问题内容： 有人知道为什么下面的不等于0吗？ or: 当我把它输入python时，它给出了1.22e-16。 问题答案： 数字“π”不能精确表示为浮点数。所以， 不是给你。 而“sin（3.1415926535897931）”实际上类似于“1.22e-16”。 那么，你是怎么处理的呢？ 你必须算出，或者至少猜测出，适当的绝对值和/或 相对错误界限，然后，您可以写下以下内容，而不是“x==y”： （

问题内容： 首先，我想澄清一个问题：它是关于函数的， 而不是 列表的片段或类似的字符串。 文档提到该函数在NumPy中使用，并且没有给出用法示例（说了 如何使用它， 但没有说 何时使用它 ）。而且，我 从未 见过在任何Python程序中使用过此函数。 在以纯Python（无NumPy或SciPy）编程时，何时应使用该函数？任何示例将不胜感激。 问题答案： 给出与相同的结果。一个的优点对象是，它可以

问题内容： 大多数语言都有NaN常数，您可以使用它来为变量赋值NaN。python可以不使用numpy来做到这一点吗？ 问题答案： 是的-使用。 在Python 3.5之前，可以使用（不区分大小写）。 请注意，检查两个NaN是否彼此相等将始终返回false。部分原因是不能（严格地说）说两个不是数字的事物彼此相等-请参阅所有比较为IEEE754 NaN值返回false的基本原理是什么？ 了解更多详细

问题内容： 例如我有2个数组 我怎么能 和这样我得到 ？ 问题答案： 您可以使用dstack： 如果必须有元组： 对于Python 3+，您需要扩展iterator对象。请注意，这是非常低效的：

问题内容： 对于使用6阶多项式插值非线性数据，我有一个非常具体的要求。我看过numpy / scipy例程（scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline），这些例程最多只能进行5级插值。 即使没有直接函数可以执行此操作，是否有办法在Python中复制Excel的LINEST线性回归算法？LINEST允许进行6度曲线拟合，但是我不希望将Excel用于任

问题内容： 我有两个从PIL图像转换的Numpy数组（3维uint8）。 我想查找第一张图像是否包含第二张图像，如果是，则找出匹配的第一张图像内左上像素的坐标。 有没有一种方法可以在Numpy中以足够快的方式完成此操作，而不是使用（4！非常慢）纯Python循环？ 2D示例： 怎么做这样的事情？ 然后将是。 问题答案： 这可以使用SciPy的公司来完成correlate2d，然后用argmax找到

问题内容： 处理大型矩阵（1x <= N <= 20K和10K <= M <= 200K的NxM）时，我经常需要通过Cython将Numpy矩阵传递给C ++，以完成工作，这按预期进行且无需复制。 但是 ，有时我需要在C 中初始化和预处理矩阵并将其传递给 Numpy（Python 3.6） 。假设矩阵是线性化的（因此大小为N * M，它是一维矩阵-col / row major无关紧要）。按照这里

问题内容： 我正在尝试使用python scipy模块中的一个非常基本的示例作为方法，但是没有给出预期的结果。我在pylab模式下使用Ipython。 如果我打印数组“ a”和“ b”的内容，它们是相似的。 期望是：（这将在Matlab中转置结果） 问题答案： NumPy有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的，则意味着它无效。 在NumPy中，数组 和 实际上是相同的–它们只是空白不同。您可能想

问题内容： 我需要可视化2D numpy数组。我为此使用pyplot。这是代码： 我得到预期的输出。 现在我的问题是，有什么方法可以将上述代码中的“ img”从pyplot类型转换为numpy类型。我需要这样做，以便可以将可视化文件加载为opencv图像并对其进行进一步处理。我正在使用python 2.7，32位。 请帮助 谢谢 编辑1：在Thorsten Kranz解决方案之后 程序终止后，我从

问题内容： 我正在尝试将numpy（以及scipy和matplotlib）安装到virturalenv中。 我仍然收到这些错误： 我已经安装了用于xcode的命令行工具 我在Mac OSX 10.9上使用Brew安装的python 编辑 是，尝试使用pip安装。 整个回溯是巨大的（> 400行） 这是其中的一部分： 问题答案： 虽然很丑陋，但似乎可以使用 请注意，如果对于除numpy之外的其他软件

问题内容： 我正在尝试使用附加值填充一个空的（不是np.empty！）数组，但我却报错： 我的代码如下： 我得到： 问题答案： 与list.append在python中非常不同。我知道这是numpy的一些新程序员所引发的。更像是连接，它创建一个新数组，并用旧数组中的值和要附加的新值填充它。例如： 我认为您可以通过执行以下操作来实现目标： 更新： 如果需要使用循环创建一个numpy数组，并且您不提前

问题内容： 我目前在一个项目中，需要执行一些步骤，以处理旧版Matlab代码（使用Matlab引擎），其余部分则使用Python（numpy）进行处理。 我注意到，将结果从Matlab转换为numpy的速度似乎非常慢。 这是一些示例代码，用于从另一个ndarray，列表和mlarray创建具有1000个元素的ndarray： 这需要以下时间： 转换所需时间约为列表转换的100倍。 有什么办法可以加

问题内容： 有没有好的方法来“扩展”一个numpy ndarray？说我有一个ndarray这样的： 我希望每一行通过填充零来包含更多元素： 我知道必须有一些蛮力的方法（比如用零构造一个更大的数组，然后从旧的较小的数组中复制元素），只是想知道是否有Python的方法。尝试过但没用： Numpy抱怨： 问题答案： 有索引技巧和。 如果这是对性能至关重要的代码，则您可能更喜欢使用等效方法而不是索引技巧

问题内容： 在应用程序的核心（用Python编写并使用NumPy编写）中，我需要旋转一个四阶张量。实际上，我需要多次旋转许多张量，这是我的瓶颈。我涉及八个嵌套循环的幼稚实现（如下）似乎很慢，但是我看不到利用NumPy矩阵运算并希望加快处理速度的方法。我有一种应该使用的感觉，但是我不知道如何使用。 数学上，旋转张量T’的元素由下式给出：T’ijkl = ∑ g ia g jb g kc g ld T

问题内容： 我有一个嵌套的Python列表，如下所示： 然后，我导入Numpy，并将打印选项设置为。创建数组时： 我无法一生压制科学记法： 如果我直接创建一个简单的numpy数组： 我没有问题，它显示如下： 有人知道我的问题是什么吗？ 问题答案： 我想您需要的是，有关详细信息，请参见此处：http : //pythonquirks.blogspot.fr/2009/10/controlling-