查看numpy阵列？
NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是科学计算和数据分析领域的重要工具之一。
NumPy的主要特点包括：
- 多维数组对象：NumPy提供了ndarray对象，可以表示任意维度的数组。这些数组可以包含相同类型的元素，可以进行高效的数值计算。
- 数学函数库：NumPy提供了大量的数学函数，包括基本的数学运算、三角函数、指数和对数函数、统计函数等。
- 广播功能：NumPy的广播功能可以对不同形状的数组进行计算，使得数组之间的运算更加灵活和高效。
- 高效的数组操作：NumPy提供了丰富的数组操作函数，包括数组的切片、索引、排序、重塑等操作，可以方便地对数组进行操作和处理。
- 科学计算工具：NumPy还提供了一些科学计算工具，包括线性代数运算、傅里叶变换、随机数生成等。
应用场景：
- 数据分析和处理：NumPy在数据分析和处理中广泛应用，可以高效地处理大规模数据集，进行数据清洗、转换、计算等操作。
- 科学计算：NumPy提供了丰富的数学函数和科学计算工具，可以进行线性代数运算、傅里叶变换、数值积分等科学计算任务。
- 机器学习和人工智能：NumPy是许多机器学习和人工智能框架的基础，可以用于数据预处理、特征提取、模型训练等任务。
- 图像和信号处理：NumPy提供了一些图像和信号处理的函数，可以进行图像滤波、边缘检测、信号滤波等操作。
腾讯云相关产品：
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些与NumPy相关的腾讯云产品：
- 弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的弹性MapReduce（EMR）是一种大数据处理和分析的云服务，可以在大规模集群上高效地运行NumPy等科学计算任务。
- 云服务器（CVM）：腾讯云的云服务器（CVM）提供了高性能的计算资源，可以用于运行NumPy等科学计算任务。
- 云数据库MySQL版：腾讯云的云数据库MySQL版提供了高可用、可扩展的MySQL数据库服务，可以存储和管理NumPy等科学计算任务中的数据。
更多关于腾讯云产品的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
在数据科学中，使用X有什么区别？
但是y都是小写的。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
reg = LinearRegression().fit(X, y)
reg.score(X, y)
reg.coef_
reg.intercept_
reg.predict(np.array([[3, 5]]))
浏览 5提问于2020-12-30得票数 1
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如何组合numpy 3d阵列形状(326，25，16)和一维阵列形状(326，)。阵列形状(326，25，16)是CNN的输入，阵列形状(326，)是标签。
浏览 0提问于2017-12-02得票数 0
我想用numpy做一些类似于以下R代码的事情，其中y被回收。
R> x=rbind(c(1,2,3), c(4,5,6))
R> y=c(1,2)
R> x/y
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2.0 3
[2,] 2 2.5 3
显然，以下代码不适用于numpy。有没有人知道什么是等效的python代码？谢谢。
>>> x=numpy.array([[1,2,3], [4, 5, 6]])
>>> y=numpy.array([1,2])
>>> x/y
Tracebac
浏览 12提问于2017-12-28得票数 0
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1回答
我有4D numpy阵列a和3D阵列b。我也有索引i0，j0，k0的二维数组。假设我想使用以下结构：
np.add.at(a, (slice(None), k0, i0, j0), b)
据我所知，a[slice(None), k0, i0, j0] += b不等同于这个np.add.at。问题是，如何才能将这行np.add.at替换为一个添加了a[...] += b[...]的简单numpy？
浏览 0提问于2020-11-01得票数 0
1回答
我希望优化一些由两个嵌套循环组成的python代码。我对numpy不是很熟悉，但我知道它可以帮助我提高执行此类任务的效率。下面是我写的一段测试代码，它反映了实际代码中发生的事情。目前使用numpy range和迭代器比通常的python要慢。我做错了什么？这个问题的最佳解决方案是什么？
谢谢你的帮忙!
import numpy
import time
# setup a problem analagous to that in the real code
npoints_per_plane = 1000
nplanes = 64
naxis = 1000
npoints3d = naxis
浏览 1提问于2013-07-18得票数 4
我想根据以下掩码计算二维numpy图像阵列的离散X和Y梯度阵列：
import numpy as np
mx = np.array([[-1, 0, 1]])
my = np.array([[-1, 0, 1]]).T
我看过opencv文档，除了Sobel操作符没有发现任何其他我不感兴趣的东西。使用opencv/cv2使用纯numpy或numpy计算上述梯度的最快方法是什么？
浏览 1提问于2014-01-20得票数 1
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我很好奇如果 elevation_arr = numpy.zeros([900, 1600], numpy.float32)
climate_arr = copy.deepcopy(elevation_arr)
rainfall_arr = copy.deepcopy(elevation_arr) 的执行速度要比 elevation_arr = numpy.zeros([900, 1600], numpy.float32)
climate_arr = numpy.zeros([900, 1600], numpy.float32)
rainfall_arr = numpy.zeros([900
浏览 13提问于2019-03-24得票数 0
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5回答
我想创建一个1D NumPy阵列，它将由另一个1D阵列的1000个背靠背重复组成，而不会复制1000次数据。
有可能吗？
如果有帮助，我打算将这两个数组都视为不可变的。
浏览 0提问于2011-04-06得票数 24
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4回答
可以使用根据条件从两个数组中选择值：
import numpy
a = numpy.random.rand(5)
b = numpy.random.rand(5)
c = numpy.where(a > 0.5, a, b) # okay
但是，如果数组的维数更多，这将不再起作用：
import numpy
a = numpy.random.rand(5, 2)
b = numpy.random.rand(5, 2)
c = numpy.where(a[:, 0] > 0.5, a, b) # !
Traceback (most recent call last):
F
浏览 5提问于2019-12-12得票数 1
1回答
我正试着开始使用pyOpenCL和GPGPU。
对于下面的点产品代码，我在GPU和CPU版本之间得到了完全不同的结果。我做错了什么？
~0.5%的差异似乎很大，浮点误差解释了这一差异。这种差异似乎随着阵列大小的增加而增加(~9e-8相对于阵列大小为10000)。也许是跨街区组合结果的问题.？不管怎样，给我涂点颜色。
我不知道这是否重要:我正在运行一个MacBook Air，英特尔(注册商标)核心(商标)i7-4650UCPU@ 1.70GHz，英特尔高清图形5000。
提前谢谢。
import pyopencl as cl
import numpy
from pyopencl.reduc
浏览 2提问于2014-10-01得票数 3
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1回答
在这个numpy函数中发生了什么：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html
a = np.array([1, 2, 5, 3, 2])
u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
研究结果如下：
u
阵列(1、2、3、5))
indices
数组([0，1，3，2，1)，dtype=int64)
u[indices]
阵列(1，2，5，3，1)
U是这个数组中的单个值。什么是指数？为什么是3而不是5？在u索引中发生了什么？
浏览 0提问于2020-11-12得票数 1
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1回答
我正在研究python中的三维numpy阵列，并希望对CNN输出的脑肿瘤分割图像进行后处理。得到一个三维(208x208x155) numpy阵列，每个像素的数值为0/1/2/4。为了获得更好的结果，我希望删除阈值小于1000的连接组件。
我试着扩张侵蚀，但没有取得好的效果。有谁可以帮我？
浏览 2提问于2018-04-25得票数 2
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1回答
我想知道如果我有5个100×1的numpy数组，4个100×3的numpy数组，3个100×5的numpy数组和4个100×6的数组，那么存储所有这些矩阵的最有效方法是什么？我可以为每个人只有一个numpy数组，但这效率不高。我不能将它们存储在3D数组中，因为矩阵具有不同的维度。关于如何有效地存储它们，有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
我有两个形状(N，M)的数值数组。我想计算一个行式点积。即产生形状为(N )的阵列，使得第n行是来自每个阵列的第n行的点积。 我知道numpy的inner1d方法。用jax做这件事最好的方法是什么？jax有jax.numpy.inner，但这做了一些其他的事情。
浏览 10提问于2020-04-20得票数 1
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1回答
Sat我有下面的numpy数组：
arr = numpy.array([[0,0], [1, 0], [2, 0], [3, 0]])
如何在六个子阵列中的每个子阵列上添加单个子阵列？(比方说，如果想要向它们中的每一个添加[2,1]，那么输出应该是[[2,1], [3, 1], [4, 1], [5, 1]])
我知道如果它是一个一维数组，你可以写一些像arr + 1这样的东西，它会给arr中的每个元素加1，但是在这种情况下呢？我还没能在文档中找到相关信息
浏览 3提问于2020-03-19得票数 1
1回答
我已经注意到，试图通过向量化python for循环来加速涉及生成大量随机数的numpy代码可能会产生相反的结果，并可能会减慢速度。下面这段代码的输出是：took time 0.588和took time 0.789。这违背了我关于如何最好地编写numpy代码的直觉，我想知道为什么会出现这种情况？
import time
import numpy as np
N = 50000
M = 1000
repeats = 10
start = time.time()
for i in range(repeats):
for j in range(M):
r = np.
浏览 45提问于2018-01-15得票数 6
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我发现了**运算符的一种奇怪行为。代码如下：
import numpy as np
n = np.arange(0,20)
print(np.c_[n,10 **n])
我得到了以下输出：
array([[ 0, 1],
[ 1, 10],
[ 2, 100],
[ 3,
浏览 3提问于2020-05-12得票数 0
2回答
晚上好,
我需要一些帮助理解复杂的numpy阵列的高级广播。
我有：
阵列A: 50000x2000
阵列B: 2000x10x10
用for循环实现：
for k in range(50000):
temp = A[k,:].reshape(2000,1,1)
finalarray[k,:,:]=np.sum ( B*temp , axis=0)
我希望用2000个元素对轴进行按元素方向的乘法和求和，并使用最终乘积：
最终阵列: 50000x10x10
是否有可能避免for循环？谢谢!
浏览 0提问于2018-09-06得票数 2
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有没有一种方法可以使用Python包来模拟掩码数组，并考虑掩码进行计算，就像在Numpy中一样：
import numpy as np
data = np.array([0, 1, 9999, 2, 1, 0, 9999])
value = 9999
mdata = np.ma.masked_where(data == value, data)
result = (mdata * 2 + 10)
在软件包文档中，我只找到了dask.arrays，它等同于Numpy ndarray，并且没有掩码。此外，使用另一个数组进行切片似乎也是不可能的。因此，我找不到一种只对数组的一部分进行计算的方法
浏览 0提问于2016-12-06得票数 1
我有一个很大的文本文件，每行都有标签0或1，如下所示：
1
0
0
1
...
我加载它，将其转换为numpy数组，然后我希望将该数组转换为dtype=int64 (因为我假设这些是字符串)。我是这样做的：
def load_data(infile):
text_file = open(infile,'r')
text = text_file.readlines()
text = map(str.strip,text)
return text
labels = load_data('labels.txt')
labels_enco
浏览 37提问于2018-01-04得票数 1
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3回答
如何轻松地对存储在NumPy阵列中的多个灰度图像进行直方图均衡？
我有这个4D格式的96x96像素的NumPy数据：
(1800, 1, 96,96)
浏览 1提问于2015-02-15得票数 8
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我使用数组索引来清除数组中的无效值。就像这样：
阵列== 0= invalid_value
对于这类口罩，我是否应该将numpy.where用作：
数组=numpy.where(数组== 0，invalid_value，数组)
浏览 1提问于2014-03-16得票数 1
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1回答
Dask ()是一个灵活的分析并行计算库。它扩展到大数据，与Numpy相比较，并且有许多类似的方法。如何实现与numpy.tile在dask阵列上的效果相同？
浏览 0提问于2016-06-27得票数 3
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1回答
我有一个三维矢量阵列。阵列的维数可以是一个(N×3)，双(M×N×3)，三重(K×M×N×3)等。
例如，如果我知道它是三维的，我可以这样做：
R = numpy.arctan2(A[:,:,:,1], A[:,:,:,0])
这给了我一个三维的标量值数组。
现在，能够在任意维数上做到这一点。除了最后一个维度，我还需要对所有其他维度进行切分。到目前为止，我可以这样做：
s = [numpy.s_[:]] * (len(A.shape)-1)
R = numpy.arctan2(A[s+[1]], A[s+[0]])
即使对单个向量也有效。是否有更多的numpythonic方法来实现上述目标？
浏览 1提问于2015-04-04得票数 3
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我正在尝试找到一种仅使用逻辑表达式从掩码数组中获取掩码的方法。因此，如果var是一个掩码数组，我希望通过将其与nodata对象进行比较来获得掩码
>>> var = numpy.ma.masked_array([1, 2 , 3], mask=[True, False, True])
>>> print var == None
... False
>>> print var == numpy.ma.masked
... --
我想得到的是什么
>>> print var == ???
... array([ True, F
浏览 22提问于2015-12-11得票数 0
2回答
我有一个200x200的向量数组。它的形状是(200, 200, 3)。
我还有一个由22个向量组成的数组。它的形状是(22,3)。
我想从第一个数组中的每个向量中减去第二个数组中的所有22个向量。输出应具有shape (200, 200, 22, 3)。
我想做一个像这样的手术
first - second
但是我得到了一个错误
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (200,200,3) (22,3)
我想我需要以某种方式填充第一个数组，以便允许NumPy一起广播这些数组。如何告诉NumPy
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
1回答
我的数据集是一个具有维数(N，W，H，C)的Numpy阵列，其中N是图像的数目，H和W分别是高度和宽度，C是通道数。
我知道有很多工具，但是我想用Numpy来规范图片。
我的计划是计算三个通道中每个通道的整个数据集的平均值和标准差，然后减去平均值，再除以标准差。
假设数据集中有两个图像，这两个图像的第一个通道如下所示：
x=array([[[3., 4.],
[5., 6.]],
[[1., 2.],
[3., 4.]]])
计算平均值：
numpy.mean(x[:,:,:,0])
= 3.5
计算std：
numpy.std(x
浏览 0提问于2019-02-04得票数 3
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我试图创建一个用于TrajectoryAffineSystem的线性系统的轨迹。但我无法理解这种情况所需的NumPy数组类型。
对于一个简单的摆系统，状态轨迹是2xN NumPy数组，其中第1行是θ，第2行是theta_dot，列k是时间tk的状态。这个NumPy数组很清楚/很容易创建。同样，具有一维状态向量的系统很容易创建.然而，当状态矩阵本身是一个2D矩阵时，这一点就不那么清楚了。
对于线性钟摆系统，A矩阵是2x2矩阵，Ak是tk的线性化状态。然后应该使用哪种类型的NumPy数组来表示这个A0-N？它是2x2xN还是Nx2x2，或者是用于创建轨迹类对象的时变线性动力学的另一种方式？
goo
浏览 3提问于2021-07-09得票数 1
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我正在使用一个包含4列的Pandas DataFrame：“电视”、“广播”、“报纸”和“销售”。我需要创建两个NumPy数组:包含前3列的X和包含'Sales‘列的y。我发现有两种方法可以从Pandas DataFrame创建NumPy数组：
import numpy as np
X = np.array(adver_data.iloc[:,0:3].values)
y = np.array(adver_data["Sales"].values)
和：
import numpy as np
X = adver_data[['TV', 'Radi
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
我有数以千计的多边形给出他们的4个角坐标(四元数)，并希望将他们转换为光栅表示为一个数字2d阵列。许多网格化算法都存在，比如流行的scanline填充图形。(见或 )
Octave在poly2mask函数(例如)中实现了这一点。
在Numpy也有类似的功能吗？我仍然不清楚这个算法是如何工作的，因此，如果您能给我一些提示，说明如何在Python/Numpy中高效地实现它，我将非常感激。
或者，出于速度原因，用CPython (我也不熟悉)对其进行编码会更好吗？
浏览 3提问于2014-02-20得票数 3
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我有一个NumPy ndarray，它是形状的( 32,1024)，包含32个信号测量，我想把它们组合成一个单一的1024单元长阵列，每个32元都有不同的重量。我使用的是numpy.average，但是我的权重很复杂，而average根据舍弃我的结果的和来对权重进行规范化。
看看平均的代码，我意识到我可以通过将权重乘以信号阵列，然后在第一个轴上求和来完成同样的事情。然而，当我试图用(32,1024)信号阵列将我的(32，)权值数组相乘时，由于(32，)不能被广播到(32,1024)，所以我得到了维数不匹配。如果我将权重数组重组为(32，1)，那么一切都按预期工作，但是这会导致相当难看的代码：
浏览 0提问于2016-08-31得票数 3
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我有一些NumPy数组，它们是使用bson模块在MongoDB中进行酸洗和存储的。例如，如果x是一个NumPy数组，那么我将MongoDB记录的一个字段设置为：
bson.binary.Binary(x.dumps())
我的问题是，是否可以在不通过np.loads()重新加载整个阵列的情况下恢复阵列x的子集。那么，首先，如何让MongoDB只返回二进制数组的一部分，然后，如何将该部分转换为NumPy数组。我应该在这里提到的是，我已经有了关于数组的所有NumPy元数据，比如它的维度和数据类型。
一个具体的例子可能是，我有一个数据类型为np.float64的大小为(100000,10)的二维数组
浏览 4提问于2012-08-31得票数 3
如果我有一个100x1002D Numpy阵列，并且我想要提取位于(50,50)以25度(到水平)的角度的交叉轮廓。如何才能做到这一点？
我试图使用numpy.diagonal，但没有结果。
浏览 3提问于2016-07-06得票数 0
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我正在定义一个两个的数组，其中一个在两端。在MATLAB中，这可以通过以下方式实现
x = [1 2*ones(1,3) 1]
然而，在Python中，numpy提供了一些完全不同的东西：
import numpy
numpy.array([[1],2*numpy.ones(3),[1]])
在Python中执行此MATLAB命令的最有效方法是什么？
浏览 0提问于2013-02-02得票数 1
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2回答
我有两个信号，我想从相似性的角度进行比较。一个比另一个小(按时间计算)。如果我使用关联来找到最大的相似性，它就会告诉我，最高的值是在一个我不期望它的值上。
有人能给我一个提示吗?如果我只是在想“错误”，或者关联是解决这种问题的错误工具？
我的设置：
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
signal_a = numpy.array([10, 20, 10, 30, 20, 10, 28, 22, 10])
signal_b = numpy.array([28, 22])
correlations = numpy.correlate(sign
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
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我目前正在研究一种方法，在这种方法中，我可以将一个numpy.ndarray拆分成给定数量的子数组，只要这个数量小于窗口沿其移动的轴。
示例：
给定一个形状为(15, 40, 3)的numpy.ndarray，我希望将其划分为36个大小相等的子数组。重叠是允许的，因为在大多数情况下，阵列的长度和子阵列的数量不是均匀可除的。
每个子数组都必须以(15, ?, 3)作为形状，其中?是滑动窗口移动的轴。允许重叠。
我该怎么做呢？numpy.splits要求项目是相等可分的，也不允许重叠。
预期输出:给定形状(5,3)的numpy.ndarray，我想提取形状(5,2)的2个轴，与滑动窗口移动轴= 1
浏览 0提问于2017-04-10得票数 2
2回答
我有一个带有形状的2D numpy数组(3024,4032)。
我有一个三维numpy阵列与形状(3024,4032，3)。
二维numpy阵列充满了0和1s。
3D numpy数组填充的值介于0到255之间。
通过查看2D数组值，我希望更改3D数组中的值。如果2D数组中的值为0，则沿最后一个轴将3D数组中的所有3个像素值更改为0。如果2D数组中的值为1，我不会更改它。
我已经检查过这个问题了，，但是它适用于两个维度相同的数组。在我的例子中，维度是不同的。
如何在两个数组中应用过滤，两个数组的大小在二维上相同，而在最后一个维度上没有大小？
浏览 11提问于2017-11-21得票数 6
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如果我使用tf.transpose，它是否也会更改内存布局？
在numpy中，它使用函数np.ascontiguousarray。
我是说如果我用库达的话这很重要。因为如果内存布局是N，C，H，W，N，H，W。样品的Nr，H.阵列高度W ..。阵列宽度C ..。数组深度，例如RGB)
怎么检查这个？
浏览 1提问于2018-04-20得票数 3
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我有一个二维地震数据阵列的形状(50000,3000)
我需要在轴=-1内插所有的东西。
如果是z=values，t0=value时代，tx=新时代，我现在正在做
for i in range(dataset.size):
result[i,:] = np.interp(tx[i,:], t0[i,:], z[i,:])
毫不奇怪，这需要几个小时。
t0是排序的，但抽样不规律。
对tx进行分类和定期抽样。
对于显着地加速代码有什么建议吗？
仅限于numpy/scipy解决方案
浏览 0提问于2016-10-14得票数 1
我正在寻找的东西，是一个函数，给定"a“将通过以下表达式返回"b”： a = numpy.array([1, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 5, 2, 2, 2, 2]) 首先1连续显示4次，之后5显示5次，6显示1次，5显示1，2显示4次 返回的数组如下所示： b = numpy.array([4, 5, 1, 1, 4]) 我寻找的函数将以这种方式处理5，即使5在数组"a“中总共有6次，它也会按顺序分别计数。 这是一个非常具体的函数，我写了一个像这样的函数，但是我想知道numpy中是否有像这样的内置函数来提高性能 提前感谢
浏览 6提问于2020-10-03得票数 3
2回答
我有一个相当大的NumPy阵列，需要对其执行操作，但当我执行此操作时，我的~2 2GB阵列需要~30 2GB的内存才能执行操作。我读到过NumPy在内存使用方面可能相当笨拙，但这似乎过多了。
有没有人知道应用这些操作来限制RAM负载的替代方法？也许是逐行/就地等等？
下面的代码(忽略无意义的计算，在我的代码中系数是不同的)：
import xarray as xr
import numpy as np
def optimise(data):
data_scaled_offset = (((data - 1000) * (1 / 1)) + 1).round(0)
retu
浏览 3提问于2019-09-24得票数 1
5回答
我有一个形状为(N，2)的数值阵列A和一个形状为(N)的数值阵列S。
如何将两个数组相乘？目前，我正在使用以下代码：
tupleS = numpy.zeros( (N , 2) )
tupleS[:,0] = S
tupleS[:,1] = S
product = A * tupleS
我是python初学者。有没有更好的方法来做这件事？
浏览 1提问于2011-07-04得票数 3
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我在使用来自pinv模块的numpy.linalg函数时遇到了问题。我想反演一个矩形矩阵A
try:
Binv = np.linalg.pinv(A)
except:
print("an error occurs")
当我运行代码时，不会引发任何异常，但是在我的Python提示符中会出现以下红色文本：init_dgesdd failed init。
但是，当我在其他上下文中使用我的代码时(不同的形状，不同的条件值.)效果很好。
浏览 11提问于2015-03-16得票数 4
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我有一个numpy数组A，它包含介于0到1之间的值。我想要创建另一个numpy数组y，如果A(i) >= 0.5，那么y(i) =1；如果A(i) < 0.5，y(i) =0。我使用了以下python代码：
f=lambda v: 1 if v>0.5 else 0
vf=np.vectorize(f)
Y=vf(A)
是否有一种方法可以在一行命令而不是三行中执行此函数？
浏览 7提问于2017-11-26得票数 0
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2回答
我想检查一些向量是否由numpy相互依赖，我在下面的链接中找到了一些检查矩阵的线性相关性的好建议：。
我无法理解“Cauchy-Schwarz不等式”方法，我认为这是由于我缺乏知识，但是我尝试使用特征值方法检查列之间的线性相关性，下面是我的代码：
A = np.array([
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 0, 1]
])
lambdas, V = np.linalg.eig(A)
print(lambdas)
p
浏览 5提问于2022-01-24得票数 0
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2回答
对于大型数组，检查多个条件是否都为真或都为假的最快方法是什么？运算符的选择会有区别吗？为什么或者为什么不？下面是一个虚拟示例：
import numpy
a = numpy.ones((1000000,))
b = numpy.zeros((1000000,))
#c = (a == 1) * (b == 0)
#c = (a == 1) & (b == 0)
# other faster method of getting c?
请注意编辑...
浏览 0提问于2011-09-12得票数 2
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我有一个巨大的三维NumPy阵列和一个相同形状的掩膜阵列充满了1或零。让我们以这个为例：
arr = np.random.randint(1, 100, size=(4, 4, 4))
mask = np.zeros(shape=(4,4,4), dtype='int')
mask[0,2:3,:] = 1
我的目标是获得一个相同形状的数组(在本例中(4,4,4))，让我们将其命名为new_arr，其中包含来自arr where mask == 1的值。new_arr中的所有其他值都应该是-2。(不是0)
然而，这样做：
new_arr = arr[mask]
结果为(4，4，
浏览 2提问于2020-11-25得票数 0
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我有一个二维numpy阵列，它只有0的(N，N)大小。我随机地希望在这个数组中插入12个1s，同时保持对角线位置的值等于0。到目前为止，我尝试的是：
import numpy as np
def func(N=20):
x= np.zeros((N,N))
for m in range(N):
for n in range(N):
if m == n:
x[m][n] == 0
else:
if np.count_non
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
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为什么第一个数组被完全转换为字符串类型，而第二个数组的各个类型保持不变？如何强制第一个阵列(np.array([np.array([1,2,3]), np.array(["a", "bb", "ccc"])]))由dtype = np.int64阵列和dtype = np.str_阵列组成？我尝试为整个数组设置dtype = object，但这导致单个数组的数据类型也更改为object。
>>> import numpy as np
>>> np.array([np.array([1,2,3]), np.arr
浏览 23提问于2016-07-27得票数 2
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我有个矮小的阵列。当我用这种方式打印它时；
print len(numpy.unique(all_data[:, 3]).astype(int))
我得到6278。但是当我用numpy.amax和numpy.amin打印同一个数组的最小和最大int值时；
print numpy.amax(numpy.unique(all_data[:, 3]).astype(int))
print numpy.amin(numpy.unique(all_data[:, 3]).astype(int))
我得到286，0。有可能在0和286之间有6278个唯一值吗？当然不是！
我应该怎么做才能得到唯一值的数目？
浏览 0提问于2016-03-01得票数 3
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