用于映射二维numpy数组中的列内容的优化方法
是使用numpy的矩阵操作和向量化计算。通过使用numpy的函数和方法，可以高效地处理和操作二维数组的列。
具体的优化方法包括：
- 利用numpy的切片操作：可以通过切片操作来选择特定的列，例如
array[:, 0]表示选择所有行的第一列。这样可以避免使用循环来逐个访问数组元素，提高了计算效率。 - 使用numpy的广播功能：广播是numpy中的一种机制，可以对不同形状的数组进行计算，而无需进行显式的循环。通过广播，可以对整个列进行操作，而不需要逐个元素进行计算。
- 使用numpy的向量化函数：numpy提供了许多向量化函数，可以对整个数组或列进行操作，例如
numpy.sum、numpy.mean等。这些函数能够高效地处理数组，避免了循环的开销。 - 使用numpy的矩阵操作：numpy提供了矩阵操作的功能，例如矩阵乘法、矩阵转置等。通过使用矩阵操作，可以高效地处理二维数组的列。
优势：
- 高效性：使用numpy的优化方法可以提高计算效率，减少了循环的开销。
- 简洁性：通过使用numpy的函数和方法，可以简化代码，提高代码的可读性和可维护性。
- 可扩展性：numpy提供了丰富的函数和方法，可以满足不同的计算需求，同时也支持自定义函数和方法。
应用场景：
- 数据分析和处理：在数据分析和处理过程中，经常需要对二维数组的列进行操作和计算，使用numpy的优化方法可以提高处理效率。
- 机器学习和深度学习：在机器学习和深度学习中，经常需要对大规模数据进行处理和计算，使用numpy的优化方法可以加速模型训练和推理过程。
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假设我有下面的二维numpy数组，由四行三列组成：
>>> a = numpy.arange(12).reshape(4,3)
>>> print(a)
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
生成包含所有列之和的一维数组(如[18, 22, 26])的有效方法是什么？可以在不需要遍历所有列的情况下做到这一点吗？
浏览 2提问于2012-11-26得票数 81
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我对python相当陌生，对numpy来说也很新鲜。我意识到，使用numpy，我可以在所有配置中将数组相乘:行*列、列*行、列*列、行*行。
什么意思？我认为这是矩阵乘法，唯一合法的是行*列，或列*行，结果是零维或二维。我和这次行动搞混了。
浏览 2提问于2014-02-28得票数 4
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我有一个包含4列的列表，其中3列是np.floats，其中1列是str。
print("cluster", clusters[0], type(clusters[0][0]))
numpyClusters = np.copy(clusters)
print("numpyCluster", numpyClusters[0], type(numpyClusters[0][0]))
finalizedClusters = kMeansAlgorithm(dataSet, centeroids, clusters, oldClusters, k)
印出来
cluster
浏览 5提问于2021-02-24得票数 0
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来自Matlab/Octave的背景，我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题，我会给出一个具体的问题，但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片，为什么你首先想要它们，如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦，等等，我会非常感激。总之，问题是：
我有一个叫做X的二维数组：
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量)，叫做Y。我唯一能想到的方法是：
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
浏览 4提问于2013-03-01得票数 14
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我有一个名为check_sum的函数，它将一个二维数组的所有元素相加。 Grid是一个二维数组，grid_shape是1024x1024。 我正在尝试使用numpy.matrix.sum函数，但在多次尝试之后，我不知道如何实现它，它总是给我另一个值。 def check_sum(grid):
xmax, ymax = grid_shape
s=0
for i in range(xmax):
for j in range(ymax):
s += grid[i][j]
return s
浏览 13提问于2019-09-29得票数 0
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我有一个二维Numpy数组，我想将np.bincount()应用于矩阵A的每一列，以生成由原始矩阵B的每一列的二进制数组成的另一个二维数组A。
我的问题是np.bincount()是一个类似于一维数组的函数。例如，它不是像B = A.max(axis=1)那样的数组方法。
除了讨厌的B循环之外，有没有更好的方法来生成这个for数组呢？
import numpy as np
states = 4
rows = 8
cols = 4
A = np.random.randint(0,states,(rows,cols))
B = np.zeros((states,cols))
for x in
浏览 1提问于2016-11-14得票数 8
1回答
我正在将来自三个不同输入数组的列数据合并到一个新的csv中。为此，我使用了NumPy堆栈函数。现在，我有一个12,3堆叠的NumPy阵列，我正尝试将其导出到csv。
VI_Samples_v4 = numpy.stack((samplename,sample_start_date,sample_type_code), axis =1)
当我使用numpy保存文本时
numpy.savetxt('array.csv', [VI_Samples_v4], fmt='%s', delimiter=',')
我得到这样的错误："ValueErro
浏览 32提问于2019-11-16得票数 0
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3回答
我正在尝试将包含numpy float64数据类型的GeoDataFrame对象的一列转换为一个由常规float64类型组成的数组。我想知道是否有一种方法可以在不遍历整个列的情况下做到这一点？
trajectory_features['points'][fid] = gdf[key]
但是当我尝试将它序列化为JSON时，它给出的错误是numpy数据类型float64不是JSON可序列化的。gdf是GeoDataFrame，trajectory_features是一个二维字典。
浏览 60提问于2018-06-01得票数 0
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2回答
我有一个二维numpy数组，如下所示
array([[5, 0],
[3, 1],
[7, 0],
[2, 1]])
我想按每一列(比如从右到左)进行排序，以获得以下结果：
array([[5, 0],
[7, 0],
[2, 1],
[3, 1]])
我如何在numpy中做到这一点？
浏览 15提问于2021-02-16得票数 2
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1回答
假设我有数千个二维numpy数组(每个数组都有600x600的形状)保存在一个文本文件中。我希望为每个数组逐个像素地读取文件，并对这些像素的一维数组进行操作，而不必加载整个文件，因为这将使用大量内存。
例如，如果这是在我的文件中：
array([[1, 42, 98, ..., 2], ..., [89, 10, 76, ..., 2]]), array([[36, 79, 13, ..., 11], [81, 101, 34, ..., 109]]), ...
然后我想要[1, 36, ...]，因为我想要[42, 79, ...]，以此类推。在我完成对每个一维数组的操作后，我想将其从内存中
浏览 0提问于2018-08-30得票数 0
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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我是python和numpy的新手，我想知道如何将一维数组和二维数组转换为一列:例如： import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4]) #so I need it to be as:
#x=[1
# 2
# 3
#4]
y=np.array([[1,2,3]
[4,5,6]]
#y=[ 1
# 4
# 2
# 5
# 3
#6]
浏览 129提问于2021-10-11得票数 0
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我有一个二维数组。我试图获得给定值的键/索引名。我该怎么做？我查看了PHP手册，他们建议进行迭代，但我不想迭代。有没有一种不用迭代的方法？
我想做一些类似的事情
$country = 'Algeria';
echo $iso_countries[$country]; //obviously this will throw an error since the index does not exist. It's just an example.
数组
$iso_countries = array
(
'AF' => 'Afghani
浏览 1提问于2020-04-28得票数 0
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是一种内置类型，对于某些数字任务，它看起来比list高效得多。
在numpy中，我可以很容易地创建一个二维数组，例如：a = numpy.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int')
但是我找不到如何使用array.array创建一个二维数组，是吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 5
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1回答
我有一个二维numpy数组FilteredOutput，它有2列和10001行，尽管行数是一个变量。
我正在尝试获取FilteredOutput的第二列，并使用它来填充一个新的一维Numpy数组，名为timeSeriesArray (使用)：
timeSeriesArray = np.array(FilteredOutput[:,0])
但我收到了以下错误消息：
TypeError: list indices must be integers, not tuple
为什么？
浏览 0提问于2010-12-31得票数 0
我有一个二维数组，我试图按第一列排序。但是，当前数组中的每个元素都是字符串，我希望第一列被视为整数，这样我就可以进行数字排序(1、2、6、11.而不是1、11、224、23、.)。我使用numpy包来使用x = numpy.loadtxt('file.txt', dtype = 'str', delimiter = '\t')生成这些数组，这给了我：
array([['140', 'GGC'],
['256', 'AGGG'],
['841'
浏览 2提问于2017-04-26得票数 3
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2回答
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector，那么如果您编写表单的for循环：
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix，那么如果您编写表单的for循环：
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行，即打印一维NumPy数组，而不是单独打印数组的每个元素。
但是，如果将for循环写为：
import numpy
for element in n
浏览 3提问于2017-08-08得票数 8
目前，我对渐近有以下“问题”：
我有一个像M = matrix([pi*a, sin(1)*b])这样的符号表达式，我想要lambdify它并将其传递给数值优化器。问题是优化器需要该函数来输入/输出形状为(n,)而不是(n,1)的numpy数组。
现在，我已经能够通过以下代码(MWE)实现这一点：
import numpy as np
import sympy as sp
a, b = sp.symbols('a, b')
M = sp.Matrix([2*a, b])
f_tmp = sp.lambdify([[a,b]], M, 'numpy')
fun
浏览 5提问于2018-07-03得票数 2
给定一个向量v，我想创建一个所有行都等于v的二维numpy数组。做这件事最好的方法是什么？必须有一种比使用for循环更快的方法来做到这一点。有像fill，ones和zeros这样的函数可以用一个值填充整个数组，但是如果用相同的值填充每一列，但每列的值不同呢？
浏览 17提问于2021-01-20得票数 1
是否有一个numpy函数来确保一维或二维数组成为列或行向量？
例如，我有以下任何一个向量/列表。将任何输入转换为列向量的最简单方法是什么？
x1 = np.array(range(5))
x2 = x1[np.newaxis, :]
x3 = x1[:, np.newaxis]
def ensureCol1D(x):
# The input is either a 0D list or 1D.
assert(len(x.shape)==1 or (len(x.shape)==2 and 1 in x.shape))
x = np.atleast_2d(x)
n
浏览 2提问于2019-01-28得票数 4
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1回答
我正在执行一个矩阵的点积50000行和100列与它的转置。矩阵的值以浮点数表示。
A(50000,100) B(100,50000)
基本上，在对一个较大的稀疏矩阵执行SVD之后，我得到了这个矩阵。
矩阵为numpy.ndarray型。
我用点法把这两个矩阵相乘。我得到了分割错误。
numpy.dot(A，B)
点积在30000行矩阵上运行良好，但对50000行失败。
numpy的圆点积有什么限制吗？
使用网点产品时，上面有什么问题吗？
在大型矩阵上是否有其他有效的python线性代数工具？
浏览 4提问于2014-06-30得票数 2
因此，首先，我想我想要实现的是某种笛卡尔的产品，但元素，只是跨列。
我想做的是，如果你有多个二维大小数组(N，D1)，(N，D2)，(N，D3).(N，Dn)
因此，结果是跨axis=1的组合积，从而最终的结果将是形状(N，D)，其中D=D1*D2*D3*...Dn
例如：
A = np.array([[1,2],
[3,4]])
B = np.array([[10,20,30],
[5,6,7]])
cartesian_product( [A,B], axis=1 )
>> np.array([[ 1*10, 1*20,
浏览 0提问于2017-06-02得票数 2
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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
1回答
我在ML领域工作。我经常使用三维张量，但有时写的很不清楚。例如，这一行X[1:, :, -1] = X[1:, :, -1] - X[:-1, :, -1] (numpy包)还不清楚。我想使用name列。我能用numpy做这个吗？我不能和熊猫一起工作，因为它只限于二维张量，但是numpy呢？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 0
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我在OpenCV 2.3.1中使用32位python。我正在尝试向opencv视频编写器写入二维numpy数组。我的代码类似于：
import cv2 as cv
import numpy as np
fourcc = cv.cv.CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X')
writer = cv.cv.CreateVideoWriter("test.mpg", courcc, 10, (256,256))
if not writer:
print "Error"
浏览 2提问于2011-10-11得票数 1
10回答
我想通过指定2D数组中的列数将一维数组转换为二维数组。这样工作的东西：
> import numpy as np
> A = np.array([1,2,3,4,5,6])
> B = vec2matrix(A,ncol=2)
> B
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
numpy有没有像我自编的函数"vec2matrix“一样工作的函数？(我知道您可以像索引2D数组一样索引一维数组，但这不是我的代码中的一个选项-我需要进行此转换。)
浏览 2提问于2012-09-25得票数 163
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将二维numpy数组转换为一维列列表的最佳方法是什么？
例如，对于数组：
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])
我想得到：
[array([0, 1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7, 8, 9]), array([10, 11, 12, 13, 14])]
这样做是可行的：
[a[:, i] for i in range(a.shape[1])]
但我想知道是否有更好的解决方案使用纯Numpy函数？
浏览 6提问于2016-08-27得票数 5
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我必须在二维整数数组中迭代所有项，并更改值(根据某些规则，不重要)。
我感到惊讶的是，python运行时与C#或java运行时在性能上有如此显著的差异。我是否编写了完全错误的python代码(v2.7.2)？
import numpy
a = numpy.ndarray((5000,5000), dtype = numpy.int32)
for x in numpy.nditer(a.T):
x = 123
>python -m timeit -n 2 -r 2 -s "import numpy; a = numpy.ndarray((5000,5000), dtype=
浏览 3提问于2012-04-11得票数 6
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假设有一个矩阵(二维numpy数组)存储多变量样本数据。对于每个示例使用一个行或对每个示例使用一个列来存储数据(wrt速度和易用性)是正确的吗？E.g
array([[x1, y1, ...], [x2, y2, ...], ..., [xN, yN, ...]])
或
array([[x1, x2, ..., xN], [y1, y2, ..., yN], ...])
在MATLAB和Octave中，将每个样本作为列向量来处理肯定更容易，但是numpy没有给出任何指示。
例如。下面是如何将一组样本标准化，如果每个样本都存储为行向量：
X - mean(X, axis = 0)
但是，如果将它
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
1回答
来自numpy的文档：
numpy.dot(a，b，out=None)
两个数组的点积。具体来说，
如果a和b都是一维阵列，则它是向量的内积(无复共轭)。
如果a和b都是二维数组，则为矩阵乘法，但首选使用matmul或a@b。
，如果a或b是0-D (标量)，则它等价于乘积，并使用numpy.multiply(a，b)或a*b作为首选。
如果a是一个N-D数组，b是一个一维数组，则它是a和b.的最后一个轴上的和积。
如果a是一个N-D数组，b是一个M-D数组(其中)，则它是a的最后一个轴和b:的第二到最后一个轴上的和积。
根据第四点，如果我们取二维数组A和一维数组B的点积，我们应该取A列和
浏览 7提问于2021-03-13得票数 4
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3回答
据我所知，一维数组是那些只有1列和任意多行的数组，反之亦然。
如果我运行这段代码：
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(1,10)
b = np.arange(10).reshape(10,1)
print(a.ndim, b.ndim)
它返回这两个数组都是二维数组。为什么？我知道这台电脑工作得很好。但是你能告诉我什么是一维数组吗？
浏览 37提问于2018-03-04得票数 1
4回答
使用IntStream对二维数组中的一系列元素求和的语法是什么？
对于一维数组，我使用以下语法：
int totalElementsInArray = 0;
totalElementsInarray = IntStream.of(myArray).sum();
例如，假设我有一个二维数组：
int[][] my2DArray = new int[17][4];
当使用IntStream对第0行的第0-16列求和时，语法是什么？
int totalElementsInArray = 0;
totalElementsInarray = IntStream.of(my2DArray[0 thro
浏览 1提问于2016-03-18得票数 5
我的CSV混合了字符串和数字列。nump.recfromcsv精确地推断了它们(哇-呼)，给出了一个d型的
dtype=[('null'，'S7')，('00'，'<f8')，('nsubj'，'S20')，('g'，'S1')，.
所以你可以看到字符串和数字的混合。但是numpy.shape(csv)给了我
(133433，)
这让我很困惑，因为dtype暗示它知道列。此外，它还直观地访问：
csv[1]
> ('def'
浏览 0提问于2016-04-25得票数 1
我对数组和向量的NumPy概念感到困惑，假设我们有一个如下所示的一维数组。从“形状”方法中，我可以看到维数。(10,)指的是包含10个元素的一维。
a = np.arange(10)
print(a)
a.shape
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
现在，我了解了一个名为np.newaxis的方法，它将数组转换为行向量。所以我在想，在NumPy中，我们假设一个行或列向量总是有二维的吗？(我认为在线性代数中，向量可以存在于任意维数中，或者当我们提到“维数”时，NumPy和线性代数在概念上有差异。)由于向量是通过调用np.newaxis添加1维来转换的。
print(a[
浏览 3提问于2020-01-25得票数 3
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二维numpy阵列
import numpy as np
z = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[11, 12, 13, 14, 15]])
选择行0到末尾和列0(输出为1D)
In [1]: z[0:,0]
Out[1]: array([ 1, 11])
选择行0到末尾和列0(输出为2D)
In [2]: z[0:,:1]
Out[2]:
array([[ 1],
[11]])
子设置标准是相似的；然而，为什么输出格式是不同的(1D-Array与2D-Array)？
浏览 2提问于2019-01-30得票数 1
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我想交换二维数组中的行。为此目的，使用高级切片非常方便：
In [50]: l
Out[50]: [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]]
In [51]: l[::2], l[1::2] = l[1::2], l[::2]
In [52]: l
Out[52]: [[2, 3], [0, 1], [6, 7], [4, 5]]
但是，如果我将列表转换为Numpy数组，则此操作不起作用：
In [60]: arr
Out[60]:
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5],
[6, 7]])
In [6
浏览 1提问于2019-01-22得票数 1
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3回答
结果是大小为300000的二维numpy数组
for i in range(np.size(results,0)):
if results[i][0]>=0.7:
count+=1
在这段python代码中，我花了0.7秒，但我在C++代码中运行它，它只用了不到0.07秒。
那么如何让这段python代码尽可能快呢？
浏览 1提问于2019-04-16得票数 1
我希望使用最有效的方法(即不使用python循环)获得numpy 2-d数组中每个列的随机真值的索引。
例如，给定以下二维numpy.ndarray
np.array(
[[True, False, False],
[True, True, True],
[False, True, False]]
)
提供一个一维numpy.ndarray，给出每个列(即第一个轴)的真实值的随机行索引位置：
numpy.ndarray([0, 2, 1])
反过来说，下列情况是不正确的：
numpy.ndarray([2, 2, 1])
因为，第一列在第三行中有一个非真值。
浏览 4提问于2020-04-09得票数 1
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2回答
我想从numpy列中减去给定的值。例如，给定一个二维矩阵，我想从给定的列中减去一个任意值。
我知道这可以通过以下代码来实现：
numpy_matrix[:, 0] -= my_value
基本上是从0列减去my_value。
我想做的是：
result = numpy_matrix[:,0] - my_value
其中result的原始形状为numpy_matrix，而不是单个向量。例如，如果是numpy_matrix.shape=(4,3)，使用上面的代码，我将得到result.shape=(4,)。
我想要做的是从选定的列中减去我的值，并返回一个矩阵，该矩阵具有与原始列(numpy_mat
浏览 1提问于2021-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我在A周围有一个大的二维numpy数组，250000 x 30周围有一个二维numpy数组，x和y有两个一维的numpy数组。我想提取A的子数组，其中行在x中，列在y中。哪种方法更有效？
A[x[:,np.newaxis], y]
A[np.ix_(x,y)]
浏览 2提问于2014-08-05得票数 0
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我正在尝试将CSV数据集读取到一个二维numpy数组中，然后返回该数组。我仍然收到一个return none消息，并且不确定我解决这个问题的方法--我是numpy的新手。 明确地说，数据集包含两列和大约100行数据。我想创建一个数组，其中第一列数据是x坐标，第二列数据是y坐标。 import numpy as np
data = open("mydata.csv")
read = data.read()
def generatingArray(read):
for data in read:
dataPoints = np.array(read[
浏览 14提问于2019-04-01得票数 0
1回答
我很难根据原始矩阵的公共值将二维矩阵转换成二维数组/列表/向量。
例如，我有一个有序的字符串2d_array (代码相当大)，如下所示。
String [][] 2d_array = { {1922, ABC}, {1922, XPT}, {1954,ABC}, {2001, SSS}, {2001, asd}}; // this array has "N" row
我想转换/创建以下“输出”。
new_array = {{1922, ABC, XPT}, {1954, ABC}, {2001, SSS, asd}};
在这个新数组中，只要列与相应的" number
浏览 1提问于2016-02-06得票数 0
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1回答
我有一个大的二维numpy数组a的字符(dtype='a1')，并希望找到始终包含相同字符的不变列。下面的代码可以工作，但是非常慢。
var_col = np.zeros(a.shape[1], dtype='bool')
for c in xrange(a.shape[1]):
if not all(a[:,c] == a[0,c]):
var_col[c] = True
这个问题有更快的解决办法吗？谢谢!
浏览 4提问于2014-03-26得票数 1
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我有以下数据：
d = {'histogram' : [[1,2],[3,4],[5,6]]}
df = pd.DataFrame(d)
直方图的长度总是相同的(本例中为2)。
我想把“直方图”列转换成一个二维的numpy数组来输入一个神经网络。首选的输出是：
output_array = np.array(d["histogram"])
即：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
然而，当我尝试：
df["histogram"].to_numpy()
结果是一个列表数组，而不是nu
浏览 1提问于2019-05-06得票数 1
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我想确定一个二维numpy数组的和。但是，我想从这次求和中排除具有特定值的元素。执行此操作的最有效方法是什么？
例如，这里我初始化了一个由1组成的二维numpy数组，并将其中几个数组替换为2：
import numpy
data_set = numpy.ones((10, 10))
data_set[4][4] = 2
data_set[5][5] = 2
data_set[6][6] = 2
如何在排除所有2的情况下对二维数组中的元素求和？注意，对于10x10数组，正确答案应该是97，因为我用值2替换了3个元素。
我知道我可以通过嵌套的for循环做到这一点。例如：
elements =
浏览 4提问于2014-07-31得票数 4
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在Matlab中，没有一维阵列的概念。所有数组至少有两个维度。所有的“向量”要么是“行向量”(1xn数组)，要么是“列向量”(nx1数组)。
另一方面，在NumPy中，数组也可以是一维的。这里有“纯向量”(维数n)、“行向量”(维数1xn)和“列向量”(维数nx1)的概念。
现在我正从Matlab转到Python，这让我头疼。
例如，我必须移动n的行(通常n很大，但k可以是1)矩阵，称为A，向下一行，然后在第一行加一行零。
在Matlab中，我只需要
[n, k] = size(A);
B = [zeros(1,k); A(1:end-1,:)];
在Numpy中，我希望这不仅可以用
浏览 4提问于2021-03-21得票数 5
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我有一个二维数组，我试图在列和行中都将其切分到某个范围内。到目前为止，我一直使用numpy.where()来索引我的数组，其中一个索引是一个数组，另一个是标量；也就是说，我一直在索引单行或单列的一部分。现在，我希望获得特定范围内的列和行中的所有条目，但numpy似乎不喜欢我这样做。
我试过了：
findex = np.where((freqs>63)&(freqs<92))
findex = np.array(findex[0])
tindex = np.where((t>0.5)&(t<1.5))
tindex = np.array(tindex[0]
浏览 13提问于2020-02-13得票数 0
numpy.dot文档字符串说：
对于二维阵列，它等价于矩阵乘法，对于一维阵列则等价于向量的内积(没有复共轭)。对于n维，它是a的最后一个轴和b的第二个到最后一个轴上的和积。
但是它没有说明numpy.dot如何用二维array.So计算一维数组，Numpy如何处理一维数组(向量)和二维数组(矩阵)？
我做了一些测试：
In [27]: a
Out[27]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
In [28]: b
Out[28]: array([0, 1, 2])
In [29]: np.dot(a,b)
浏览 4提问于2013-11-21得票数 5
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