如何在numpy数组上执行条件数组算术？
我试图更好地掌握numpy数组，所以我有一个关于它们的示例问题：
假设我有一个名为a的numpy数组。我想对进行操作，使其中的所有小于0的值递增，其余的保持不变。例如，如果我有：
a = np.array([1,2,3,-1,-2,-3])
我想返回：
([1,2,3,0,-1,-2])
最紧凑的语法是什么？
谢谢！
问题答案：
In [45]: a = np.array([1,2,3,-1,-2,-3])
In [46]: a[a<0]+=1
In [47]: a
Out[47]: array([ 1, 2, 3, 0, -1, -2])
-
提示：给定一个整数数组，如果该数组在2旁边包含2或在4旁边包含4，则返回true，但不能同时包含这两个。 我只使用了数组，没有使用列表方法，但我想这样做是为了练习。这是我所拥有的，数组。asList（）让我有些悲伤。 更新：部分问题是使用int而不是整数。新代码：
-
问题内容： 该问题旨在作为规范的重复目标 给定两个阵列和形状和代表的名单维坐标， 找到最快的方法是： 每个点和每个点之间的形状距离 每个点中所有点的最近邻居的索引和距离 这些指数，以及距离在每一个点的中距离每一点的在 鉴于以下几组限制： 仅使用 使用任何包装 包括特殊情况： 是 在所有情况下，距离主要是指欧几里得距离，但是请随意强调允许其他距离计算的方法。 问题答案： 仅使用 天真的方法是： 但是
-
问题内容： 我在创建numpy数组的numpy数组时遇到问题。我将在一个循环中创建它： 所需结果： 实际结果： 可能吗？我不知道数组的最终尺寸，因此无法使用固定尺寸对其进行初始化。 问题答案： 永远不要在循环中追加数组：与基本的Python相比，这是NumPy非常不擅长的一项操作。这是因为您要对每个数据进行完整复制，这将花费您二次时间。 相反，只需将您的数组附加到Python列表中，并在最后进行转
-
问题内容： 我有一个形状为（x，y）的2d数组，我想将其转换为形状为（x，y，1）的3d数组。有没有很好的Pythonic方式可以做到这一点？ 问题答案： 除了其他答案，您还可以将切片与结合使用： 甚至这个（可以在任意数量的尺寸下使用）：
-
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： 假设我有; 我尝试转换； 我现在正在vstack上通过迭代来解决它，但是对于特别大的LIST来说确实很慢 您对最佳有效方法有何建议？ 问题答案： 通常，您可以沿任意轴连接整个数组序列： 但你 也 必须对列表中的形状和每个阵列的维度担心（用于2维3x5的输出，你需要确保它们都是2维正由-5阵列的话）。如果要将一维数组连接为二维输出的行，则需要扩展其维数。 正如Jorge的答案所指出的那样