numpy数组与输出数组的元素比较
是指对两个数组中的元素进行逐个比较，并返回一个布尔值数组，表示对应位置的元素是否满足比较条件。
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各种用于数组操作的函数。它是云计算领域中常用的工具之一，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。
在numpy中，可以使用比较运算符（如==、!=、<、>、<=、>=）对数组进行元素级别的比较。比较运算符将返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应位置的元素是否满足比较条件。
以下是numpy数组与输出数组的元素比较的一些特点和应用场景：
- 特点：
- 元素级别比较：numpy数组与输出数组的元素比较是逐个比较数组中的元素。
- 返回布尔值数组：比较运算符返回一个布尔值数组，其中每个元素表示对应位置的元素是否满足比较条件。
- 应用场景：
- 数据筛选：可以使用比较运算符对数组进行筛选，找出满足特定条件的元素。
- 数组操作：可以根据比较结果进行数组操作，如根据条件修改数组元素的值。
- 条件判断：可以根据比较结果进行条件判断，控制程序的执行流程。
在腾讯云的产品中，与numpy数组与输出数组的元素比较相关的产品是腾讯云的云服务器（CVM）和云函数（SCF）。
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能、可扩展的云服务器实例，可以用于部署和运行各种应用程序，包括numpy数组与输出数组的元素比较相关的计算任务。了解更多信息，请访问腾讯云云服务器官方网站：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云云函数（SCF）：是一种无服务器计算服务，可以让您在云端运行代码而无需管理服务器。您可以使用云函数来处理numpy数组与输出数组的元素比较相关的计算任务，实现快速、灵活的计算。了解更多信息，请访问腾讯云云函数官方网站：https://cloud.tencent.com/product/scf
总结：numpy数组与输出数组的元素比较是一种对两个数组中的元素进行逐个比较的操作，返回一个布尔值数组。在腾讯云的产品中，可以使用云服务器（CVM）和云函数（SCF）来处理相关的计算任务。
相关·内容
import numpy as np
mainList = []
numpyArray0 = np.array([1,2,3])
numpyArray1 = np.array([4,5,6])
mainList.append(numpyArray0)
mainList.append(numpyArray1)
print("numpyArray0 in mainList:")
try:
print(numpyArray0 in mainList)
except ValueError:
print("ValueError")
print("num
浏览 0提问于2018-08-22得票数 4
回答已采纳
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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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
我一直在寻找一种方法来有效地检查numpy数组中的重复项，并偶然发现了一个问题，其中包含使用此代码的答案。
这一行在numpy中是什么意思？
s[s[1:] == s[:-1]]
在应用代码之前，我想要了解它。已在Numpy文档中查找，但无法找到此信息。
浏览 25提问于2015-06-14得票数 19
我现在在Cython上工作，在运行代码之前，我需要定义NumPy数组类型和维数。我有这些坐标(x，y)作为输入：
list_a = [(2, 16), (24, 26)]
list_b = [(18, 8), (30, 22)]
因为我使用NumPy，所以我将列表转换为NumPy数组：
arr_a = numpy.array([(2, 16), (24, 26)])
arr_b = numpy.array([(18, 8), (30, 22)])
这是我使用的用Cython编译的代码：
%%cython
import numpy
cimport numpy
cimport cython
ct
浏览 231提问于2021-02-23得票数 0
5回答
当我在布尔型数组上使用numpy函数minimum()和maximum()时，结果的类型打印为numpy.int32。但是，与numpy.int32类型的比较失败(即使在强制转换之后)。这是一个bug吗？
g = np.ones((5, 5), dtype = np.bool)
h = np.maximum(g, 4)
i = np.int32(h)
print 'type of g ', g.dtype.type # prints <type 'numpy.bool_'>
print 'type of h ', h.dtype
浏览 1提问于2011-04-07得票数 3
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1回答
根据，我们传递给np.argmax的第一个参数必须是一个数组。
如果数组是空列表，我们将得到一个ValueError Exception
import numpy as np
print(np.argmax([]))
ValueError:尝试获取空序列的argmax
但是，如果我们将None作为第一个参数传递给np.argmax，则将0作为输出。
import numpy as np
print(np.argmax(None))
0
我发现奇怪的是，当将数组(尽管是空的，但仍然是数组)传递给np.argmax时，我们会得到一个异常，但是当它被传递给，而不是，一个数组(None
浏览 4提问于2021-04-04得票数 1
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我试图扫描数组中的值，并根据结果采取行动。然而，当我仔细查看代码正在做什么时，我注意到我的逻辑状态是病态的。
我将用下面的例子来说明我的意思：
#importing numpy
import numpy as np
#creating a test array
a = np.zeros((3,3))
#searching items bigger than 1 in 'a'
index = np.where(a > 1)
我原以为我的索引会返回一个空列表。实际上，它返回一个tuple对象，如：
index
Out[5]: (array([], dtype=int64)
浏览 2提问于2018-07-26得票数 4
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2回答
我有一个numpy矩阵，其中我将某种键存储在每行的第一个元素中(或者以另一种方式，所有键都在第一列中)。
[[123,0,1,1,2],
[12,1,2,3,4],
[1,0,2,5,4],
[90,1,1,4,3]]
我想得到按键搜索的行号。我发现我们可以使用numpy.where来实现这一点，但不清楚如何使用它来获取行号。我想要像这样的东西
>>numpy.func(myMatrix,90)
3
任何帮助都将不胜感激。
浏览 4提问于2016-10-18得票数 0
1回答
在回答这个时，其他一些人和我实际上错了，他们认为以下内容会奏效：
说一个人
test = [ [ [0], 1 ],
[ [1], 1 ]
]
import numpy as np
nptest = np.array(test)
原因是什么？
>>> nptest[:,0]==[1]
array([False, False], dtype=bool)
当一个人有
>>> nptest[0,0]==[1],nptest[1,0]==[1]
(False, True)
或
>>> nptest==[1]
浏览 2提问于2017-07-31得票数 6
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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
1回答
我试图操作一个numpy数组，其中包含存储在另一个数组中的数据。到目前为止，当我更改数组中的值时，两个数组的值都发生了变化：
import numpy as np
from astropy.io import fits
image = fits.getdata("randomImage.fits")
fft = np.fft.fft2(image)
fftMod = np.copy(fft)
fftMod = fftMod*2
if fftMod.all()== fft.all():
print "shit same same same "
浏览 2提问于2016-09-14得票数 0
2回答
这是在一些代码中，我必须用来做家庭作业：
from PIL import Image
import numpy as np
img = np.array(Image.open("image.png"))[:,:,0]
Known = (img > 0).astype(int)
最后一行- Known = (img > 0).astype(int) -做什么？
(我试着查找它，但很难在google搜索中搜索">“符号。
浏览 4提问于2015-05-19得票数 0
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1回答
c=np.array([ 0. , 0.2, 0.22, 0.89, 0.99])
rnd = np.random.uniform(low=0.00, high=1.00, size=12)
我想看看c中有多少个元素比rnd中的12个随机数中的每个元素都小。它需要在numpy中，不需要使用任何列表，这样它就更快了。
输出将是一个由12个元素组成的数组，每个元素描述每个元素中有多少元素小于rnd中的相应数目。
浏览 3提问于2016-02-20得票数 2
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我试图为每个dbz反射率级别(绿色、橙色、黄色、红色等颜色块)在天气雷达图像中计数像素数。这样我就可以根据回波的类型来“评分”雷达图像了。
我对numpy和numpy数组并不熟悉，但我知道当我处理图像中的单个像素时，它会非常高效，所以我想了解更多。
我甚至不确定我选择的像素是否正确，但我想我已经接近了。
我有一个使用numpy和基本像素迭代来计数绿色像素数的示例，RGBA为(1,197，1,255)。
希望我已经接近了，有人可以指导我如何使用numpy选择像素，然后计算它们：
import io
import numpy as np
import PIL.Image
import urllib
浏览 0提问于2016-03-16得票数 2
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vector<int> smallerNumbersThanCurrent(vector<int>& nums) {
vector<int> ans;
int k;
if(nums.empty())
{
return ans;
}
for(int i=0;i<nums.size();i++)
{
k=0;
for(int j=i+1;j<nums.size();j++)
{
if(nums[i
浏览 0提问于2020-04-07得票数 0
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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我想把这个sum(sum(W_set{1}~=0))转换成Python：
%MATLAB code:
W_set = {[[[-0.05747274, -0.05268928],
[-0.10961724, 0.10119643],
[-0.0327577 , 0.01514941]]],
[[[-0.05557293, 0.11311244],
[-0.22935626, -0.11837874],
[-0.05567432, -0.0558801 ]]]};
sum(sum(W_
浏览 11提问于2021-03-12得票数 0
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3回答
用于下列投入：
import numpy as np
a= np.array([[0.0, 0.0, 0.0],
[1.0, 1.0, -2.234],
[0.0, 0.0, 0.0]])
b= np.array([1.0, 1.0, -2.234])
print(np.isclose(np.transpose(a), b))
输出：
$ python temp.py
--> [[False True False]
[False True False]
[False False False]]
并提供下列投入：
p
浏览 10提问于2022-02-26得票数 1
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import numpy as np
G1 = np.array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]],)
G1_Compare = G1 > 4
print(G1[G1_Compare])
输出：
[ 5 6 7 8 9 10 11]
我确实理解这是做什么的，但我只是不明白这里发生了什么操作。
幕后到底发生了什么？
另外，为什么它不打印false元素呢？
浏览 2提问于2020-12-06得票数 0
显然，(在“未来”)将不再可能使用以下内容：
import numpy as np
np.array([0,1,2]) == None
> False
> FutureWarning: comparison to `None` will result in an elementwise object comparison in the future.
这也打破了numpy数组的延迟加载模式：
import numpy as np
def f(a=None):
if a == None:
a = <some default value>
浏览 0提问于2015-11-27得票数 30
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4回答
numpy有三个不同的函数，它们似乎可以用于相同的事情--除了numpy.maximum只能按元素使用，而numpy.max和numpy.amax可以在特定的轴上使用，或者所有的元素。为什么不仅仅是numpy.max？这在性能上有什么微妙之处吗？
( min对amin和minimum也是如此)
浏览 6提问于2015-11-06得票数 206
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我有一个的列表。如何从列表中删除重复数组？
我尝试了set(arrays)，但得到了错误"TypeError: unhashable type：‘numpy.ndarray’“
2d数组的例子(我的实际上是3D的)。这里的起始列表是10。不同数组的输出列表应该是8，因为索引0、5、9的元素都是相等的。
>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(0)
>>> arrays = [numpy.random.randint(2, size=(2,2)) for i in range(10)]
>&
浏览 7提问于2015-10-19得票数 1
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1回答
我有一个包含实值的numpy向量。对于这个向量中的每个值，我想要计算大于值本身的值的数量。
例如：
input: array([1.,2.,3.,1.,1.,0.,10.]) # numpy array
output: array([3, 2, 1, 3, 3, 6, 0])
我的第一个想法是：
# pandas
df[column].apply(lambda x: (df[column] > x).sum())
# numpy equivalent
[(arr>x).sum() for x in arr]
但速度很慢。有没有有效的方法来做到这一点？
浏览 2提问于2016-03-31得票数 3
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ndarray是在numpy中专门定义的数据类型，所以我想知道为什么我可以使用以下内容：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
max(a) --> 4
我假设python会将其转换回列表，但我不明白这是如何自动完成的，python是如何“知道”如何将其转换为列表的？
此外，这个方法不起作用：
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
max(b)
因此，在本例中，python显然不知道如何将其转换为列表。为什么numpy不自动将多维数组平坦成这样的向量：
max(b.flatten(1))
提前谢谢。
浏览 2提问于2014-06-09得票数 3
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2回答
我有两个128x128黑白图像，黑色背景和白色图像的中心。一个是对另一个函数的输入，输出是这个函数的输出。我需要获取输出图像的右下角64x64像素，并将它们与输入图像数组的右下角64x64进行比较。如果输出中的像素是白色的，则输入中的相应像素也需要白色。我尝试过使用numpy切片来剪切和粘贴输出的64x64部分，但有时输入大于输出，所以这是不可取的。我尝试用以下类型的循环代码遍历单个映像：
for (i,row) in enumerate(image_mesh):
for (j,pixel) in enumerate(row):
print(pixel)
但是在如何同时
浏览 11提问于2022-03-28得票数 0
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我不明白为什么在bool中设置矩阵时会得到一个Python值矩阵
a3有12个元素和12*0.8=9.6。9.6元素如何保留？我的错误在哪里？
我的代码：
import numpy as np
keep_prod = 0.8
a3 = np.random.rand(3,4)
print("a3-before",a3)
d3 = np.random.rand(a3.shape[0],a3.shape[1])<keep_prod ##### attention!!!
print("d3",d3)
输出：
a3-before
[[ 0.6016695
浏览 0提问于2019-05-19得票数 0
我对python (2.7) list.remove函数感到有点困惑。在中，它说：“从值为x的列表中删除第一项。如果没有这样的项，则为错误。”
因此，我猜这里的值意味着比较是基于相等(即==)，而不是基于身份(即is)。但是，有人能向我解释一下以下的行为吗？显然，这两种比较都被使用了，但却以一种相当奇怪的方式使用：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3])
mylist = [x, 42, 'test', x] # list containing the numpy array twice
print mylist
当然，这将印刷：
[
浏览 5提问于2015-02-17得票数 6
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我在试着比较numpy数组和list.因为我对python并不熟悉，所以我不了解numpy数组--我想知道numpy数组的应用--请帮助理解numpy数组。
>>> from numpy import *
>>> res1 = []
>>> res2 = array([])
>>> if res1 == res2:
... print 'hi'
... else:
... print 'bye'
...
bye
>>> res1 = [1]
>>
浏览 0提问于2014-09-02得票数 0
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我一直使用这个结构来根据向量的某些属性对向量(数组)进行排序。这个结构(用标量压缩向量排序，按标量排序)在我的代码的其他部分中一直在工作，但是在这种情况下，它失败了，警告:一个包含多个元素的数组的真值是不明确的。这取决于标量中是否有重复的值(见下文)
from numpy import array
pnts =[array([ 0. , 0.45402743, -0.64209154]),
array([-0.27803373, 0.45402743, -0.64209154]),
array([-0.64874546, 0.4540274
浏览 6提问于2017-02-15得票数 0
由于某些原因，我很难初始化一个带空格的numpy.chararray。
这是可行的：
char_array1 = np.chararray((3, 3))
char_array1[:] = 'a'
char_array1
输出：
chararray([['a', 'a', 'a'],
['a', 'a', 'a'],
['a', 'a', 'a']],
dtype='|S1')
浏览 0提问于2017-05-08得票数 1
2回答
我有一个非常大的numpy数组，我想对它进行排序，并测试它是否是唯一的。
我知道函数numpy.unique，但它下一次对数组进行排序以实现它。
我需要对数组进行先验排序的原因是，来自argsort函数的返回键将用于重新排序另一个数组。
我正在寻找一种方法来实现这两种方法(argsort和唯一测试)，而不需要重新排序数组。
示例代码：
import numpy as np
import numpy.random
# generating random arrays with 2 ^ 27 columns (it can grow even bigger!)
slices = np.rando
浏览 2提问于2017-03-07得票数 1
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5回答
如何比较两个以上的numpy数组？
import numpy
a = numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)
b = numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)
c = numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)
if (a==b==c).all():
pass
这给出了一个valueError，我对一次比较两个数组不感兴趣。
浏览 7提问于2016-06-12得票数 13
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在python (使用numpy)中，如何最好地在一组数组(二维数组)中找到给定数组的出现次数？这是(简化的)我需要用python代码表达的内容：
patterns = numpy.array([[1, -1, 1, -1],
[1, 1, -1, 1],
[1, -1, 1, -1],
...])
findInPatterns = numpy.array([1, -1, 1, -1])
numberOfOccurrences = findNumberOfOccurrences(n
浏览 0提问于2013-05-06得票数 2
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1回答
Numpy累积分布函数
、、、
我有一个值数组，并使用numpy.histogram创建了数据的直方图，如下所示：
histo = numpy.histogram(arr, nbins)
其中，nbins是从数据范围(max-min)导出的回收箱数，除以所需的箱宽。
在输出中，我使用以下方法创建了一个累积分布函数：
cdf = np.cumsum(histo[0])
normCdf = cdf/np.amax(cdf)
但是，我需要一个与原始数组(arr)中的值相对应的normCdf值数组。例如，如果原始数组arr中的值接近arr的最小值，则其对应的normCdf值将很高(即0.95)。(在这个例子中，当我处理雷达数据时，我
浏览 8提问于2015-02-25得票数 1
3回答
我有一个数组，sigma。如果sigma的任何元素小于threshold，那么特定元素的值等于threshold。列出了目前的产出和预期的产出。
import numpy as np
sigma = np.array([[ 0.02109 ],
[ 0.01651925],
[ 0.02109 ],
[ 0.02109 ],
[ -0.009 ]])
threshold = 0.010545
for i in range(0, l
浏览 9提问于2022-07-17得票数 2
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2回答
在下面的numpy数组(data)中，如何获得非整数数(如4.5和6.7 )的索引位置？
import numpy as np
data = np.array([2.0, 3.0, 4.5, 6.7, 12.0],dtype=float)
print data
由于我处理的是非常大的数组，因此需要考虑更快的处理速度。
浏览 3提问于2014-04-26得票数 3
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sympy 可以用来桥接numpy和Sympy之间的功能。然而，我找不到使用lambdify时存在的缺点。例如，我感兴趣的是将Max与sympy和numpy一起使用：
f = lambdify([x], Max(x, 1), 'numpy')
f(np.array([-1,0,1]))
抛出ValueError：
ValueError: The argument '[-1, 0, 1]' is not comparable.
另一方面，使用dunder方法的原油操作很好：
f = lambdify([x], Add(x, 1), 'numpy'
浏览 21提问于2021-06-11得票数 1
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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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2回答
我正在尝试使用一个从0到1的随机数的numpy数组：
import numpy as np
x = np.random.random((3,3))
收益率
[[ 0.11874238 0.71885484 0.33656161]
[ 0.69432263 0.25234083 0.66118676]
[ 0.77542651 0.71230397 0.76212491]]
而且，从这个数组中，我需要行，列组合，其值大于0.3。因此，预期的输出应该如下所示：
(0,1),(0,2),(1,0),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)
为了能够提取item (xrow的值)
浏览 1提问于2017-06-08得票数 2
回答已采纳
我知道下面的代码是输出一个布尔问题的结果，但我不明白为什么它输出的是1和0而不是1和1。
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
string d = "abc", e = "abc";
char a[] = "abc", b[] = "abc";
cout << (d == e);
cout << (a == b);
return 0;
}
//outputs 10
我还尝试输出存
浏览 1提问于2020-07-27得票数 0
3回答
我创建了一个numpy数组，其中所有的单元格值都是对象。我想使用np.where条件，但它不起作用，因为我想检查对象属性的等效条件。object类看起来类似于下面的类：
class Cell():
def __init__(self):
self.value = 'ABC'
def __repr__(self):
return self.value
现在我有了一个2D numpy数组，它的所有单元格都相当于这个单元格类，我想检查一下cell.value == 'ABC‘。numpy数组看起来像，
array([[M
浏览 8提问于2021-02-15得票数 1
回答已采纳
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
回答已采纳
我希望该程序所做的基本工作：
Aubio从麦克风输入的输出频率(音高)和音量(音量)
我想在字典上进行迭代，并根据输出的频率，在字典中打印出颜色匹配--样本中的频率正在输出。
我一直在犯这个错误：
Traceback (most recent call last):
TypeError: '>' not supported between instances of 'numpy.ndarray' and 'str'
有人能帮我吗？所讨论的代码是for语句。
import aubio
import numpy as num
import py
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
我有一个包含布尔值True或False的numpy一维数组。我想检查它们是否都是False，以便返回一个True/False，即numpy数组中的所有元素都是False还是True
x = np.array([False, False, False]) # this should return True, since all values are False
y = np.array([True, True, True]) # this should return False, since all values are True
z = np.array([True, False, Tru
浏览 0提问于2020-01-24得票数 3
1回答
我有下面的代码，它计算成对的数量1 <= i < j <= n，使得xs[i] == ys[j] def f(xs, ys):
s = 0
for j in range(xs.size):
s += np.sum(xs[:j] == ys[j])
return s 这在一些其他过程中被调用了几次，所以我需要它尽可能快(以一些内存开销为代价)。 数组的大小为> 1e6。 有没有一个更快的等价物，它利用了一些numpy魔法来摆脱for循环？
浏览 20提问于2020-08-22得票数 1
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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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假设我有两个二维numpy数组，X和Y，其中 X = np.array([[0,1,2,3],
[4,5,6,7]])
Y = np.array([[1,2,3,4],
[1,1,7,3]]) 我想创建一个新的2dnumpy数组，Z，它是X，Y元素的argmax，所以在这个例子中，Z应该是： Z = np.array([[1,2,3,4],
[4,5,7,7]]) 我已经尝试了以下的变体，没有一个返回预期的结果 np.array([(np.argmax
浏览 19提问于2021-06-26得票数 1
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我有一个(工作)函数，它使用heapq模块来构建一个元组的优先级队列，我想用numba编译它，但是我得到了一个非常长且不清楚的错误。这似乎归结为队列所需的元组顺序比较问题。元组有固定的格式，其中第一项是浮点数(我关心它的顺序)，然后是numpy数组，我需要它来计算，但在正常运行时从未得到比较。这是因为对numpy数组的比较会产生一个不能用于条件词的数组，并会引发异常。但是，我想numba需要一个标量生成比较，以便至少为元组中的所有项定义，从而定义numba错误。
我有一个很小的例子：
@numba.njit
def f():
return 1 if (1, numpy.arange(3
浏览 3提问于2022-03-28得票数 0
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我有两个numpy数组:数组1有元素1。100表示范围以检查(省略最小有效数字)，数组2的值为1 ..1000来检查每一个范围。
import numpy
o = numpy.array([3, 7, 20, 47, 60, 72, 76, 83, 94, 94])
p = numpy.array([22, 54, 77, 83, 246, 285, 813, 828, 950, 998])
目的是获取数组2中任何数组范围内元素的索引。例如，对于22个元素，我们需要检查：
30 < 22 < 40 => false
70 < 22 < 80 => false
浏览 3提问于2020-03-16得票数 1
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