 0
标题可能有点混乱，所以我希望我能用一个例子把它弄得更清楚。图像我有一个小助手函数，它向已经存在的结构化数组添加新字段：
import numpy as np
def add_field(a, *descr):
b = np.empty(a.shape, dtype=a.dtype.descr + [*descr])
for name in a.dtype.names:
b[name] = a[name]
return b
给定一个结构化数组，我可以简单地使用它添加新字段：
a = np.array(
[(1, False), (2, Fals
浏览 4提问于2020-01-16得票数 1
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参考
tom10说：
速度:下面是对一个列表和一个NumPy数组进行和的测试，表明NumPy数组上的和速度快了10倍(在这个测试中--里程可能有所不同)。
但是我的测试使用了以下代码：
import numpy as np
import time as time
N = 100000
#using numpy
start = time.time()
array = np.array([])
for i in range(N):
array = np.append(array, i)
end = time.time()
print ("Using numpy: &
浏览 3提问于2017-10-21得票数 5
1回答
我有一个从第三方库中获得的m-by-n NumPy数组列表，例如
import numpy
x0 = numpy.random.rand(1000, 1000) # x_i likewise
a = [[x0], [x1, x2], [x3, x4, x5]] # and more
我现在需要扁平化这个结构，例如，
b = numpy.concatenate(a)
# b = [x0, x1, x2, x3, x4, x5]
然而，数组x太大了，以至于a和b都不能同时放入内存中，因此Python在concatenate上被扼杀了。
我可以在释放a元素的同时将a展平为一个连续的num
浏览 0提问于2017-11-24得票数 2
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我注意到一种(对我来说)非常奇怪的行为，我不明白:我得到了一个列表和一个带有二进制值的numpy数组，我想检查真正的正数(同时检查both==1)。
import numpy as np
a = [0,0,1,1]
b = np.array([1,0,1,0])
for a,b in zip(a,b):
if a==1 and b==1:
print "cool"
print a,b
现在疯狂开始了。A和b不再是列表或numpy数组，而是整数和numpy浮点数？这到底是怎么回事？谢谢你的帮忙!
浏览 4提问于2016-10-11得票数 4
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将字节数组传递给JNI函数的问题
、、、、
我正在使用一个由一些C函数组成的JNI库。在function1中，我传递一个大小为128的字节数组，如下所示：
static byte[] byteAry = new byte[128];
long ret1 = MyLibrary.function1(byteAry);
在函数2中，我传递function1返回的字节数组以便进一步处理，如下所示。
final int ret2 = MyLibrary.function2(byteAry);
在函数2的C代码中，我得到byteAry的长度如下所示：
jsize jsArruLen = (*env)->GetArrayLength(env,
浏览 2提问于2013-08-29得票数 0
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