问题内容： 我看到numpy bincount的行为我无法理解。我想按行方式将值归并到2D数组中，然后查看下面的行为。为什么它可以与dbArray一起使用，但不能与simarray一起使用？ 问题答案： 问题在于，并非总是返回相同形状的对象，尤其是在缺少值时。例如： 可以，但是： 惯于。 您可以使用参数，并使用或或其他方式传递该参数：

问题内容： 我有两个非常大的numpy数组，它们都是3D的。我需要找到一种有效的方法来检查它们是否重叠，因为首先将它们都转换为集合会花费很长时间。我尝试使用在此找到的另一个解决方案来解决相同的问题，但适用于2D阵列，但是我没有设法使其适用于3D。这是2D解决方案： （其中A和B是2D数组）我需要找到重叠的numpy数组的数量，而不是特定的数组。 问题答案： 我们可以利用我在一些问答中使用过的辅助功

问题内容： 给定NumPy矩阵（2D数组），返回数组中的最小值/最大值（及其索引）的有效方法是什么？ 目前我有： 这比用于生成要在其上运行数组的图像模板匹配算法要长三倍，而我认为这很愚蠢。 问题答案： 从另一个答案开始，NumPy添加了和函数进行部分排序，使您可以及时执行此操作，或者如果您需要按排序顺序排列的元素。 返回一个数组的大小，其中第i个元素是这将是什么，如果该阵列被分选。所有较小的元素都

本文向大家介绍使用NumPy的绝对偏差和绝对均值偏差，包括了使用NumPy的绝对偏差和绝对均值偏差的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在统计分析中对样本中数据变异性的研究表明，给定数据样本中的值有多分散。计算变异性的两个重要方法是绝对偏差和 均值绝对偏差。 绝对偏差 在这种方法中，我们首先找到给定样本的平均值，然后计算每个值与样本平均值之间的差，称为每个数据样本的绝对偏差值。因此，对于高于平

问题内容： 我有一个NumPy数组，我想检索除某个索引以外的所有元素。例如，考虑以下数组 如果我指定索引3，则结果应为 问题答案： 像调整大小一样，从NumPy数组中删除元素是一个缓慢的操作（特别是对于大型数组，因为它需要分配空间并将所有数据从原始数组复制到新数组）。如果可能，应避免使用。 通常，您可以通过使用蒙版数组来避免这种情况。例如，考虑数组： 我们可以在索引3处屏蔽它的值，并且可以执行 忽

问题内容： 我试图找到最快的方法将一堆图像从目录读取到numpy数组中。我的最终目标是计算所有这些图像中像素的最大，最小和第n个百分点之类的统计信息。当所有图像中的像素位于一个大的numpy数组中时，这是直接且快速的，因为我可以使用诸如和的内置数组方法以及函数。 以下是一些带有25张tiff图像（512x512像素）的时序示例。这些基准来自一本jupyter笔记本中的使用。差异太小，不足以对25张

问题内容： 我有N维向量数组。 我正在使用sklearn的函数来计算距离值矩阵。注意，该矩阵关于对角线对称。 我需要与该矩阵中前N个值相对应的索引，因为这些索引将与成对索引相对应，它们代表了向量之间的最大距离。 我尝试做以获得每一行中最大值的索引，并获取每一列中最大值的索引，但是请注意： 和： 因为矩阵是关于对角线对称的，并且因为argmax返回它找到的具有最大值的第一个索引，所以我最终在行和列匹

问题内容： 我已经在x64 Windows7上使用python2.6成功安装了matplotlib。当我尝试导入matplotlib时，它显示以下错误。我还通过以下链接安装了numpy：使用Python2.7.3在64位Windows 7上安装Numpy 我该如何运作？ 我从http://matplotlib.org/downloads.html安装了matplotlib-1.3.0.win- a

问题内容： 我想通过指定2D数组中的列数将一维数组转换为二维数组。可能会像这样工作： numpy是否具有与我的虚构函数“ vec2matrix”相似的功能？（我知道您可以像2D数组一样索引1D数组，但这不是我拥有的代码中的选项- 我需要进行此转换。） 问题答案： 您要阵列。 其中，根据输入数组的大小推断新维的大小。

问题内容： 使用numpy，我对函数有以下定义： 在优化例程中，对该功能进行了多次评估。它经常引发异常： 我知道操作数不能存储在为浮点数分配的空间中。但是我该如何克服这个问题呢？ 问题答案： 您可以使用bigfloat软件包。它支持任意精度的浮点运算。 http://packages.python.org/bigfloat/ 您是否正在使用功能优化框架？他们通常实现价值界限（使用惩罚性条款）。试试

问题内容： 我有一个C函数声明如下： 如今，我的cython包装器代码使用了numpy数组中的缓冲区语法： 我想使用新的memoryview语法，我的问题是，使用memoryview时如何将指针传递给数据？ 我试过了： 当我尝试编译模块时，出现了“无法将类型’long [：]’分配给’long *’”的错误。有没有什么方法可以在调用C函数之前将指针传递给numpy数组而不将其强制转换为numpy数

问题内容： 我想做一些类似于此处NumPy数组的操作，更改不在索引列表中的值，但不完全相同。 考虑一个数组： 我知道我可以通过索引列表访问其元素，例如： 但是我还需要访问那些 不在列表中的元素。天真地，这是： 正确的方法是什么？ 问题答案： In [170]: a = np.array([0.2, 5.6, 88, 12, 1.3, 6, 8.9]) In [171]: idx=[1,2,5] I

问题内容： 我有一个numpy数组，我想强制将小于零的每个元素都设为零，并将每个大于255的元素强制降低到255。 例如。x =（-1,7,255,299）=>（0,7,255,255） 是否有一个不太复杂的单行代码可以完成此任务？ 问题答案： 答案是numpy.clip 关于标题中的问题：不可以。您可以使用向量化将lambda函数应用于每个元素，但这并不是最佳选择。

问题内容： 我有不同长度的清单清单（例如），并想将其转换成整数数组。我了解多维数组中的“子”数组必须具有相同的长度。那么将上述示例中的列表转换成这样的数组（即用零完成）的最有效方法是什么？ 问题答案： 您可以使用np.zeros创建一个numpy数组，并用列表元素填充它们，如下所示。 结果是

问题内容： 我正在尝试在要分发的程序包中创建所需的库。它需要SciPy和NumPy库。在开发过程中，我同时使用 它安装了SciPy 0.9.0和NumPy 1.5.1，并且运行良好。 我想使用-做同样的事情，以便能够在我自己的包的setup.py中指定依赖项。 问题是，当我尝试： 它工作正常。 但是之后 惨败 我该如何工作？ 问题答案： 我假设我的回答是Linux经验。我发现要顺利进行有三个先决条