本文向大家介绍详解Numpy中的广播原则/机制，包括了详解Numpy中的广播原则/机制的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 广播的原则 如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行。 在上面的对arr每一列减去列平均值的例子中，arr的后缘维度为3，arr.mean(0)后缘维度也是3，满

问题内容： 我正在寻找一种将NumPy数组传递给Matlab的方法。 我已经设法通过使用将数组存储到图像中，然后使用加载它来做到这一点，但这当然会使矩阵包含0到256之间的值，而不是“真实”值。 将这个矩阵的乘积除以256，再加上原始NumPy数组中的最大值，可以得出正确的矩阵，但是我觉得这有点乏味。 有没有更简单的方法？ 问题答案： 当然，只要使用 举个例子： 同样，有。 然后，您使用将其加载到

问题内容： 我有一个Numpy数组和一个索引列表，我想将其值加1。该列表可能包含重复的索引，我希望增量可以随每个索引的重复次数而缩放。没有重复，命令很简单： 通过重复，我想出了以下方法。 这是最好的方法吗？假设和操作将导致相同的排序顺序是否有风险？我是否缺少一些简单的Numpy操作来解决此问题？ 问题答案： 做完之后 为什么不这样做： （为进一步简化而编辑。）

本文向大家介绍对numpy 数组和矩阵的乘法的进一步理解，包括了对numpy 数组和矩阵的乘法的进一步理解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、当为array的时候，默认d*f就是对应元素的乘积，multiply也是对应元素的乘积，dot（d,f）会转化为矩阵的乘积， dot点乘意味着相加，而multiply只是对应元素相乘，不相加 2、当为mat的时候，默认d*f就是矩阵的乘积，mult

本文向大家介绍Numpy数组的保存与读取方法，包括了Numpy数组的保存与读取方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1. 数组以二进制格式保存 np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为npy的文件中，以数组a为例 利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy 2. 存取文本文件 使用 np.savetxt

本文向大家介绍numpy中索引和切片详解，包括了numpy中索引和切片详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 索引和切片 一维数组 一维数组很简单，基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。 这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。 二维数组 二维数组中，各索引位置上的元素不再

问题内容： 是否可以创建一个.npy文件而无需先在内存中分配相应的数组？ 我需要创建和使用大型numpy数组，而该数组太大而无法在内存中创建。Numpy支持内存映射，但据我所知，我的选择是： 使用numpy.memmap创建一个映射文件。这将直接在磁盘上创建文件而不分配内存，但是不存储元数据，因此当我稍后重新映射文​​件时，我需要知道其dtype，shape等。在下面，请注意未指定形状结果在内存映

问题内容： 我正在建模黎曼θ函数： 它对否定无效; 例如导致此错误： 为什么？应该只是如果我正确地记得我的数学。 问题答案： 在NumPy中，用于选择类似操作的输出dtype的逻辑基于dtype，而不是值。这意味着必须具有与相同的输出dtype 。 给出整数输出之类的东西很重要，这意味着必须给出整数或什么都不给出。他们什么也没捡。将整数提高为负整数幂是NumPy中的错误。 如果要浮点输出，请进行浮

问题内容： 有没有比numpy 2D数组更好的方法来计算给定行出现在numpy 2D数组中的次数 问题答案： 一种简单的方法是- 考虑到内存效率，这是一种将每行作为网格上的索引元组并假设输入中为正数的一种方法- 这 是一篇讨论与之相关的各个方面的文章。 注意： 使用计数布尔值可能要快得多，而不是使用求和。因此，请考虑将其用于上述两个方法。 这是一个快速的运行时测试-

问题内容： 是否可以将NumPy数组映射到位？ 如果是，怎么办？ 给定-2D数组-这是目前为我完成窍门的一些代码： 但是它是如此丑陋，以至于我怀疑在NumPy内的某个地方一定有一个函数可以对以下内容执行相同的操作： 但是如果存在上述类似内容，我将无法找到它。 问题答案： 只有在空间有限的情况下，才值得尝试就地执行此操作。如果是这样，可以通过遍历数组的展平视图来稍微加快代码的速度。由于在可能的情况下

问题内容： 看来我有NumPy数组列表（）格式的数据： 我正在尝试将其放入polyfit函数中： 但是，它返回错误： 我认为我需要将数据拼合为： 我已经尝试了通常在列表列表上都可以使用的列表理解，但是按预期的方法却没有效果： 最好的方法是什么？ 问题答案： 可以使用，顾名思义，它基本上将这样一个输入列表的所有元素连接到单个NumPy数组中，如下所示- 如果您希望最终输出为列表，则可以扩展解决方案，

问题内容： 背景 我有一个零初始化的一维NumPy数组。 然后我有一个Pandas DataFrame，其中两列都有索引： 对于每对索引，我想将numpy数组中相应索引的值设置为True。 我目前的解决方案 我可以通过将一个函数应用于DataFrame来做到这一点： 我想向量化此操作 这可以按我期望的方式工作，但是出于乐趣，我想对操作进行矢量化处理。我对此不是很熟练，而且我在网上搜索并没有使我走上

问题内容： 在numpy中，许多对象的构造函数都将“ array_like”作为第一个参数。是否有此类对象的定义，可以作为抽象元类，还是应包含方法的文档？ 问题答案： 事实证明，几乎所有东西在技术上都类似于数组。“类数组”更多地是关于如何解释输入的说明，而不是对输入内容的限制。如果参数记录为类似数组的形式，则NumPy将尝试将其解释为数组。 除了几乎是重言式的之外，没有像数组一样的正式定义- 像数

问题内容： 注意： 这要求与通常的元组到数组的转换相反。 我必须将一个参数传递给（包装的c ++）函数作为嵌套元组。例如，以下作品 而以下 不 不幸的是，我想使用的参数是一个numpy数组。对于某些N，该阵列的尺寸始终为2xN，这可能会很大。 有没有简单的方法可以将其转换为元组？我知道我可以循环遍历，创建一个新的元组，但是如果numpy数组提供了一些不错的访问权限，我会更喜欢。 如果不可能如我所愿

问题内容： 我想创建一个1D NumPy数组，该数组由另一个1D数组的1000个背对背重复组成，而无需将数据复制1000次。 可能吗？ 如果有帮助，我打算将两个数组都视为不可变的。 问题答案： 你做不到 NumPy数组在每个维度上必须具有一致的步幅，而您的步幅在大多数情况下需要采用一种方式，但有时会向后跳。 您可以获得的最接近的结果是一个1000行的2D数组，其中的每一行都是您第一个数组的视图，或