将2数组函数应用于numpy中的数组
是指使用numpy库中的函数对数组进行操作和计算。numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，可以方便地进行数组操作、数值计算和数据分析。
在numpy中，可以使用各种函数对数组进行操作，包括数学运算、统计计算、数组变形、数组拼接等。常用的2数组函数包括：
- 数学运算函数：numpy提供了丰富的数学运算函数，如加法、减法、乘法、除法、幂运算等。这些函数可以对数组中的元素进行逐个计算，返回一个新的数组作为结果。
- 统计计算函数：numpy提供了各种统计计算函数，如求和、均值、方差、标准差、最大值、最小值等。这些函数可以对数组中的元素进行统计计算，返回一个标量或一个新的数组作为结果。
- 数组变形函数：numpy提供了数组变形函数，如转置、重塑、展平等。这些函数可以改变数组的形状和结构，使得数组更适合进行特定的计算或操作。
- 数组拼接函数：numpy提供了数组拼接函数，如水平拼接、垂直拼接等。这些函数可以将多个数组按照一定的方式进行拼接，生成一个新的数组作为结果。
应用场景：
- 数学计算和科学计算：numpy提供了丰富的数学函数和科学计算功能，可以方便地进行向量化计算、矩阵运算、线性代数运算等，适用于各种数学和科学计算场景。
- 数据分析和处理：numpy提供了高效的数组操作和统计计算功能，可以方便地进行数据的清洗、处理、分析和可视化，适用于数据科学和数据分析领域。
- 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领域，用于处理和计算大规模的数据和矩阵运算。
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1回答
我从文件中导入数据，以便绘制散点图。csv文件中的数据并不完全是我将要绘制的，因为对于第二个col，我希望把前面条目的和作为我的y轴。
我很难从数组中转换成使用map命令对数据进行求和。当我在重述错误时：
TypeError：'numpy.float64‘对象不可迭代
from matplotlib import pyplot
import numpy
x,y = numpy.loadtxt ('LAX_booths_data_set_1.csv',
unpack = True,
delimite
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
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给定以下数值矩阵：
import numpy as np
mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4')
matrix([[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-4, 0, 4]])
和以下函数(sigmoid/logistic)：
import math
def myfunc(z):
return 1/(1+math.exp(-z))
我希望获得一个新的NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果。
map(myfunc,
浏览 2提问于2017-03-04得票数 60
1回答
我有一个2D Python列表。我还有一本字典。我想要生成一个与列表形状相同的numpy矩阵，其中列表中的每个元素都被字典中的相应值替换。
例如，这是我的Python列表：
[约翰玛丽
吉姆·简]
例如，我希望这样创建(一个numpy矩阵，而不是一个2D Python列表)：
[85 53
76 45]
从字典中检索值的位置。
最快的方法是什么？我需要这个动作要非常快。
浏览 4提问于2016-01-29得票数 0
我想定义一个NxN矩阵A，它的元素A(i,j)是sin(i^2 + j)。
在MATLAB中，我可以用矢量化方法快速地定义这个矩阵。
N = 2000;
ii = 1:N;
A = sin(ii.^2 + ii');
如何在Python中实现这一点？现在，我正在使用循环，这是缓慢的。
import numpy
N = 2000;
A = numpy.empty((N, N));
for i in range(1,N+1):
for j in range(1,N+1):
A[i-1][j-1] = numpy.sin(j + numpy.power(i, 2.
浏览 2提问于2022-11-29得票数 -2
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我有一个numpy.ndarray，其中最大值通常不止一次出现。
编辑:这与有着微妙的不同，因为作者说
或者，更好的是，是否有可能获得数组中出现的所有最大值的索引列表？
而在我的例子中，获得这样一份清单可能会被证明非常昂贵。
是否可以使用类似于numpy.argmax的方法来找到最大值的上一次出现的索引？我只想找到上一次事件的索引，而不是所有事件的数组(因为可能有几百次)。
例如，这将返回第一个事件(即2)的索引。
import numpy as np
a=np.array([0,0,4,4,4,4,2,2,2,2])
print np.argmax(a)
但是，我希望它输出5。
浏览 2提问于2012-01-07得票数 28
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2回答
我的职能是：
def q(x,y):
r2 = (x/2.)**2 + (2.0*y)**2
if (r2 > 0.04):
return 0.
else:
return 1.5
我想用这样的方法来称呼它
from pylab import *
dl=0.025
X, Y = mgrid[-0.5:0.5:dl, -0.5:0.5:dl]
g(X,Y)
但是很明显，这给比较带来了一个错误。
这能不需要为X和Y做一个for循环吗？因为如果我想对两个双倍调用q(x，y)，则必须重新实现for循环.
编辑：(将它添加到问题中，因为它太长
浏览 2提问于2011-10-27得票数 0
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我正在运行一个名为calculate_hedgeratio I pandas.rolling_apply的函数。函数本身调用时工作正常，但是在rolling_apply内部它会引发以下错误：
回归= pandas.ols(x=dfxsymbol，y=dfysymbol)
IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。
下面是函数calculate_hedgeratio：
def calculate_hedgeratio(df, xsymbol, ysymbol):
import panda
浏览 2提问于2015-07-25得票数 1
1回答
我需要通过连接两个数组(最好是dask数组)为dask创建一个多索引。我为numpy找到了以下解决方案，但正在寻找dask解决方案 cols=100000
index = np.array([x1 + x2 +x3 for x1,x2,x3 in zip(repeat(1,cols ).astype('str'),repeat('-',cols ),repeat(1,cols ).astype('str'))]) 如果我传递给它da.from_array()，它会在+两个数组时停止。 我也尝试过np.core.defchararray.add(
浏览 5提问于2019-04-26得票数 0
以下是数据的示例代码 import numpy as np
myList1 = np.array([1,1,1,[1],1,1,[1],1,1])
myList2 = np.array([1,1,1,[],1,1,[],1,1]) 要查看myList1中的元素是否等于1，我可以这样做： myList1 == [1] 但是对于myList2，要查看myList2中的元素是否等于[]，我不能这样做： myList2 == [] 我不得不这样做： [x == [] for x in myList2] 有没有其他方法可以在列表中查找也可以处理空列表的元素？我可以使用numpy或python中的其他函
浏览 20提问于2019-04-16得票数 1
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我正在处理Python中的一些电真皮数据，希望能够计算和绘制我的数据的z分数。我的数据被构造成csv中的一列。我已经成功地导入了这个文件并将其转化为一个列表，如下所示：
import csv
with open("1538130011EDA.csv",'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print row
import numpy as np
EDAdata = np.genfromtxt('1538130011EDA.csv&#
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
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我有这样的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.linspace(-3,3,100)
y = math.sin(x**2) + 1.1 - ((math.e)**-x)
plt.plot(x,y,label='y = x**2')
plt.title('sin(x^2) + 1.1 - e^-x')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.grid(alpha=
浏览 0提问于2021-03-28得票数 1
1回答
我想要的是找到2D NumPy数组中每一列的长度。
如果所有列的长度都相同，这对于numpy.shape来说是微不足道的。但是，如果列的长度不同，numpy.shape实际上不会告诉我不同列的长度。
a=np.asarray([[0,1],[0,1],[0,1]])
b=np.asarray([[0,1],[0,1,2],[0]])
a.shape,b.shape
((3,2), (3,))
我可以很简单地得到我想要的东西，比如，
lenb=[len(B) for B in b]
[2, 3, 1]
然而，我觉得必须有一种更干净、更快捷的方式来使用NumPy完成这项工作
浏览 1提问于2017-04-06得票数 1
2回答
我有一个像这样的三维numpy数组(举个例子)
a = np.array([
[[1, -2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]],
[[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]
])
我只想将以下操作应用于列中的元素，其中索引1位于内部维度。上面的例子中的元素是[-2,6,10,14]。这些行动将是：
# variables used in the operations
v1, v2, v3 = 12, 4, 2
# the following two operations should only be applied to sp
浏览 8提问于2022-06-02得票数 1
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阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
2回答
numpy vectorize函数很有用，但是当函数参数是列表而不是标量时，它的行为就不太好了。例如：
import numpy as np
def f(x, A):
print "type(A)=%s, A=%s"%(type(A),A)
return sum(A)/x
X = np.linspace(1,2,10)
P = [1,2,3]
f2 = np.vectorize(f)
f(X,P)
f2(X,P)
给予：
type(A)=<type 'list'>, A=[1, 2, 3]
type(A)=<type &
浏览 3提问于2010-12-21得票数 9
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2回答
我有以下函数，但是当我运行程序时，只有错误"size-1 array can converted to Python scalars“ import math as math
import numpy as np
def chebs(c, d, n):
k = np.array(range(n))
y = ((2*k +1)*np.pi)/(4*(n+1))
return c*math.sin(y)**2 + d*math.cos(y)**2 有没有办法绕过这个错误？我假设它来自于我在函数中使用的数学？
浏览 597提问于2021-10-28得票数 1
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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
2回答
为什么numpy数组中的元素不相等？
这是我的env：
jupyter QtConsole 4.3.1
Python 2.7.13 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Dec 20 2016, 23:05:08)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.3.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and ove
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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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我正在计算二维numpy数组中较小块的聚合值。我想以一种有效的方式从聚合操作中排除值0(而不是for和if语句)。 我使用的是skimage.measure.block_reduce和numpy.ma.masked_equal，但看起来block_reduce忽略了掩码。 import numpy as np
import skimage
a = np.array([[2,4,0,12,5,7],[6,0,8,4,3,9]])
zeros_included = skimage.measure.block_reduce(a,(2,2),np.mean) 包括0和(正确地)产生 zeros_in
浏览 34提问于2019-05-27得票数 0
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1回答
如何在numpy数组上映射函数
、、、、
我希望能够在任意一个标量numpy一维数组，o numpy 2-D数组上应用一个泛型函数。这里的例子是
def stress2d_lefm_cyl(KI, r, qdeg) :
"""Compute stresses in Mode I around a 2D crack, according to LEFM
q should be input in degrees"""
sfactor = KI / sqrt(2*pi*r)
q = radians(qdeg)
q12 = q/2; q32
浏览 3提问于2019-12-17得票数 0
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当我试图在numpy数组上映射此函数时，会出现以下错误：
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> g = lambda x: 0 if x % 2 == 0 else 1
>>> g(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 1, in <lambda>
ValueErro
浏览 4提问于2022-07-04得票数 0
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我试图对Postgres中的Array类型做一些数值处理。我发现我能够在Postgres / Python中使用Numpy库，但就我的目的而言，操作运行得太慢了，比在Python中直接运行或使用C扩展要慢得多。
我怀疑，可能会有从、->、Python、->、Numpy、Arrray的开销，然后在返回时进行反向操作。
为了测试(并可能修复)，我正在尝试构建一个C扩展，它将跳过Python列表，直接从Postgres Array转换到Numpy Array，反之亦然。
我创建了一个C扩展，它定义了以下内容：
CREATE FUNCTION arr_to_np(val internal)
浏览 1提问于2019-04-19得票数 1
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1回答
考虑一个一维NumPy输入数组和一个排序索引数组.目标是获得输入数组a的和，但被索引数组中定义的索引分割。
下面是两种方法，但这两种方法都需要缓慢的Python循环。是否有一个纯NumPy版本而不需要Python循环？
示例
a = np.arange(20) # Input array
idxs = np.array([7, 15, 16]) # Index array
# Goal: Split a at index 7, 15 and 16 and
# compute sum for each partition
# Solution 1:
idxs_ext = np.concate
浏览 9提问于2021-12-12得票数 1
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假设我有下面的numpy数组
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[[1,2,3,4], [5,6,7,8]], [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]])
>>> arr
array([[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]],
[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]])
我希望将一个函数映射到数组的子部分，例如：
flip_sign = lambda x: x*(-1)
在我的示例中，我只想将此函数应用
浏览 0提问于2018-12-12得票数 1
1回答
我已经定义了一个函数，我现在想要描绘的是：
import numpy as np
from math import pi, sqrt
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x: float) -> float:
return pi * x * sqrt(x**2 + 400) + pi * x**2 - 1200
plt.plot(f(x))
plt.show()
在运行此代码时，我得到"NameError: name‘x“未定义”。
浏览 0提问于2017-09-28得票数 0
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1回答
我试图找出在python中正确使用map的方法，这样我就可以通过Pool.map多线程我的程序了。基本上，我遇到了一些问题，试图了解功能性python是如何工作的。我有：
import numpy as np
def maptest(foo,bars):
print foo * bars
main():
matA = np.eye(2)
matB = np.eye(2)
print map((lambda foo: maptest(foo, matB)), matA)
这给了我一个输出：
[[ 1. 0.]
[ 0. 0.]]
[[ 0. 0.]
[
浏览 4提问于2014-02-13得票数 3
回答已采纳
我看到很多类似于R的questions，但我找不到专门针对Python的，最好使用numpy。 假设我有一个存储在x中的观察值数组。我可以得到累加总人口q * 100 %的值。 # Import numpy
import numpy as np
# Get 75th percentile
np.quantile(a=x, q=0.75) 然而，我想知道是否有一个函数可以做相反的事情。也就是说，numpy函数接受一个值作为输入并返回q。 为了进一步扩展这一点，scipy分布对象有一个ppf方法，它允许我这样做。我正在寻找类似于numpy的东西。它存在吗？
浏览 34提问于2021-09-05得票数 5
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1回答
下面的numpy片段将返回输入数组的累积和，每次遇到NaN时都会重置。
v = np.array([1., 1., 1., np.nan, 1., 1., 1., 1., np.nan, 1.])
n = np.isnan(v)
a = ~n
c = np.cumsum(a)
d = np.diff(np.concatenate(([0.], c[n])))
v[n] = -d
result = np.cumsum(v)
以类似的方式，我如何计算一个累积和，如果累积和超过某个值，使用向量化的熊猫或numpy操作重置？
例如限制= 5，in =1，1，1，1，1，1，1，out = 1,2,3,
浏览 3提问于2014-10-28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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1回答
我有两个numpy 1D字符串数组和一个函数，它接受两个字符串，并根据两个输入字符串之间的一些关系生成分数。
def get_score(string1, string2):
# compute score ...
return score
是否有一种有效的方法(也许使用numpy)将该函数应用于两个数组的所有组合，从而生成一个具有我可以从中选择最大分数的数组？
浏览 4提问于2022-09-19得票数 -1
numpy的argsort函数返回排序列表的原始索引。现在我要原始列表的排序列表的索引。有什么功能或优雅的方法来做到这一点吗？
例如：
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2, 8 , 5, 6])
>>> np.argsort(a)
array([0, 2, 3, 1])
>>> function(a)
array([0, 3, 1, 2])
浏览 2提问于2015-02-17得票数 5
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1回答
在我的脚本中，我需要比较非常大的NumPy数组(2D或3D)和阈值。比较本身可以通过"allclose“函数轻松完成，如下所示：
Threshold = 0.1
if (np.allclose(Arr1, Arr2, Threshold, equal_nan=True)):
Print('Same')
要知道哪些单元格不同，最简单(但很幼稚)的方法是使用如下所示的简单for循环代码：
def CheckWhichCellsAreNotEqualInArrays(Arr1,Arr2,Threshold):
if not Arr1.shape == Arr2.
浏览 1提问于2017-04-09得票数 2
import sympy as sy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = sy.symbols('x')
print("function:")
f = str(input())
#
df1 = sy.diff(f)
df2 = sy.diff(df1)
df3 = sy.diff(df2)
#Volvemos estas funciones simbolicas a numericas.
nf = sy.lambdify( x, f, "numpy")
ndf1 =
浏览 0提问于2020-03-21得票数 1
1回答
我想以有效的方式对Numpy矩阵的每一行应用一个函数。我发现使用np.apply_along_matrix(function, 1, array)会给我想要的结果。然而，这是令人难以置信的慢，特别是当使用非常大的矩阵。
我知道，将函数映射到矩阵行的更有效和正确的方法是将其矢量化，但我不知道如何正确地向量化这个函数(请注意，我并不是指np.vectorize(function)，因为这将适用于每个元素，而不是每一行)。
import numpy as np
def f(x):
return x * x.sum() # Multiply each element of a vector
浏览 0提问于2020-08-28得票数 1
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对于获取非零元素的指数是非常有用的。它返回数组的元组，每个数组包含特定轴的非零元素的索引。
是否有一个等价的，但对于零元素替代？
这意味着对于给定的numpy数组，
x = [[1, 2, 0],
[8, 0, 2],
[0, 0, 1]]
我可以得到如下的指数
ax0_zero_idxs, ax1_zero_idxs = numpy.zero(x)
哪里
ax0_zero_idxs = [0, 1, 2, 2]
ax1_zero_idxs = [2, 1, 0, 1]
浏览 5提问于2020-10-12得票数 1
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2回答
不适用于平日工作的轴
、、、、
我有一个矮小的数组：
>>> type(dat)
Out[41]: numpy.ndarray
>>> dat.shape
Out[46]: (127L,)
>>> dat[0:3]
Out[42]: array([datetime.date(2010, 6, 11), datetime.date(2010, 6, 19), datetime.date(2010, 6, 30)], dtype=object)
我希望得到此数组中每个日期的工作日，如下所示：
>>> dat[0].weekday()
Out[43]: 4
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
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假设有一个rgb样式大小为1000 in *1000 in的图像数据像素。它的数据结构是numpy的数组，1000*1000*3，rgb在0,1，并且是浮动的。如果需要，可以将此数组转换为图像。
image = Image.fromarray(numpy.uint8(pixels*255))
我已经知道使用colorsys.rgb_to_hls(r，g，b)可以将一个像素转换为hls，但在这种情况下，我想知道是否有其他方法可以像这样的一句话转换整个像素：
image.point(lambda i: colorsys.rgb_to_hls(i))
我使用它失败了，因为: rgb_to_hls使用
浏览 2提问于2014-05-28得票数 1
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当我编译以下程序时，Python抛出一个TypeError:只有整数标量数组可以转换为标量索引。
这似乎是一个相对简单的程序执行，但我似乎无法解决它。
频率
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def period(n):
#masses
m = [1] * n
#lengths
l = [2] * n
M = sum(m)
num = 2 * math.pi * n
for i in range(n):
dem = dem + math.sqrt(g * m[i]/(
浏览 1提问于2019-01-11得票数 0
回答已采纳
我是第一次接触numpy。我想知道有没有办法查找两个不同形状的ndarray？例如，我有两条ndarray，如下所示：
X = array([[0, 3, 6],
[3, 3, 3],
[6, 0, 3]])
Y = array([[0, 100],
[3, 500],
[6, 800]])
并希望在Y中查找X的每个元素，然后能够返回Y的第二列：
Z = array([[100, 500, 800],
[500, 500, 500],
[800, 100, 500]])
谢谢你，法贤
浏览 0提问于2010-06-02得票数 2
我遇到了以下代码：
from pulp import *
import numpy as np
prob = LpProblem("lp_prob", LpMinimize)
decision_variables = LpVariable.dicts('x', range(5))
prob += np.sum(decision_variables.values())
当我在我的机器上尝试相同的代码时，它在最后一行给出了以下错误：
TypeError: Can only add LpConstraintVar, LpConstraint, LpAffineExpr
浏览 1提问于2020-10-22得票数 1
3回答
标题非常清楚:我有一个numpy数组，类似于(假设ints) [ 1 2 10 2 12 2 ]，并且我希望删除所有出现的2，这样得到的数组就是[ 1 10 12 ]。最好我要尽可能快地做到这一点，因为我使用的是相对较大的数组。
NumPy有一个名为numpy.delete()的函数，但它将索引作为参数，而我没有。
编辑:这个问题确实不同于，我想这是一个更“一般”的案例。然而，从数组中删除事件的想法是足够基本的，值得自己明确地提出问题，所以我保留这个问题。
浏览 0提问于2018-11-29得票数 3
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我试图将relu函数传递给numpy数组中的每个单独元素，当我用sigmoid函数尝试它时，它可以工作，但是对于relu函数，它返回：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
relu功能：
def relu(x):
return max(0, x)
乙状体函数：
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
我尝试执行relu(myArray)，但它返回valueErr
浏览 0提问于2017-07-06得票数 0
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1回答
我有3张图片，我把它们存储在一个清单C中。
from sklearn.datasets import load_sample_images
datasets = load_sample_images()
image1 = [datasets.images[1][:,:,0],datasets.images[1][:,:,0],datasets.images[0][:,:,0]]
# datasets.images[1][:,:,0] is a Numpy array
出于某种原因，我想把每个人都压平。并将结果存储在NumPy数组中。我的解决办法是
result = np.array([item
浏览 2提问于2022-09-15得票数 0
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考虑应用于两个numpy数组的以下操作和切片：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([1,2,3,4])
In [3]: b = np.array([5,6,7,8])
浏览 51提问于2020-06-02得票数 1
我有一堆图片，比如说
import dask.array as da
import xarray as xr
import numpy as np
img_stack = xr.DataArray(
da.from_array(np.random.random((5,100,100))),
dims=('t','x','y'),
coords={'t':range(5),'x':range(100),'y':range(100)}
)
和一个函数：
def filte
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
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注意:我对表单‘只需使用循环’的答案不感兴趣，我想用numpyish的方式来做。
我是Python的初学者，我想使用numpy ndarray进行以下操作:给定一个数字序列t和另一个数字序列b，对于每一个t[i]，我想计算列表t[i]*b并将其存储为一个最终数组中的一个新行。示例：
t = [3,4]
b = [1,2,3,4]
那么结果应该是某种形式的列表编码。
[
[3,6,9,12], # 3 * the array of b's
[4,8,12,16] # 4 * the array of b's
]
在我最近看到的一个程序中，这是完美的，但是当我想自己做它
浏览 5提问于2016-01-10得票数 7
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我有三维numpy数组的形状(2, n, m)，与n,m任意，让我们调用X.我有两个函数F = F(x: np.ndarray, y: np.ndarray)和G = G(x: np.ndarray, y: np.ndarray)，其中x和y是Lengtm的一维数组，这些函数还返回形状为m的一维数组。我想使用F和G将转换应用到第二个轴上的操作
for idx in range(n):
X[0][idx], X[1][idx] = F(X[0][idx], X[1][idx]), G(X[0][idx], X[1][idx])
示例
Suposse m = n = 2，并让
import
浏览 4提问于2021-09-12得票数 1
我希望将numpy数组作为参数传递给函数？这是怎么做的？我可以像下面这样像变量一样简单地传递它吗？
def force(x,y,z):
for i in range(N):
for j in range(i+1,N,1):
xij=x[i]-x[j]
yij=y[i]-y[j]
zij=z[i]-z[j]
浏览 0提问于2016-03-01得票数 2
2回答
我正在尝试用Python实现一个分段函数。因为我使用了来自numpy的相当多的工具，所以我只是简单地从它导入所有东西(即from numpy import *)。我的分段函数定义为
LinQuad = piecewise( t, [t < 1, t >= 1], [lambda t : t, lambda t : t**2] )
这将导致错误NameError: global name 't' is not defined。我不明白为什么我要定义t -毕竟，没有必要为一个简单的lambda函数Lin = lambda t : t定义t。在某些示例中，定义了t的域，但
浏览 2提问于2013-05-16得票数 1
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