问题内容: 我有一个二维数组,看起来像这样: 添加额外的行和列的最有效方法是什么: 为了获得奖励积分,我还希望能够剔除单个行和列,因此例如在下面的矩阵中,我希望能够剔除所有的a,仅留下x-特别是试图同时删除第n行和第n列- 我希望能够尽快执行此操作: 问题答案: 我能想到的最短的代码行是第一个问题。 第二个问题
问题内容: 我正在使用numpy.save函数保存NumPy数组。我希望其他开发人员能够使用C语言从这些文件中读取数据。所以我需要知道numpy如何在file中组织二进制数据。确定,当我保存’i4’数组时很明显,但是包含某些结构的数组的数组又如何呢?在文档中找不到任何信息 UPD:可以说tha数据类似于: UPD2:如何保存“动态”数据(dtype-对象) 从C那里读那个东西真的吗? 问题答案:
问题内容: 该问题基于以下较早的问题: 给定一个数组: 并给出其索引: 如何将它们整齐地堆叠在一起以形成新的2D阵列?这就是我想要的: )Divakar的这种解决方案是我目前用于2D阵列的解决方案: 现在,如果要传递3D数组,则需要修改此函数: 但是此功能现在仅适用于3D阵列-我无法将2D阵列传递给它。 我是否可以通过某种方式将其推广到任何维度?这是我的尝试: 我在这条线上遇到麻烦: 我该如何
问题内容: 我正在尝试使用Cython的numpy中提供的点积,矩阵求逆和其他基本线性代数运算。诸如(求反),(点积),(矩阵/数组的转置)之类的函数。从Cython函数进行调用会产生很大的开销,而该函数的其余部分是用Cython编写的,因此我想避免这种情况。 如果我假设用户已安装,是否可以执行以下操作: 作为,并调用这些函数?或者直接调用BLAS(或者这些核心操作的numpy调用是什么)? 举个
问题内容: 我正在寻找一种有效的方法,用于将图像有效地划分为较小的区域,分别处理每个区域,然后将每个过程的结果重新组合为一个已处理的图像。Matlab为此提供了一个名为blkproc的工具(在较新的Matlab版本中被替换)。 在理想情况下,函数或类也将支持输入矩阵中各部分之间的重叠。在Matlab帮助中,blkproc定义为: B = blkproc(A,[mn],[mborder nborde
问题内容: 我还没有摸索关键概念。 我想创建一个3维数组,并使用函数调用的结果填充每个单元格-即该函数将使用不同的索引多次调用并返回不同的值。 注意:自编写此问题以来,文档已更新为更清晰。 我可以用零(或为空)创建它,然后用for循环覆盖每个值,但是直接从函数中填充它似乎更干净。 听起来很完美。阅读文档听起来好像每个单元调用一次该函数。 但是当我实际尝试时… 我希望得到类似的东西: 重复4次。 我
问题内容: 这是我目前的方式。有什么办法可以使用矩阵运算吗?X是数据点。 问题答案: 您是否要使用高斯核进行图像平滑?如果是这样,则scipy中有一个函数: 更新的答案 这应该可以工作- 尽管仍不能100%准确,但它会尝试考虑网格每个像元内的概率质量。我认为在每个像元的中点使用概率密度的准确性稍差,尤其是对于小内核。有关示例,请参见https://homepages.inf.ed.ac.uk/rb
问题内容: numpy的具有看起来他们可被用于同样的东西三个不同的函数—不同之处在于可 仅 被用于逐元素,而且可以在特定轴,或所有元件一起使用。为什么不仅仅存在?在性能上有一些微妙之处吗? (类似vs. vs. ) 问题答案: 只是的别名。此函数仅在 单个 输入数组上起作用,并在整个数组中找到最大元素的值(返回标量)。或者,它接受一个参数,然后沿输入数组的轴找到最大值(返回一个新数组)。 的默认行
问题内容: 我正在使用scikit-learn和numpy,并且想要设置全局种子,以便我的工作可重复。 我应该使用还是? 编辑: 从评论中的链接,我知道它们是不同的,并且numpy版本不是线程安全的。我想特别知道要使用哪个创建IPython笔记本进行数据分析。scikit- learn的某些算法涉及生成随机数,我想确保笔记本在每次运行时都显示相同的结果。 问题答案: 我应该使用np.random.
问题内容: 我有以下数组 我想找到连续为零的数组的开始和结束索引,输出上方的数组如下所示 我想做得尽可能高效。 问题答案: 这是一个相当紧凑的矢量化实现。我已经更改了一些要求,所以返回值有点“ numpythonic”:它创建一个形状为(m,2)的数组,其中m是零的“游程”数。第一列是每次运行中前0个的索引,第二列是运行后第一个非零元素的索引。(例如,此索引模式匹配切片的工作方式以及函数的工作方式
问题内容: 让我们使用例如 以下代码将为数组的每个值返回正弦值: 但是我的机器有32个内核,所以我想利用它们。(对于类似的事情,开销可能不值得,但是我实际上想要使用的功能要复杂得多,并且我将处理大量数据。) 这是最好的方法(阅读:最聪明还是最快): 还是有更好的方法来做到这一点? 问题答案: 有 是 一个更好的办法:numexpr 从他们的主页稍微改写了一下: 它是用C编写的多线程VM,可以分析表
问题内容: 我正在尝试使用csv文件读取文件,但某些字段是包含逗号的字符串。字符串用引号引起来,但是numpy不能将引号识别为定义了单个字符串。例如,使用“ t.csv”中的数据: 编码 产生错误: ValueError:检测到一些错误!第2行(获得4列而不是3列) 我正在寻找的数据结构是: 查看文档,我看不到任何解决方案。有没有办法用numpy做到这一点,或者我只需要使用模块读入数据,然后将其转
问题内容: 我一直在寻找一些方法来轻松地对我的一些简单分析代码进行多线程处理,因为我注意到numpy仅使用一个内核,尽管事实上它应该是多线程的。 我知道numpy是为多个内核配置的,因为我可以看到使用numpy.dot的测试使用了我的所有内核,因此我只是将Mean重新实现为点积,并且运行速度更快。是否有某些原因意味着不能自己快速运行?我发现较大的数组具有类似的行为,尽管该比率比示例中显示的3接近2
问题内容: 我有一个形状为(6,2)的numpy数组 我需要一个步长为1且窗口大小为3的滑动窗口,如下所示: 我正在寻找一种解决方案。如果您的解决方案可以参数化原始数组的形状以及窗口大小和步长大小,那就太好了。 问题答案: In [1]: import numpy as np 您可以这样写: 只要,这实际上并不取决于原始数组的形状。请注意,在交互式版本中,我从不使用任何长度。形状的第二维无关紧要;
问题内容: 午夜过后,也许有人知道如何解决我的问题。我想将相邻单元格的数量(这意味着具有其他值的数组字段的数量,例如数组值附近的零)作为 每个有效值的 总和 ! 。 例: 如果我的值的结构变化,我如何以这种方式计算零的数量?我以某种方式认为必须使用SciPy的binary_dilation函数,该函数能够扩大值结构,但是对重叠的简单计数不能使我得出正确的总和? 问题答案: 使用 卷积 计算邻居数: