问题内容： 给定一个大小为numpy的数组和一个整数，我想生成该数组的所有顺序长度子序列，最好是二维数组。 例： 我能想到的最好方法是 我是否缺少更好的（最好是内置的）功能？ 问题答案： 这是一种非常快速且内存有效的方法，仅是对原始数组的“查看”： 如果需要写入此数组，则应先做一个步骤，否则，您将修改原始数组和“子序列”数组中的相应条目。 此处更多信息：https : //stackoverflo

问题内容： 假设我有一个形状为（1，256）的行向量。我想将其转换为形状为（256，1）的列向量。您在Numpy中会如何做？ 问题答案： 您可以使用 转置 操作来执行此操作： 例： 请注意，原始数组仍将保持不变。转置操作只会复制并转置它。 如果输入阵列是相当1D中，则可以 促进 通过引入新的（singleton）的轴作为所述第二尺寸数组的列向量。下面是一个示例： 对于一维情况，还有另一个选择是使用

问题内容： 我有一个脚本（据称）正在使用约5GB的RAM： 是否有一个内存分析器可以使我对占用大部分内存的对象有一些了解？ 我已经尝试过，但是正在给我这个： 由于某种原因，它仅占5GB的12MB（阵列肯定会占用大部分内存）。 关于我可能做错了什么或应该尝试使用其他工具的任何建议（本线程中已经提到的那些除外）？ 问题答案： Numpy（及其库绑定，一分钟内会详细介绍）使用C malloc分配空间，这

问题内容： 例如，尝试理解以下结果： 这里发生了什么？在[1]的情况下，它将1与x的每个元素进行比较，并将结果汇​​总到一个数组中。对于[[1]]，同样的事情。仅通过对repl进行试验，就很容易弄清楚特定阵列形状会发生什么。但是，双方可以具有任意形状的基本规则是什么？ 问题答案： NumPy会在比较之前尝试将两个数组广播为兼容形状。如果广播失败，则当前返回False。将来， 如果广播或元素比较等失

问题内容： 使用出色的numpy广播规则，您可以从形状（5,3）数组减去一个形状（3，）数组，其中 结果是一个形状（5,3）数组，其中每一行都是差异。 有没有一种方法可以从中减去一个形状（n，3）数组，以便在不显式使用循环的情况下从整个数组中减去每一行？ 问题答案： 您需要扩展with的尺寸以形成3D数组，然后通过进行减法。这将对该操作起作用，并导致输出形状为。实现看起来像这样- 相反，如果所需的

问题内容： 我想删除彼此跟随的重复项，但不要删除整个数组中的重复项。另外，我想保持顺序不变。 所以如果输入是输出 我找到了一种使用方法，但我正在寻找更快的NumPy解决方案。 问题答案： 一般的想法是用来查找数组中两个连续元素之间的差异。然后我们只索引那些给出差异元素的索引。但由于长度 是1那么短的索引之前，我们需要对涉及diff阵列的开始。 说明：

问题内容： 这是这里提出的问题的扩展（在下面引用） 我有一个矩阵（准确地说是2d numpy ndarray）： 我想根据另一个数组中的滚动值独立滚动A的每一行： 也就是说，我要这样做： 有办法有效地做到这一点吗？也许使用花哨的索引技巧？ 可接受的解决方案是： 我基本上想做同样的事情，除了当索引被滚动“粘贴”到行的末尾时，我希望用NaN填充行的另一侧，而不是将值移到“前”定期排成一行。 也许以某种

问题内容： 我开始学习numpy，并尝试在2维和3维矩阵之间进行一种奇怪的矩阵乘法。我有一个功能可以满足我的需求，但是我很好奇是否有更好的方法可以做到。 让我们考虑一下，我们有一个矩阵（M1）的尺寸为（KxNxN），另一个矩阵为M2（KxNxN）的尺寸。我正在尝试将M1的每（1xN）行与M2的相应（NxN）矩阵相乘。这是我的带有示例矩阵的代码： 我认为这很清楚。我敢肯定有更好的方法可以做到这一点，

问题内容： 我有一个像这样的数组： 我试图得到这样的数组： 每行（具有固定的任意宽度）都移动一个。A的数组是10k记录长，我试图在Numpy中找到一种有效的方法。目前，我正在使用vstack和for循环，这很慢。有没有更快的方法？ 编辑： 问题答案： 实际上，有一种更有效的方法来执行此操作…使用etc的缺点是，您正在复制数组。 顺便说一句，这实际上与@Paul的答案相同，但我将其发布只是为了更详细

问题内容： 我想用datatyp uint8添加numpy数组。我知道这些数组中的值可能足够大，以至于发生溢出。所以我得到类似： 现在，a是。但是，我希望让uint8太大的值成为uint8允许的最大值，而不是溢出。所以我想要的结果是。 我可以使用以下代码获得此结果： 问题是我的数组很大，因此创建具有更大数据类型的第三个数组可能是内存问题。是否有一种快速且更节省内存的方式来实现上述结果？ 问题答案：

问题内容： 我想知道是否有一种更简单，更节省内存的方法来从pandas DataFrame中选择行和列的子集。 例如，给定此数据框： 我只希望其中列’c’的值大于0.5的那些行，但是对于那些行，我只需要列’b’和’e’。 这是我想出的方法-也许有更好的“熊猫”方式？ 我的最终目标是将结果转换为numpy数组以传递给sklearn回归算法，因此我将使用上面的代码，如下所示： …这让我很烦，因为我最终

问题内容： 我有一个由列表列表组成的Numpy数组，代表带有行标签和列名的二维数组，如下所示： 我希望所得的DataFrame将Row1和Row2作为索引值，并将Col1，Col2作为标头值 我可以指定索引如下： 但是我不确定如何最好地分配列标题。 问题答案： 您需要指定，并以构造函数，如： 编辑 ：如@joris注释中所示，您可能需要更改上述内容才能具有正确的数据类型。

问题内容： 那么，为什么NumPy的转置速度比？ 我在Jupyter中都做到了： 为了检查可扩展性，我做了一个更大的矩阵： 在这两种情况下，该方法的速度都比包装器快2倍，比使用包装器快一点？有没有一种用例会更好？ 问题答案： 原因之一可能是内部调用，而直接调用。在源代码中，您有： 哪里又只是： 在这种情况下，映射到。 许多模块级函数使用来访问方法，通常是该类的方法或第一个arg的类。 （注意：与相

问题内容： 我有一个4d numpy数组，该数组代表具有3d实例的数据集。可以说数组的形状是。 如何将数组的形状更改为？ -–问题更新似乎rollaxis和transpose都能解决问题。 感谢您的回复！ 问题答案： 该函数完全可以实现您想要的功能，您可以传递轴参数来控制要交换的轴： b的轴是a的轴的置换版本：b的轴0是a的第3轴，b的轴1是a的第0轴，依此类推… 这样，您可以在第二或第三位指定要

问题内容： 是否可以保存一个numpy数组，将其附加到已经存在的npy文件中—类似于？ 我有几个函数必须遍历大型数组的行。由于内存限制，我无法立即创建数组。为了避免一遍又一遍地创建行，我想创建每行一次并将其保存到文件中，然后将其追加到文件的上一行中。稍后，我可以在mmap_mode中加载npy文件，并在需要时访问切片。 问题答案： 内置文件格式非常适合处理小型数据集，而无需依赖外部模块。 但是，当