问题内容： 几年前从这个问题开始，在numpy中是否有规范的“移位”功能？我从文档中看不到任何东西。 这是我正在寻找的简单版本： 使用它就像： 这个问题来自于我昨天尝试[编写快速滚动产品的](http://codingdict.com/questions/163825尝试。我需要一种“转移”累积乘积的方法，我所能想到的就是在中复制逻辑。 因此比快得多。此版本的功能执行得更好： 更快的版本只是简单地

问题内容： 这就是您如何将列表分成大小均匀的块？ 用于将数组拆分为多个块。无论如何，对于使用Numpy的巨型阵列，这样做是否更有效率？ 问题答案： 尝试。 从文档中： 与相同，但如果组的长度不相等，则不会引发异常。 如果块数> len（array），您将获得嵌套在内部的空白数组，以解决此问题-如果将拆分数组保存在中，则可以通过以下方式删除空数组： 只需将其保存回去即可。

问题内容： 我想打开一个新的文本文件，然后将numpy数组保存到该文件。我写了这段代码： 我收到此错误： 有人知道怎么了吗？ 另外，我在终端中找到了一个名为file_2的空文件，但是里面没有任何内容。 编辑：我正在使用Python3.4 问题答案： 看来您正在使用Python3。因此，请以二进制模式（）而非文本模式（）打开文件： 另外，关闭文件句柄，以确保将所有内容都写入磁盘。您可以使用-stat

问题内容： 我想要一个2d NumPy数组（x，y）的列表，其中每个x分别位于{-5，-4.5，-4，-3.5，…，3.5、4、4.5、5}中，并且与y相同。 我可以做 然后遍历所有可能的对，但是我敢肯定有更好的方法… 我想要一些看起来像这样的东西： 但是顺序并不重要。 问题答案： 您可以使用它，它通常比在一步中创建数组要方便得多： 对于类似linspace的功能，请用一个复数代替步（即），该复数

问题内容： 我有一个二进制数组，我想将其转换为整数列表，其中每个int是该数组的一行。 例如： 我想转换成。 问题答案： 我曾经在这里问过类似的问题。这是我的回答，适合您的问题：

问题内容： 我有以下代码： 制作饼图。然后，我要做的就是将其保存到文件中。但是为什么失败了？ 我收到此错误： 问题答案： 那么是一个numpy数组，因为for的返回类型是一个对象的numpy数组。

问题内容： 用于导入具有不同数据类型的表数据的可用numpy.loadtxt或numpy.genfromtxt是什么？使用的可用缩写是什么（例如， i32 为整数）？ 问题答案： 除了，还有以下变量：

问题内容： 我试图用来读取RGB图像并将其转换为灰度。 在matlab中，我使用以下代码： 在matplotlib教程中，他们没有介绍。他们只是读了图像 然后将它们切成薄片，但这与根据我的理解将RGB转换为灰度不是同一回事。 我发现很难相信numpy或matplotlib没有将rgb转换为灰色的内置函数。这不是图像处理中的常见操作吗？ 我写了一个非常简单的函数，可以在5分钟内使用导入的图像。这是非

问题内容： 我正在使用Python（通过）包装的C库来运行一系列计算。在运行的不同阶段，我想将数据放入Python，尤其是数组。 我正在使用的包装对数组数据进行两种不同类型的返回（这对我特别有意义）： Array：当我这样做时（其中x是数组，我得到一个回报。我知道该数据是文档中内部数据的副本，我能够轻松地将其放入数组中： 这将返回数据的一维数组。 指向数据的指针：在这种情况下，从库的文档中可以了解

问题内容： 假设和。我正在寻找最好的方法来重复精确的时间，然后以的形式放置一个扁平数组。 我想尽可能快地执行此操作，因为我必须执行多次。我正在使用Python和numpy，并且数组定义为numpy.ndarray。我周围中搜索和了解，并能很好地被用来重复每个元素次，但我想每个人重复不同的时间。 一种方法是： 我想知道是否有更好的方法。 问题答案： 这就是它的作用： 在纯Python中，您可以执行以

问题内容： 有没有一种简单的方法来索引列表（或数组，或其他）中 除 特定索引 之外的 所有元素？例如， 将把该物品退回位置3 将返回整个列表，除了3 问题答案： 对于 列表 ，您可以使用列表组合。例如，要制作不含第3个元素的副本： 这是非常通用的方法，可以与所有可迭代对象（包括numpy数组）一起使用。如果要更换有，将是一个迭代器，而非列表。 或者，您可以通过以下方式就地完成此操作： 在 nump

问题内容： 我有一个一维数字数组，想计算所有成对的欧几里得距离。我有一种方法（感谢SO）在广播中执行此操作，但是它效率低下，因为它两次计算每个距离。而且它的伸缩性不好。 这是一个示例，它为我提供了1000个数字的数组。 我可以使用scipy / numpy / scikit-learn中最快的实现来执行此操作，因为它必须扩展到一维数组具有> 10k值的情况。 注意：矩阵是对称的，所以我猜想通过解决

问题内容： 我知道如何在R中执行此操作。但是，熊猫中是否有任何函数可以将数据帧转换为包含两个同时出现的计数的nxn同时出现矩阵。 例如矩阵df： 将产生： 由于矩阵是在对角线上镜像的，所以我想会有一种优化代码的方法。 问题答案： 这是一个简单的线性代数，您将矩阵与其转置相乘（您的示例包含字符串，请不要忘记将它们转换为整数）： 如果像R答案中一样，如果您想重设对角线，则可以使用numpy的：

问题内容： 我希望对多维numpy数组的某些部分易于阅读。对于任何数组，访问第一维都是容易的（）。另一方面，访问第六维是“困难的”（尤其是阅读）。 有一个更好的方法吗？特别是有没有一种方法，在编写程序时不知道轴？ 编辑：索引维不一定是最后一个维 问题答案： 如果您想要一个视图并且想要快速查看，您可以手动创建索引： 它比使用s索引快得多，并且仅慢一点： 但是可能不那么可读，因此，如果经常需要，您可能

问题内容： 我需要获得一个 k大小的 样本，而无需从总体中进行替换，而总体中的每个成员都有相关的权重（W）。 如果没有替换，Numpy的 random.choices 将不会执行此任务，并且 random.sample 不会接受加权输入。 当前，这是我正在使用的： 虽然这样做有效，但它需要从数组来回切换到列表再回到数组，因此不理想。 我正在寻找最简单，最容易理解的解决方案，因为此代码将与他人共享。