检查numpy数组中的数字是否在另一个数组中指定的范围内
在检查numpy数组中的数字是否在另一个数组中指定的范围内时，可以使用numpy库提供的函数和方法来实现。
首先，我们可以使用numpy的函数numpy.isin()来检查一个数组中的元素是否在另一个数组中。该函数返回一个布尔类型的数组，表示每个元素是否在指定的数组中。
接下来，我们可以使用numpy的函数numpy.logical_and()来对两个布尔类型的数组进行逻辑与操作。该函数返回一个布尔类型的数组，表示两个数组中对应位置的元素是否都为True。
下面是一个完整的示例代码：
import numpy as np
# 定义两个数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
# 检查array1中的元素是否在array2中
result = np.isin(array1, array2)
# 输出结果
print(result)运行以上代码，将会输出一个布尔类型的数组，表示array1中的元素是否在array2中。例如，对于上述示例代码，输出结果为[False, False, True, True, True]，表示array1中的元素1和2不在array2中，而元素3、4和5在array2中。
对于numpy数组中的数字是否在另一个数组中指定的范围内的问题，可以通过结合使用numpy的函数numpy.logical_and()和numpy.logical_or()来实现。具体步骤如下：
- 使用
numpy.logical_and()函数检查数组中的元素是否同时满足大于等于指定范围的最小值和小于等于指定范围的最大值。该函数接受两个参数，分别是待检查的数组和一个逻辑表达式，用于指定范围条件。 - 使用
numpy.logical_or()函数将上述结果与numpy.logical_not()函数的结果进行逻辑或操作，以获取最终的结果。numpy.logical_not()函数用于取反操作，将布尔类型的数组中的True变为False，False变为True。
下面是一个完整的示例代码：
import numpy as np
# 定义两个数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
# 指定范围的最小值和最大值
min_value = 2
max_value = 4
# 检查array1中的元素是否在指定范围内
result = np.logical_or(
np.logical_and(array1 >= min_value, array1 <= max_value),
np.logical_not(np.isin(array1, array2))
)
# 输出结果
print(result)运行以上代码，将会输出一个布尔类型的数组，表示array1中的元素是否在指定范围内或不在array2中。例如，对于上述示例代码，输出结果为[False, True, True, True, False]，表示array1中的元素1和5不在指定范围内，而元素2、3和4在指定范围内或不在array2中。
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相关·内容
我正在通过Pillow读取图像，并将其转换为numpy数组。
A = numpy.asarray(Image.open(
ImageNameA).convert("L"))
B = numpy.asarray(Image.open(
ImageNameB).convert("L"))
print A
[[255 255 255 ..., 255 255 255]
[255 255 255 ..., 255 255 255]
[255 255 255 ..., 255 255 2
浏览 5提问于2016-09-14得票数 1
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我刚刚开始使用pptk，这是一个开源的点云查看器。当我按照教程显示bildstein_station1_xyz_intensity_rgb.txt的例子时，它工作得很好，所以我不认为会有太多错误，但当我尝试显示100个随机点时，查看器打开并显示这些点，但我什么也看不到。代码是教程中给出的代码。
import pptk
import numpy as np
xyz = pptk.rand(10, 3)
v = pptk.viewer(xyz)
v.set(point_size=0.5)
我尝试过更改point_size参数，但没有成功。有没有人用过这个库，知道我哪里做错了吗？
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
我注意到在代码中：
import numpy as np
a = 0.0
print a / a
b = np.array( [0.0] )
print b[0] / b[0]
第一个打印函数抛出一个ZeroDivisionError，但第二个输出nan。我知道type(b[0])是numpy.float64，type(a)是float。我有两个问题：
( 1)为何要以这种方式实施？
( 2)它是否会抛出一个ZeroDivisionError？
浏览 6提问于2013-12-18得票数 5
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我想知道我是否造成了问题，因为我在Python2.7中不正确地分配和转换数据类型到numpy-数组。
我正在做的是将hdf5 64位整数值从numpy.float64类型读取到numpy.zeros()数组！然后将这些值写入另一个hdf5，分配64位无符号整数！
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12028545243
12004994169
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我用一个小的子样本检查了这一点，但是我无法控制是否对所有的人都是这样(有数百万)！
问题2:如果我使用数据type=float
浏览 1提问于2017-03-07得票数 0
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1回答
我在用numpy.NAN初始化numpy数组时遇到了一些问题，如下所示。
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(2)
>>> a
array([ 0., 0.])
>>> a[:] = numpy.NAN
>>> a
array([ nan, nan])
>>> a[0] is numpy.NAN
False
为什么会这样呢？我尝试用NAN初始化一个变量，得到变量是numpy.NAN作为True。当NAN被分配给数组时会发生什么？
另一个问题是，
浏览 2提问于2014-03-14得票数 1
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2回答
是否有方法将numpy memmap数组保存到.npy文件中？显然，有一种方法可以从.npy文件中加载这样的数组，如下所示
data = numpy.load("input.npy", mmap_mode='r')
但是，刷新文件并不等同于以.npy格式存储文件。
如果冲洗是唯一的方法，那么是否有办法推断存储数组的形状？我更喜欢在另一个脚本中自动存储和检索动态形状(可能再次作为memmap )。
关于这件事，我找了很多地方，但没有得到任何结果。我现在存储到.npy中的方法是
numpy.save(output.filename, output.copy())
这
浏览 5提问于2016-04-21得票数 8
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Numpy有以下方法：
allclose() -假设数组的形状相同，并允许对值进行比较
array_equal() -检查形状和元素值，没有公差(值必须完全相等)
我似乎找不到他们之间的任何区别。有什么例子吗？
浏览 1提问于2019-08-28得票数 3
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科学学习中的机器学习算法必须将熊猫数据转换成numpy数组吗？
我知道to_numpy()函数执行转换。这意味着我必须手动为熊猫数据栏创建一个虚拟矩阵。
如果我只是把熊猫数据作为科学知识的输入会发生什么呢？如果我把熊猫数据数组转换成numpy数组，这是否意味着我的列名不再保留在机器学习算法中？当涉及到模型诊断时，需要采取额外的步骤来协调列名和numpy数组？
浏览 2提问于2020-12-13得票数 2
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2回答
我希望从彼此之间减去2张灰色人脸，但我遇到了一个问题，即4-6给出了254而不是。
print(type(face)) #<type 'numpy.ndarray'>
print(face.shape) #(270, 270)
print(type(nface)) #<type 'numpy.ndarray'>
print(nface.shape) #(270, 270)
#This is what I want to do:
sface = face - self.nface #or
sface = np.subtract(face,
浏览 3提问于2014-10-31得票数 15
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我想知道是否有一种语法上简单的方法来检查numpy数组中的每个元素是否位于两个数字之间。
换句话说，就像numpy.array([1,2,3,4,5]) < 5将返回array([True, True, True, True, False])一样，我想知道是否有可能做类似这样的事情：
1 < numpy.array([1,2,3,4,5]) < 5
..。为了获得...
array([False, True, True, True, False])
我知道我可以通过布尔测试的逻辑链接来获得它，但我正在处理一些相当复杂的代码，并且我正在寻找一个语法清晰的解决方案。
有什么建议吗
浏览 0提问于2012-05-11得票数 62
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我编写了这段代码来生成一个array=>
import numpy as np
a = np.array([[[1,3],[1,4]],[[1,4],[6,9]]])
np.savetxt('test.txt',a,fmt='%d')
得到这个错误=>
追溯(最近一次调用)：文件"/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy-1.11.2-py3.4-linux-x86_64.egg/numpy/lib/npyio.py"，第1158行，以savetxt fh.write(as字节(格式%
浏览 2提问于2017-04-14得票数 0
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我在这里尝试遵循一个示例：
我的代码一直运行得很好，直到最后两行。所以这部分是有效的..。
import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps
..。
im1 = Image.open("G:\\u3road3.jpg")
im2 = Image.open("G:\\u3road1.jpg").resize(im1.size,Image.BILINEAR)
mask = Image.open("G:\\u3RoadMask2.jpg").convert('L')
mask2 =
浏览 0提问于2021-07-11得票数 0
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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1回答
我希望自定义消息包含numpy数组(我指的是创建并编译.msg文件)。正如教程所述，我们必须使用numpy_msg(type)包装器才能发送numpy数组。但是是否可以将它包含到我自己的.msg文件中呢？
浏览 3提问于2016-09-27得票数 0
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1回答
具有Numpy元素的矩阵的阶乘
、、、、
我想知道如何从元素的角度计算矩阵的阶乘。例如,
import numpy as np
mat = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
np.the_function_i_want(mat)
会给出一个矩阵mat2，使得mat2[i,j] = mat[i,j]!。我试过
np.fromfunction(lambda i,j: np.math.factorial(mat[i,j]))
但是它将整个矩阵作为np.math.factorial的参数传递。我也尝试过使用scipy.vectorize，但是对于大于10x10的矩阵，我会得到一个错误。这就是我写的代码：
import
浏览 1提问于2015-06-16得票数 8
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以下语法是什么意思：
1 in [1,2,3,5]
我知道它不会在数组中搜索1。但是它能做什么呢？
我见过它在循环中的使用：
for (var i in testArray)
{
}
但也见过它自己使用它。这是否意味着检查文字是否是另一个操作数的数组或对象中的有效索引？
浏览 1提问于2011-09-19得票数 1
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我想知道从excel文件中将数字数据和非数字数据(在当前情况下是字符串)导入MATLAB的最佳方法？所谓最佳(或更好)方式，我指的是变量(或数据结构)中的所有数据。
首先，我尝试了uiopen(filename)函数，它打开了一个向导，从那里，我可以将数据导入MATLAB变量。但是，这里的问题是，它用不需要的零替换所有非数字数据。我后来发现，这个函数调用另一个函数，名为xlsread(filename)，这是另一种导入excel文件的方法(实际方法)。
第二(最后)种方法(似乎更好)是使用名为importdata(filename)的函数，它将数值数据和非数字数据导入到单独的结构变量中。
但是
浏览 0提问于2013-09-03得票数 0
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1回答
如果数组被分配给一个固定的内存区域，那么数组的长度是不可变的，这是完全合理的。
假设我有Array10 -这将分配10个相邻内存插槽，对吗？这是因为这些插槽是相邻的，并且在预定的位置，基于索引的查找是快速的。
但是，如果我把复杂的类型放进我的数组中，大小参差不齐呢。数组中的实际对象可能是相同类型的，但它们所持有的数据大小可能有很大差异。
.Net是如何处理这个问题的？我可以想象它会分配非顺序的内存来存储对象中的实际数据，但是我想要一个权威的答案。例如，它是否仅在对象超过一定大小时才使用非顺序内存？如果对象的大小不断变化，它会继续优化存储位置吗？
考虑一下这门课：
public class My
浏览 4提问于2016-08-30得票数 2
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4回答
我有一个由大约500个整数值组成的大数组。我有另一个整数，我需要对数组中的每个值进行测试，看看它是否满足介于数组值- 15和数组值+ 15之间的条件。除了迭代数组中的每个值并进行比较之外，是否有更简洁、更有效的方法来执行此操作？我使用的是PHP 5.2
编辑:因此，如果我有数组(10，...,2500)并且$n = 2510，我想看看$n是否匹配任何数组值的两边都在15之间的条件。在这种情况下，最后一个值2500的条件为真。
我意识到500并不完全是一个巨大的数组:)
浏览 1提问于2011-06-23得票数 1
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我想把列表中的项目乘以。我是通过numpy和python循环完成的，结果是不同的。
你能告诉我有什么问题吗？
Numpy码
import numpy as np
a= [5, 5, 7, 6, 6, 8, 9, 6, 6, 4, 8, 9, 5]
print (np.prod(a))
>> 2039787520
没有numpy的python代码
a= [5, 5, 7, 6, 6, 8, 9, 6, 6, 4, 8, 9, 5]
k=1
for i in a:
k*=i
print (k)
>> 23514624000
另一个案例：
Numpy码
a= [4,
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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1回答
我有两个csv格式的文件。我正在对他们进行数据分析。我使用numpy.genfromtxt()将file1.csv加载到名为array1的numpy数组中，将另一个文件加载到numpy数组'array2'中。
Size of file1: 80
Size of file2: 10 MB
然后，我将整个数据合并到单个numpy数组中。从数据中删除一些列之后，我使用numpy.savetxt()将该数字数组输出到csv文件中，但输出文件大小为700 MB。
为什么会这样?我该如何修复它？
浏览 0提问于2015-07-08得票数 1
2回答
我正在看一个关于使用OpenCV，numpy，PIL的面部识别项目的教程。在训练过程中，图像被转换为numpy数组，有什么必要将其转换为numpy数组呢？
代码：
PIL_IMAGE = Image.open(path).convert("L")
image_array = np.array(PIL_IMAGE, "uint8")
浏览 4提问于2019-05-19得票数 3
import numpy as np
test = np.array([1, 1, 1, 0, 0, 0, 1])
t = test[test == 1]
print(t) 当我打印“t”时，为什么代码总是打印"1“(即"True")值？Numpy系列中是否有默认情况下只选择true值的行为，除非我定义了true或false？ 我正在学习Data Camp Python课程，但找不到答案，所以联系这个小组寻求帮助。 谢谢。
浏览 24提问于2018-12-25得票数 0
3回答
空numpy数组布尔矛盾
、、、
我不小心在Numpy里发现了一些东西，我真的不明白。如果我检查一个空的Numpy数组中的任何真值
np.array([]).any()
它将计算为false，而如果我检查所有值是否为true
np.array([]).all()
它的计算结果为真。这在我看来很奇怪，因为没有值是真的，但同时所有的值都是真的.
浏览 0提问于2018-07-18得票数 3
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我是编程新手。自学所以我想向互联网寻求帮助。
我想看看存储在常量中的Int是否与CountableClosedRange中的单个数字匹配，如果匹配，则输出布尔值true。如下所示：
let physics = 76
let math = 79
let history = 94
let language = 98
let aPlus = [95...100]
let didPhysicsGetA = physics == aPlus
76显然不在这个范围内，所以在这种情况下，我希望didPhysicsGetA返回为false。
我如何才能做到这一点，还有更好的方法吗？
浏览 0提问于2018-08-30得票数 3
我试图确定执行numpy.zeros的时间复杂性，所以我运行了以下测试。它似乎与您正在创建的数组的大小成线性关系，但在某一点上，它所花费的时间有很大的差异。下面是一些有趣的例子，几乎没有改变数组大小，而是将创建时间更改了一个数量级的。
python -m timeit -n 1000 -s "import numpy" "numpy.zeros(64500, dtype=float)"
10000 loops, best of 3: 33.5 usec per loop
python -m timeit -s "import numpy" &
浏览 5提问于2014-01-22得票数 3
2回答
我正在尝试理解这些函数之间的区别，如果有的话：
numpy.random.rand()
numpy.random.random()
numpy.random.uniform()
他们似乎从均匀分布中产生了一个随机样本。那么，在函数中没有任何参数，有什么区别吗？
浏览 5提问于2015-06-11得票数 8
1回答
我想把2个随机数附加到一个列表中，但是它必须首先检查这个数字是否不在列表中，如果它已经在列表中，它应该更改它，然后再检查一次，直到这些数字与列表中的数字不同。
from random import randrange
def app_rand(lista):
x=randrange(1,10)
for i in lista:
if x==i:
x=randrange(1,10)
app_rand(lista)
else:
lista.append(x)
print
浏览 3提问于2014-06-05得票数 1
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1回答
下面数组的最后一个单元显示了一个错误的结果：
代码：
import numpy
b=numpy.array ([[1,2,3,4],[5,6,8,16]])
b=b**b/b+1
b
结果：
array([[2.000000e+00, 3.000000e+00, 1.000000e+01, 6.500000e+01],
[6.260000e+02, 7.777000e+03, 2.097153e+06, 1.000000e+00]])
除了最后一个数字外，所有的数字都是正确的。
类型为numpy.float64。正确的答案是1.152921504606847e+18。
有什么想法
浏览 0提问于2020-07-22得票数 2
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我想知道numpy函数是否可以正确处理大于int64或float128的数字: numpy函数应用于任何numpy数组外部的numbers/python对象。就像在应用于int128列表内容的列表理解中使用np函数一样？
我在他们的文档中找不到任何关于这方面的东西，但我真的不知道该怎么想和期待。从测试来看，它应该可以工作，但我想确定，几个琐碎的测试不会对此有所帮助。所以我来这里寻找知识：
如果np框架不能处理这么大的数字，那么它的函数是否能够处理这些数据呢？
编辑:对不起，我说得不清楚。请看上面的编辑，谢谢提前。
浏览 2提问于2016-07-24得票数 0
1回答
我想把数字和字符串放在同一个numpy数组中。然而，我很少(难于复制，但有时)遇到这样的错误:从数字到字符串的转换导致一个不能反向转换为小数的值(例如，我得到"9.8267567e"，而不是数组中的"9.8267567e-5“)。这会导致在写入文件后出现问题。下面是我正在做的一个例子(尽管规模要小得多)：
import numpy as np
x = np.array(.94749128494582)
y = np.array(x, dtype='|S100')
我的理解是，这应该允许100个字符串字符，但有时我会看到~10之后的截止值。是否有其他类型是
浏览 3提问于2012-01-08得票数 2
2回答
python中加权直方图的误差
、、、、
我想通过取这个容器中权重平方(sumw2)之和的平方根来计算一个垃圾箱高度上的误差。当使用matplotlib或numpy (或任何其他库)对数据进行直方图时，是否有任何方法获得权重( sum )和/或sumw2的总和？
假设我在numpy数组x中有一些数据，在另一个numpy数组中有一些权重w，这样就可以得到直方图。
n, bins, patches = pyplot.hist(x,weights=w)
或
n, bins = numpy.histogram(x,weights=w)
在这两种情况下，我都不知道w的哪些条目属于哪个bin，对吗？
编辑:目前我正在使用来完成这个任务。从我的观点
浏览 12提问于2018-01-12得票数 1
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1回答
如何验证用户输入是否为数字？数字来自main方法，并在另一个方法中检查它是否是数字。如果输入是一个数字，它应该返回true，如果不是，则返回false。
到目前为止，我所拥有的：
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
System.out.print("Please, enter a number: ");
int number = sc.nextInt();
validateInput(number);
}
public
浏览 1提问于2014-11-25得票数 0
我需要解决这个问题：
检查AT * n * A = n，其中A是测试矩阵，AT是转置测试矩阵，n= [[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]]。
由于浮点乘法中的数值误差，我不知道如何检查是否相等。我该怎么做呢？
当前代码：
def trans(A):
n = numpy.matrix([[1,0,0,0],[0,-1,0,0],[0,0,-1,0],[0,0,0,-1]])
c = numpy.matrix.transpose(A) * n * numpy.matrix(A)
然后试着
>if c == n:
return T
浏览 4提问于2015-02-08得票数 0
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在numpy.allclose()中，有两个容差因子用来确定两个数组是否足够接近，可以计算为相同的值。有相对容差rtol和绝对容差atol。来自
numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)
也来自文档：
如果下面的方程是按元素排列的True，那么allclose返回True。
绝对(A) <= (atol + rtol *绝对( b) )
从数学上讲，我理解这一点，但我对rtol的意义感到困惑。为什么不只使用单个公差值tol，如果是|a-b| < tol，则返回False？显然，按照上面的公式，我可以手动地将rtol设置为零，从
浏览 2提问于2021-01-26得票数 13
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2回答
给定一个数字，如何以有效的方式认识到它是暗淡的，还是得到了某些数字的支持？
给定一个数字数组，如何有效地检查每个数字在数组中是否受支持，如果在数组中不受支持，则如何检查每个数字是否被支持？
蛮力:找到二进制等价物，数个1，然后在数组中搜索它。
关于黯淡和支持的数据：
对于每个数字，在它自己的二进制表示中计数其数量，并将此计数添加到自己中以获得它所支持的数字的值。也就是说，如果j是m的二进制表示中的数，那么m支持m+j。
示例：number eight (1000 in binary) supports nine, whereas nine supports eleven.
然而
浏览 5提问于2014-09-13得票数 0
我需要知道numpy数组的所有元素是否都等于一个数字
它将如下所示：
numbers = np.zeros(5) # array[0,0,0,0,0]
print numbers.allEqual(0) # return True because all elements are 0
我可以做一个算法，但是，有一些方法在numpy库中实现了吗？
浏览 5提问于2016-10-18得票数 11
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2回答
以下代码将导致执行print语句：
import numpy as np
import math
foo = np.array([1/math.sqrt(2), 1/math.sqrt(2)], dtype=np.complex_)
total = complex(0, 0)
one = complex(1, 0)
for f in foo:
total = total + pow(np.abs(f), 2)
if(total != one):
print str(total) + " vs " + str(one)
print "
浏览 1提问于2014-08-30得票数 0
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我有两个numpy数组。一个numpy阵列是形状(200，x)的2D，其中x可以是正整数。另一个阵列是形状为(x，)的一维阵列，其中x与2Dnumpy阵列相同。如果二维数组的第二个维数大于1000，我想将两个数组中的列一起随机删除，使其大小为(200,1000)，相应的一维数组也将为(1000，)。我知道我可以使用np.delete，但是我不知道如何确保列被随机丢弃，这样二维数组的第二维是1000，一维数组的长度也是1000。真知灼见将不胜感激。
浏览 14提问于2021-06-04得票数 0
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1回答
范围内浮点数的numpy数组
、、、、
关于效率，我们如何创建一个大的numpy数组，其中的值是在特定范围内的浮点数。
例如，对于大小固定的一维numpy数组，其值介于0到200,000,000.00之间(即值为0,200,000,000.00)，我可以使用用于浮点数的最小数据类型(float16)创建数组，然后在将其插入到数组之前验证任何新值(来自用户输入)：
import numpy as np
a = np.empty(shape=(1000,), dtype=np.float16))
pos = 0
new_value = input('Enter new value: ')
# validate
ne
浏览 2提问于2020-02-19得票数 2
回答已采纳
5回答
numpy中有没有一个现有的函数可以告诉我一个值是数值类型还是numpy数组？我正在编写一些数据处理代码，它需要处理几种不同表示形式的数字(“数字”是指可以使用标准算术运算符+、-、*、/、**操作的任何数值表示形式)。
我正在寻找的行为的一些示例
>>> is_numeric(5)
True
>>> is_numeric(123.345)
True
>>> is_numeric('123.345')
False
>>> is_numeric(decimal.Decimal('123.345'
浏览 14提问于2009-02-01得票数 21
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本质上，我希望扫描numpy数组列中的3个或连续的值。如果有3个或更多的连续值，我想从同一行不同的列中获取另一个值，作为连续值开始和结束的位置。 示例 numpy arr = [
[2, 7, 2, 1]
[1, 2, 3, 4]
[4, 6, 6, 4]
[8, 2, 6, 4]
[9, 3, 1, 4]
[2, 7, 2, 1]
] 从上面的数组中。我想扫描col4，看看4是否连续出现3次以上。如果是，我想从第二列开始和结束的地方获取值，并存储在另一个数组中。在这种情况下，应该是3和1
浏览 28提问于2020-10-19得票数 0
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我使用numpy创建一个数学代码的原型。我的数学只包含执行矩阵运算(乘法，numpy中的点函数)的概率。因为我知道所有的值都在0到1的范围内，所以我想知道是否可以强制numpy在32/64bit上编码值(节省内存或享受更高的精度)，但上界固定为1？
try1 = numpy.array([1.0,0.2564654646546],dtype='f16')
是否可以强制dtype的范围从x到y，并且每个值具有相同的内存量？
浏览 1提问于2011-07-18得票数 0
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我需要一个NumPy矩阵，并对序列中的所有元素进行比较：
from numpy import matrix
seq = [0, 1, 2, 3]
matrix([[cmp(a, b) for a in seq] for b in seq])
我想知道是否有更好的方法。
浏览 0提问于2012-07-05得票数 1
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我有另一个关于循环和TextBox在UserForms中的新场景。
下面是我在点击“保存”CommandButton时试图完成的任务。
循环贯穿每个文本框，名称以"co“开头，以数字1-15结尾。
如果该文本框中有一个值，则代码将该值添加到指定范围内的第一个单元格中，然后移动到下一个文本框和单元格上。
下面是带有单元格范围的工作表的图像以及用户表单。
WS和UserForm
我启动的代码在正确的轨道上吗？或者，是否有更有效的方法来实现这一点而不需要循环呢？预先感谢你在这方面的协助。
Private Sub SandCont_Click()
Dim wb A
浏览 0提问于2018-08-08得票数 0
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我想用numpy.median绘制一些图中许多曲线的中位数，但它不起作用。我不知道problem.This在哪里，脚本是请帮助
import numpy
import pylab
filename= "D:\exercices python\generale.csv"
Data=numpy.genfromtxt(filename,delimiter=";",skip_header=5)
fig=pylab.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.invert_yaxis()
headerList = [(ax.plo
浏览 3提问于2015-08-09得票数 1
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是否可以将@Min约束应用于浮点类型？
例如：
@Entity
public class Stock
{
@Id
@GeneratedValue
private Long id;
@NotNull
@Min(0.1)
private float count;
}
@Min注释中需要长类型，那么还有其他方法可以实现吗？
浏览 2提问于2013-09-30得票数 5
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我目前正在共同设计上做inversePermutation挑战。以下是任务的简短简历：
给定一个置换，产生它的逆置换。
示例
对于置换= 1，3，4，2，输出应为inversePermutation(置换)= 1，4，2，3。
在其他用户提供的解决方案中，我看到：
return numpy.argsort(*eval(dir()[0])) + 1
但我不认为这是正确的，因为即使代码通过了以下测试:输入1，3，4，2，3输入1，2，3预期输出: 1，2，3预期输出: 1，2，3这是唯一通过共同设计验证的通过挑战的测试，当我使用以下数组尝试这个代码时: 3，0，2，7我得到这个:2，3，1，4。根
浏览 2提问于2020-04-26得票数 3
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我最近开始学习Python。 我了解到，为了定义自变量(以下示例中的z)，您可以使用numpy.linspace()编写： from matplotlib import pyplot as pp
import numpy as np
from math import pi
#z=np.linspace(1,-1) z definition works
z=np.arange(1,-1) #z definition does not work
w=z
pp.plot(z,w)
pp.xlabel("Input")
pp.ylabel("Output")
pp
浏览 13提问于2020-09-26得票数 1
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我正在寻找一种方法来初始化一个N*N矩阵，它的数值范围是-1000,1000，在python，numpy或其他任何东西？我试过：
>>> import numpy as NP
>>> a1 = NP.matrix("4 3 5; 6 7 8; 1 3 13; 7 21 9")
>> a1
matrix([[ 4, 3, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 1, 3, 13],
[ 7, 21, 9]])
>>> a2 = NP.matrix("7 8 15; 5
浏览 1提问于2015-05-07得票数 1
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