问题内容： 在numpy中我有一个数组 将超低值设置为零的最快，最简单的方法是什么 效率不是最重要的。 问题答案： 嗯 我对此并不满意，但这似乎可行： 您可以根据自己的问题选择容忍度。我通常使用一个数量级以上 但这取决于问题。

问题内容： 我有一个任意形状的numpy数组，例如： 以及最后一个轴上argmax的结果： 我想得到最大： 但无需重新计算所有内容。我试过了： 但是得到了： 问题答案： 您可以使用- 对于任何数量的维度的通用ndarray情况，如中所述，我们可以使用，就像这样-

问题内容： 有没有一种有效的Numpy机制，可以根据条件为true而不是布尔掩码数组来检索数组中位置的整数索引？ 例如： 在这种情况下，我想知道指标的地方。是否可以生成这些而不循环？ 问题答案： 另外的选择： 这与。

问题内容： 运行Ubuntu 11.10 + python2.7 …从源代码构建numpy并安装它，但是当我安装它时，我得到了 当它尝试从numpy.linalg导入lapack_lite时。我试图从头开始重建lapack，但这似乎使 和.so文件。.so.3gf来自哪里，我该如何解决？ 问题答案： 我遇到了同样的问题，删除软件包libopenblas-base可以解决问题： 正如其他人已经解释的

问题内容： 我想用NumPy创建CDF，下面是我的代码： 我正在阵列旁走，但是需要很长时间执行程序。这个功能有一个内置的功能，不是吗？ 问题答案： 我不太确定您的代码在做什么，但是如果您有和返回的数组，则可以用来生成直方图内容的累积和。

问题内容： 它可以安装NumPy的与PIP使用。 SciPy是否有类似的可能性？（这样做无效。） 更新资料 SciPy软件包现在可用于安装！ 问题答案： 试图指出其在Python Package Index中 列出的问题，该点会进行搜索。 但是，一切并没有丢失。可以从Subversion（SVN），Git，Mercurial和Bazaar存储库安装。SciPy使用SVN： 更新（12-2012）：

问题内容： 尝试从sklearn导入时出现以下错误： 我正在使用python 2.7，scipy-0.12.0b1 superpack，numpy-1.6.0 superpack，scikit- learn-0.11我有Windows 7机器 我已经检查了几个解决此问题的方法，但是没有一个方法可以解决该错误。 问题答案： 安装scipy后为我工作。

问题内容： 这可能是一个愚蠢的问题，但是… 我有几千张图像要加载到Python中，然后转换为numpy数组。显然，这进行得有点慢。但是，我实际上只对每个图像的一小部分感兴趣。（同一部分，图像中心仅100x100像素。） 有什么方法可以只加载图像的一部分以使处理速度更快吗？ 这是一些示例代码，在这些代码中，我生成了一些示例图像，将其保存，然后将它们加载回。 问题答案： 将文件另存为未压缩的24位BM

问题内容： 我想使用NumPy包在Python中垂直连接两个数组： 我想要这样的东西： 我们如何使用函数来做到这一点？我检查了这两个函数，但结果是相同的： 这两个功能都具有此功能： 问题答案： 问题在于两者和都是一维数组，因此只有一个轴可以将它们连接在一起。 相反，您可以使用（ v 表示 垂直 ）： 另外，是该函数的别名： 还值得注意的是，相同长度的多个数组可以一次堆叠。例如，将有四行。 在幕后，

问题内容： 可以说我有一个无法更改的库函数，该函数产生了类A的对象，并且我创建了一个继承自A的类B。 使用库函数生成B类对象的最直接方法是什么？ 编辑-在评论中要求我提供更多详细信息，所以这里是： PyTables是一个处理python中的分层数据集的程序包。我最常使用的功能是管理部分磁盘数据的能力。它提供了一种“数组”类型，仅随扩展切片一起提供，但我需要选择任意行。Numpy提供了此功能- 您可

问题内容： 这是我拥有的python矩阵的简短版本。我的信息在上方的三角形中。有简单的功能将矩阵的上三角复制到下三角吗？ 问题答案： 要在NumPy中执行此操作，而无需使用双循环，可以使用。请注意，根据矩阵的大小，这可能会比添加转置和减去对角线慢一些，尽管此方法可能更具可读性。 注意不要混用，因为它们都使用行主索引，也就是说，这行不通：

问题内容： 有没有一种很好的方法来区分python中的行向量和列向量？到目前为止，我正在使用numpy和scipy，到目前为止，我看到的是，如果我要给一个向量，说 他们无法说天气，我的意思是行或列向量。此外： 在“现实世界”中哪一个根本是不正确的。我意识到上述模块中向量上的大多数功能都不需要区分。例如，或者我想为自己的方便而与众不同。 问题答案： 您可以通过向数组添加另一个维度来明确区分。 现在将

问题内容： 我只是意识到 比做的快三倍 其中x是一个复数的numpy数组。为了提高代码的可读性，我可以定义一个类似 仍然比abs（x）** 2快得多，但这是以函数调用为代价的。是否可以像在C中使用宏或使用inline关键字那样内联这样的函数？ 问题答案： 是否可以像在C中使用宏或使用inline关键字那样内联这样的函数？ 不会。在到达此特定说明之前，Python解释器甚至不知道是否存在这样的函数，

问题内容： 我在这里研究了文档以及其他问题，但似乎我还没有掌握numpy数组中的子集的窍门。 我有一个numpy数组，为了方便讨论，让它定义如下： 现在我想选择由vector和指定的行和列。举个例子： 但是当我使用时： 然后，仅选择前五个对角线元素，而不选择整个5x5块。我发现的解决方案是这样做的： 但是我敢肯定，只有一个命令应该有一种方法可以完成这个简单的任务。 问题答案： 您已经获得了许多如何

问题内容： 我有两个2d numpy数组：x_array包含x方向上的位置信息，y_array包含y方向上的位置。 然后，我有一长串x，y点。 对于列表中的每个点，我需要找到最接近该点的位置（在数组中指定）的数组索引。 我已经根据这个问题天真的产生了一些有效的代码： 在numpy数组中找到最接近的值 即 我正在大型数据集上执行此操作，并且真的想加快速度。谁能优化这个？ 谢谢。 更新：根据@silv