问题内容： 我遇到了运行时警告 由我的这一行代码生成： 两个和是numpy的阵列 该警告可能是什么原因？ 问题答案： 这很可能是由于所涉及的输入中的某处而发生的。它的一个示例如下所示- 对于所有涉及的比较，它将输出。让我们确认一下以进行比较。这是一个示例- 请注意输出中的第三列，该列与包含第三元素的比较相对应，并得出所有值。

问题内容： 比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：对于所有索引i：，A = B iff ）？ 简单地使用就会给我一个布尔数组： 我是否必须确定该数组的元素是否相等，或者是否有更简单的比较方法？ 问题答案： 测试数组（A == B）的所有值是否均为True。 注意：也许您还想测试A和B形状，例如 特殊情况和替代方法 （来自dbaupp的回答和yoavram的评论） 应当指

问题内容： 假设我有一个二维坐标数组，看起来像 到目前为止，在以前的工作中，我生成了一个面具，最终看起来像 当我尝试在2D坐标矢量上使用此蒙版时，出现错误 我想这很有道理。所以我尝试简单地使用以下掩码代替： 我得到的是接近： 达到我的期望（和想要）： 必须有一个更简单的方法来做到这一点？ 问题答案： 这是你想要的？ 或者从numpy masked array ：

问题内容： 这给出了预期的结果 这有效 但是如果我们将其更改为 我收到“ TypeError：无法将复数转换为浮点数”。 如果现在我们省略显式的，我将得到“ ValueError：设置具有序列的数组元素”。 有人可以解释发生了什么，以及如何做到无误吗？我迷路了。 问题答案： 要插入complex或in ，您显然需要将其视为数组，因此可以将其索引或分配给的一个切片： 看来NumPy无法正确处理这种情

问题内容： 有了这段代码，我得到了这个答案。为什么我得到负值？ 问题答案： 在您的平台上，np.arange返回dtype’int32’的数组： 数组的每个元素都是32位整数。平方导致结果不适合32位。结果被裁剪为32位，并且仍然解释为32位整数，这就是为什么看到负数的原因。 编辑： 在这种情况下，可以通过在平方之前构造dtype’int64’数组来避免整数溢出： 请注意，使用numpy时，发现的

问题内容： 我尝试加载已保存的SVM模型时遇到此错误。我尝试卸载sklearn，NumPy和SciPy，然后再次重新安装最新版本（使用pip）。我仍然收到此错误。为什么？ 更新： 确定，请按照此处和 该错误现在消失了，尽管我仍然不知道为什么会首先发生该错误… 问题答案： 根据MAINT：沉默有关更改dtype / ufunc大小的Cython警告。-numpy / numpy ： 每当您导入针对比

问题内容： 如何检查datetime64是否为NaT？我似乎无法从文档中挖掘任何东西。我知道Pandas可以做到，但我不想对如此基本的东西添加依赖。 问题答案： 简介： 这个答案是在Numpy版本为1.11的时候写的，而NAT比较的行为应该从版本1.12开始改变。显然不是这种情况，答案的第二部分就错了。答案的第一部分可能不适用于新版本的numpy。确保已检查以下MSeifert的答案。 第一次进行

问题内容： 我想将数据框的索引（行）从float64更改为字符串或unicode。 我认为这会起作用，但显然不会： 错误信息： 问题答案： 您可以这样操作： 至于为什么将处理方式从int转换为float的原因不同，那就是numpy的特殊性（pandas所基于的库）。 每个numpy数组都有一个 dtype ，它基本上是其元素的 机器 类型：以这种方式， numpy直接处理本机类型 ，而不处理Pyt

问题内容： 我有一个形状为（12，）的numpy数组。我想重塑它，使[[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]]变为 我尝试了a.reshape（3,4）和a.reshape（-1,4），但是没有任何东西可以产生我想要的东西。有没有一种简单的方法可以做到这一点，还是我需要创建一个新数组并分别设置每个值？ 问题答案： 重塑形状以将第一个轴分成两个，后者的长度和转置- 或按以下顺序重塑

问题内容： 我有两个相关的numpy数组和。我需要从中选择随机行，并将其存储在数组中，并将其对应的值附加到随机选择的点的索引上。 我有另一个数组，它存储我不想采样的索引列表。 我怎样才能做到这一点？ 样本数据： 如果这些是随机选择的（其中）： 所需的输出将是： 我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 您可以使用以下方法创建随机索引： 然后，您只需要使用结果索引数组：

问题内容： 我有具有重复值的numpy 2d数组。 我正在搜索这样的数组。 输入是列表，其编号类似于列0的值。我想要的最终结果是任何形式的结果行，例如数组，列表或元组 我的代码工作正常，但似乎不是pythonic。有没有更好的多值搜索策略？ 就像只进行一次查找即可获取所有值的地方。 我的真实数组很大 问题答案： 方法1： 使用- 方法2： 使用-

问题内容： 我正在尝试使用numpy中的arpgpartition，但似乎出了点问题，我似乎无法弄清楚。这是正在发生的事情： 这些是排序数组的前5个元素 但是当我使用 当我认为应该得到与排序数组相同的结果时？ 当我使用3作为参数时，它可以正常工作 这对我来说没有多大意义，希望有人可以提供一些见解？ 编辑：重新解释这个问题，因为argpartition是否保留k个分区元素的顺序更有意义。 问题答案：

问题内容： 原始问题 当我尝试分配数组的某些元素时，我收到一条非常奇怪的错误消息。我正在使用切片和一组索引的组合。请参阅以下简单示例。 此代码引发以下内容： ValueError：形状不匹配：形状（3,4）的值数组无法广播到形状（3,4）的索引结果 - 跟进 将slice和seq组合使用时要小心。整数 正如在github上指出的： 这是numpy设计的工作方式，但是x [0] [:, I]与x [

问题内容： 我需要一种快速的方法来保持运行最大的numpy数组。例如，如果我的数组是： 我想要： 显然我可以做一个小循环： 但是我的数组有成千上万的条目，我需要多次调用。似乎必须要有一个小技巧才能删除循环，但我似乎找不到任何有效的方法。另一种选择是将其编写为C扩展，但似乎我会重新发明轮子。 问题答案： 为我工作。

问题内容： 在NumPy中，我可以通过以下方式获取特定数据类型的大小（以字节为单位）： 要么： 例如： 我有两个问题。首先，有没有一种方法可以在 不创建 数据类型 实例的情况 下获取此信息？其次，和之间有什么区别？ 问题答案： 您需要一个的实例来获取itemsize，但不需要一个的实例。（很快就会知道，它是数组的属性，而不是dtype。） 例如 至于之间的区别和，只是。 例如