问题内容： 有没有一种首选的方法来将numpy数组的数据类型固定为int（int64或其他），同时仍将元素内部列出为？ 特别是，我正在将内部数据结构转换为。在我们的结构中，我们有仍具有NaN的整数类型的列（但该列的dtype为int）。如果将其设为，似乎将所有内容重铸为float，但我们真的很想成为int。 有什么想法吗？ 尝试过的事情： 我尝试在下使用该功能，但这并没有帮助。我还尝试使用带有Na

问题内容： 如何按第n列对NumPy中的数组排序？ 例如， 我想按第二列对行进行排序，以便返回： 问题答案： 对于“正确”的方式，请参见的关键字参数。 但是，你需要将数组视为具有字段的数组（结构化数组）。 如果你最初没有使用字段定义数组，那么“正确”的方法将非常丑陋。 作为一个简单的示例，对其进行排序并返回副本： 对其进行原位排序： 据我所知，确实是最优雅的方式… 此方法的唯一优点是，参数是用于排

问题内容： 当使用范围表达式迭代大数组时，我应该使用Python的内置范围函数还是numpy来获得最佳性能？ 到目前为止，我的推理是： 可能求助于本机实现，因此可能会更快。另一方面，返回一个占用内存的完整数组，因此可能会产生开销。Python 3的范围表达式是一个生成器，它不会在内存中保存所有值。 问题答案： 对于大型数组，numpy应该是更快的解决方案。 在numpy中，您应该结合使用向量化计算

问题内容： 如何使用PyTables将numpy多维数组放入HDF5文件中？ 据我所知，我不能将数组字段放在pytables表中。 我还需要存储有关此数组的一些信息，并能够对其进行数学计算。 有什么建议？ 问题答案： 可能有一种更简单的方法，但是据我所知，这就是您要做的事情： 如果要指定要使用的压缩，请查看。例如 可能有很多更简单的方法……很长一段时间以来，我除了表型数据外没有用过其他任何东西。

问题内容： 我正在尝试使用来自另一个名为mean_data的数组的数据创建3个numpy数组/列表，如下所示： 当我尝试运行程序时，出现错误： mean_data列表看起来像此示例… 我不知道如何防止该错误，我尝试将mean_data创建为np.array并使用np.append向其中添加值，但这也不能解决问题。 这是回溯（之前使用过ipython） 我尝试创建数组的另一种方法是： 追溯是： 问题

问题内容： 我有一个numpy数组，其中特定行的每个单元格代表一个功能的值。我将它们全部存储在100 * 4矩阵中。 知道如何将每个值都介于0和1之间的numpy.array的行标准化吗？ 我想要的输出是： 提前致谢 ：） 问题答案： 如果我理解正确，那么您要做的就是除以每一列中的最大值。您可以使用广播轻松地做到这一点。 从示例数组开始： 在第0维（即行）上取最大值。这为您提供了一个大小向量，其中

问题内容： 因此，我没有讲一个很长的故事，而是在编写一些代码，即从二进制文件中读取一些数据，然后使用for循环遍历每个点。因此，我完成了代码，运行速度非常慢。我从约128个数据通道中遍历了约60,000个点，这需要一分钟或更长时间来处理。这比我预期的Python运行速度要慢得多。因此，我通过使用Numpy使整个事情变得更加高效，但是在试图弄清为什么原始进程运行如此缓慢的过程中，我们进行了一些类型检

问题内容： 我想将datetime数组传递给Numba函数（无法向量化，否则会很慢）。我了解Numba支持numpy.datetime64。但是，它似乎支持datetime64 [D]（日期精度），但不支持datetime64 [ns]（毫秒精度）（我很难学到：是否已记录？）。 我试图将datetime64 [ns]转换为datetime64 [D]，但似乎找不到方法！有任何想法吗？ 我用下面的最

问题内容： 我已经根据numpy文档创建了numpy ndarray的子​​类。特别是，我通过修改提供的代码添加了自定义属性。 我正在使用Python在并行循环中处理此类的实例。据我了解，将范围本质上“复制”到多个线程的方法是使用。 我现在要面对的问题与numpy数组的腌制方式有关。我找不到关于此的任何综合文档，但是莳萝开发人员之间的一些讨论建议我应该专注于该方法，该方法在腌制时被调用。 谁能进一

问题内容： 在我目前的工作中，我经常使用Numpy和列表理解，并且为了获得最佳性能，我有以下问题： 如果我按如下方式创建一个Numpy数组，在幕后实际上会发生什么？： 我的猜测是python首先创建一个包含值的普通列表，然后使用列表大小分配一个numpy数组，然后将值复制到此新数组中。这是正确的，还是解释器足够聪明，可以意识到列表只是中间的，而是直接复制值？ 同样，如果我希望使用numpy.fro

问题内容： 我正在使用Python和Numpy开发音频算法。现在，我想通过在C中实现一部分算法来加速该算法。在过去，我已经使用cython做到了这一点。现在，我想使用新的cffi做同样的事情。 为了进行测试，我编写了一个简单的C函数： 现在，我想创建两个numpy数组，并使用此函数对其进行处理。我想出了一种方法来做到这一点： 但是，我想改进这段代码： 有没有一种方法可以直接访问numpy数组的基础

问题内容： 我正在尝试运行一个简单的代码，并且在Canopy中安装了matplotlib和numpy的所有依赖项。还是我出错了。 错误： 我已经为numpy和matplotlib安装了依赖项：1.）libsvm-3.17.win64-py2.7 2.）pyparsing-2.0.3-1.win64-py2.7 3.）python-dateutil-2.4.2-2。 win64-py2.7 4.）p

问题内容： 如果我有，这给了我，我怎么能回到原来的阵列？ 问题答案： 简短而甜美，没有缓慢的Python循环。我们对除第一个元素（）和除最后一个（）以外的所有元素进行查看，并逐元素相减。该副本可确保我们减去原始元素值，而不是我们正在计算的值。（在NumPy 1.13及更高版本上 ，您可以跳过通话。）

问题内容： 我想使用命令安装numpy，但出现以下错误： 我正在使用Windows 7 32位，python 2.7.9，pip 6.1.1和一些MSVC编译器。我认为它使用Visual C ++ 2010 Express中的编译器，但实际上我不确定是哪个版本，因为我安装了多个Visual Studio。 我知道有用于Windows的预编译软件包，但是我想弄清楚是否有某种方法可以通过键入？ 编辑：

问题内容： 我想用三个或更多变量求解线性方程。python中有一个好的库吗？ 问题答案： 参见http://sympy.org/和http://numpy.scipy.org/。 具体来说，http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.linalg.html 和http://docs.sympy.org/0.7.0/tutorial.html