问题内容： 从这个问题的答案（使用一个较少的内存，沿着一个特定轴对另一个numpy数组进行排序）中，我学习了如何根据另一个numpy数组的值对多维numpy数组进行排序，而又不创建太多额外的数组。 但是，仅当数组和具有相同形状时才有效。我的数组是一维数组，但数组是ND数组（未指定N）。通过一维数组的值在特定轴上对数组进行排序是一种好方法（高效）吗？ 问题答案： 使用与关键字参数： 如果要使用花式索

问题内容： 如何检查numpy数组是否为空？ 我使用了以下代码，但是如果数组包含零，则此操作将失败。 这是解决方案吗？ 问题答案： 您可以随时查看属性。它定义为一个整数，并且在数组中没有元素时为零（）：

问题内容： 我认为这是最流行的方式： https://pytools.codeplex.com/wikipage?title=NumPy%20and%20SciPy%20for%20.Net 但是此链接不再存在： https://store.enthought.com/repo/.iron/ 我最近找到了该指令的克隆，还在github上找到了ironpkg-1.0.0.py的克隆。 但是，互联网上

问题内容： 如果尝试在numpy中创建具有大量维的数组，则会引发异常： 有没有简单的解决方法？ 为什么numpy不允许创建此类数组的原因是什么？ 问题答案： 从NumPy源代码： 您可以更改这些定义，并从源代码构建适合您需求的不兼容版本。

问题内容： 我想继承numpy ndarray。但是，我无法更改数组。为什么不更改数组？谢谢。 问题答案： 也许使它成为一个函数，而不是一个方法： 或者，如果您希望将其用作方法， 此处的主要区别在于，它不尝试修改，而仅返回的新实例。

问题内容： 我想基于内轴拆分nd numpy数组。 我有各种各样的形状 我想要一个数组列表- 我使用了，但这给了我0轴的列表。 问题答案： 或将150维放在首位。然后就可以使用了。 或者您可以使用列表理解 移调效果更好

问题内容： 在Tensorflow 2.0环境中执行命令时，出现如下错误消息： 系统信息： 操作系统平台和发行版：Windows 10 python版本：3.7.1 Tensorflow版本：2.0.0-alpha0（随pip一起安装） 重现步骤： 安装： 点安装-升级点 pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0 点安装keras 点安装numpy == 1.1

问题内容： 我正在尝试在Thethought Python Distribution（EPD）上安装Theano，但出现一个奇怪的错误。这是我的安装内容： 我已将EPD安装到。 之后，我已经使用安装了 我通过使用安装了Theano 要测试，我开始输入。我收到以下错误： g++ -shared -g -IC:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\include

问题内容： numpy.amax（）将在数组中找到最大值，numpy.amin（）对最小值进行相同操作。如果要同时找到max和min，则必须调用两个函数，这需要两次（非常大）数组传递，这似乎很慢。 numpy API中是否存在仅通过一次数据查找即可找到max和min的函数？ 问题答案： numpy API中是否存在仅通过一次数据查找即可找到max和min的函数？ 否。在撰写本文时，尚无此功能。（是

问题内容： 我在用PyTables存储numpy csr_matrix时遇到问题。我收到此错误： 我的代码： 有任何想法吗？ 谢谢 问题答案： 一个CSR矩阵可以从它的完全重建，和属性。这些只是常规的numpy数组，因此将它们作为3个单独的数组存储在pytables中，然后将它们传递回的构造函数应该没有问题。请参阅scipy文档。 编辑： Pietro的答案已指出该成员也应存储

问题内容： 在以下代码的第二次调用中，我的应用程序出现了段错误，因此我想我缺少了一些东西： comp_macbeth.py正在导入numpy。如果删除numpy导入，一切都很好。它是一个小错误，还是我缺少有关导入的信息？ 问题答案： 从Py_Finalize文档： 如果某些扩展程序的初始化例程被多次调用，则它们可能无法正常工作。如果应用程序多次调用Py_Initialize（）和Py_Finali

问题内容： 我想要一个numpy 2D ndarray的子​​数组（在最小和最大之间） 最小值和最大值是浮点数，以便与数组xy_dat的第一个值进行比较 xy_dat是2D numpy数组： x_displayed已正确过滤，但我丢失了第二个值（现在是一维数组）： 如何在第一个值上过滤并保留另一个值？ 问题答案： 您应该仅在 第一 列上执行条件： 我们在这里构造一个视图，其中仅考虑带有的第一列。现

问题内容： 我要执行以下操作： 不使用循环。最后，A和B包含相同的信息，但索引不同。 我必须指出，尺寸1,2,3和4可以相同或不同。因此，numpy.reshape（）似乎很困难。 问题答案： 请注意：Jaime的答案更好。NumPy正是为此目的而提供的。 在numpy中执行此操作的规范方法是使用的可选置换参数。在您的情况下，从i转到，排列是，例如： 或者使用np.einsum ; 这可能是其预期

本文向大家介绍对numpy下的轴交换transpose和swapaxes的示例解读，包括了对numpy下的轴交换transpose和swapaxes的示例解读的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 解读： transpose( ) 方法的参数是一个 由 轴编号（轴编号自0 开始） 序列构成的 元组。 开始时，数组的轴编号序列是默认从 0开始的 ：0，1，2，， 坐标的顺序也是这个轴编

问题内容： 将字段添加到结构化numpy数组的最干净方法是什么？可以破坏性地完成它，还是必须创建一个新数组并在现有字段上进行复制？每个字段的内容是否连续存储在内存中，以便可以高效地进行复制？ 问题答案： 如果您使用的是numpy 1.3，则还有numpy.lib.recfunctions.append_fields（）。 对于许多安装，您将需要访问它。不允许一个人看到