问题内容： 继一些在线调查（1，2，numpy的，SciPy的，scikit，数学），我已经找到了计算的几种方法 在Python欧氏距离 ： 我想知道是否有人可以就 效率* 和 精度 方面认为上述哪一项（ 或我未找到的其他任何 理由）提供最佳见解。如果有人知道任何的 资源（S） ，其中讨论的主题，这也将是巨大的。 *** __ 的 背景下 ，我在有趣的是，在计算对数元组之间的欧氏距离，例如之间的距

问题内容： 我想切片一个numpy数组以获得最后一个维度中的第i个索引。对于3D阵列，这将是： 但是我正在编写一个函数，可以获取任意维度的数组，因此对于4D数组，我需要，依此类推。有没有一种方法可以获取任何数组的切片，而无需显式编写数组维？ 问题答案： 存在或，它正是这样做的： 如果您想在方括号符号之外使用Ellipsis，则它是python对象。

问题内容： 我从另一个线程@EnricoGiampieri对累积分布图python的回答中获得了提示，我写道： 我在np.histogram的文档中输入了density = 1，它说： “请注意，除非选择了单位宽度的bin，否则直方图值的总和将不等于1；这不是概率质量函数。” 好吧，的确，当绘制它们时，它们的总和不是1。但是，我不理解“统一宽度的箱”。当我将垃圾箱设置为1时，我得到一个空图表；当我

问题内容： 我有一个3d数组，其中填充了从0到N的整数。我需要一个与该数组等于1、2、3，… N的位置对应的索引列表。我可以使用np.where进行如下操作： 但这很慢。根据这个问题 快速python numpy在哪里功能？ 应该可以大大加快索引搜索的速度，但是我无法将那里提出的方法转移到我获取实际索引的问题上。加快上述代码的最佳方法是什么？ 作为附加组件：我想稍后存储索引，使用np.ravel_

问题内容： 如果我有这样的表： 我可以在Qlik中提出5个唯一的hID。我该如何在Python中使用Pandas数据框？还是一个numpy数组？同样，如果这样做，我将在Qlik中得到8。在大熊猫中做这件事的等效方法是什么？ 问题答案： 计算不同的值，使用： 仅计算非空值，请使用： 计算包括空值在内的总值，请使用属性： 使用布尔索引： 或使用： 输出：

本文向大家介绍更改Pandas Dataframe中一列或多列的数据类型，包括了更改Pandas Dataframe中一列或多列的数据类型的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将学习一种或多种列数据类型到另一种数据类型的转换。我们将使用DataFrame.astype()方法。 我们必须传递来自Python，Pandas或Numpy的任何数据类型以更改列元素的数据类型。我们还可

问题内容： 我安装了Python 2.7和NumPy。我已经下载了SciPy的预构建二进制文件，但是安装脚本因以下错误而失败： 找不到Blas库。可以在文件（部分）中指定搜索目录的目录，也可以通过设置BLAS环境变量来指定 目录。 我真的对这件事还不了解。我以为这是一个简单的安装过程，但事实并非如此。我用Google搜索了BLAS环境变量，但是找不到任何合适的变量。任何帮助表示赞赏。 麦克风 编辑

问题内容： 我有一个3,076,568个二进制值（1s和0s）的NumPy数组。我想将其转换为矩阵，然后在Python中转换为灰度图像。 但是，当我尝试将数组重塑为1,538,284 x 1,538,284矩阵时，出现内存错误。 如何减小矩阵的大小，以便将其变成适合屏幕显示的图像而又不丢失唯一性/数据？ 此外，如何将其转换为灰度图像？ 任何帮助或建议，将不胜感激。谢谢。 问题答案： 您的“二进制值

问题内容： 我想每天从某个小时开始（每天24小时）对TimeSeries进行重新采样。 喜欢： 结果我得到： 结果我希望： 几个星期前，你可以传递到参数，它的工作完全罚款。但现在它合并为。 我是否正在使用已修复的错误？我如何才能以高效且pythonic（或大熊猫）的方式获得期望的结果？ 版本： python 2.7.3 熊猫0.9.0rc1（但在0.8.1中也不起作用） numpy 1.6.1 问

问题内容： 我的问题很简单，假设我有一个像 我想得到一个像 但是，如果您编写类似 要么 它不会工作。 到目前为止，我发现的唯一方法是编写如下内容： 但我绝对可以确定，有更好的方法可以做到这一点。有谁有想法吗？ 问题答案： 进行整数除法并返回。 将数组转换为float并完成技巧：

问题内容： 我正在尝试在基于Alpine 3.1的docker容器中安装numpy。我正在使用以下Dockerfile： 直到出现以下错误，此方法运行良好： 给出相同的错误。 我缺少任何配置/安装步骤吗？ 问题答案： 如果你没有必要需要安装的，你可以从高山仓库安装它。包已命名且位于存储库中，请参见此处。对我有用的最小示例 文件内容

问题内容： 我有2 x 4和3 x 4的矩阵。我想找到各行之间的欧几里得距离，并在最后得到2 x 3的矩阵。这是一个带for循环的代码，它针对所有b行向量计算a中每个行向量的欧式距离。在不使用for循环的情况下该如何做？ 问题答案： 只需在正确的位置使用：

问题内容： 我对（N，）维数组和（N，1）维数组之间的转换有疑问。例如，y是（2，）维。 但是下面将显示y2为（2,1）维。 在不复制的情况下将y2转换回y的最有效方法是什么？ 谢谢汤姆 问题答案： 为此工作 还请注意，除非需要复制新形状（在这里不需要这样做），否则它不会复制数据：

问题内容： 背景：我刚刚开始使用scikit-learn，并在页面底部阅读了关于joblib和pickle的信息。 使用joblib替换pickle（joblib.dump和joblib.load）可能会更有趣，这在大数据上效率更高，但只能在磁盘而不是字符串中进行酸洗。 问题答案： 通常，在大型numpy数组上，joblib明显要快得多， 因为它对numpy数据结构的数组缓冲区具有特殊的处理方式。

问题内容： 有人遇到过这个问题吗？假设您有两个类似以下的数组 有没有一种方法可以比较b中a中的哪些元素？例如， 我正在尝试避免循环，因为要花费数百万个元素才能解决问题。有任何想法吗？ 干杯 问题答案： 实际上，有一个比以下任何一种方法更简单的解决方案： 所得的c为：