问题内容： 我尝试了解如何使用来处理数组（线性代数中的向量）。 在以下示例中，我生成两个 和： 对我来说，和根据线性代数定义具有相同的形状：1列，3列，但不适合。 现在，该 产品： 我有三个不同的输出。 和之间有什么区别？为什么点不起作用？ 这些点产品也存在一些差异： 问题答案： 请注意，您不仅在处理一维数组： 因此，是2D阵列。您还可以在：（1,3）的输出中看到这一点，因为（3，）是一个维度，它

问题内容： 所以我有一个 矩阵和一个 向量。我正在尝试编写代码以向量减去矩阵中的每一行。 我目前有一个 循环遍历该循环，并 通过向量减去矩阵中的-th行。 有没有一种方法可以通过向量简单地减去整个矩阵？ 谢谢！ 当前代码： 这是 矩阵的 第-行， 是向量。我可以这样做，这样就不需要 循环了吗？ 问题答案： 在作品，但 只有当轴的联动轴具有相同的尺寸 。这是从矩阵成功减去向量的示例： 之所以可行，是

问题内容： 由于对我的程序来说，数组的快速索引是非常必要的，而且考虑到性能，花式索引没有良好的声誉，因此我决定进行一些测试。尤其是由于它发展很快，我尝试了哪种方法与numba一起工作。 作为输入，我一直在我的small-arrays-test中使用以下数组： 以下是我的大数组测试的以下数组（此处用于处理来自的重复数）： 在不使用numba的情况下会产生以下计时： 并使用，在-mode中使用jitt

问题内容： 这是我的问题，我有一个像这样的数据框： 我只想计算整个数据帧的平均值，因为以下方法不起作用： 然后我想出了： 但是，此技巧不适用于计算标准偏差。我最后的尝试是： 除了在后一种情况下，它使用了numpy中的mean（）和std（）函数。这不是平均值的问题，而是std的问题，因为pandas函数默认使用，而不是numpy的where 。 问题答案： 您可以将数据框转换为单列（将形状从5x3

问题内容： 我想检查变量是否为None或numpy.array。我已经实现了此功能。 但是，此代码引发ValueError。什么是直截了当的方式？ 问题答案： 使用测试是否是假设的其他可能值有真值。但是，大多数NumPy数组根本没有真值，因此无法应用于它们。 如果要测试对象是否为，最通用，最可靠的方法是直接使用以下检查： 这不依赖于具有真值的对象，因此它适用于NumPy数组。 注意测试必须是，不是

问题内容： 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： 这是我目前的解决方案： 它可以工作，但是执行此操作是否更短/更优雅？ 问题答案： 在随后的步骤中使用然后分配索引和数组值- 请注意，我们避免使用，这可能会减慢速度。 样品运行- 性能 注意： 时间包括转换到数据帧，这是该解决方案的最终用例。

问题内容： 和之间有什么区别？ 我已经阅读了文档页面，但是当我只想随机地对数组元素进行随机排列时，我不明白两者之间是否有任何区别。 确切地说，假设我有一个数组。 如果我想生成x的随机排列，那么和之间有什么区别？ 问题答案： 与以下内容有两个区别： 如果传递了数组，它将返回该数组的改组后的 副本 ；将数组改组到位 如果传递一个整数，它将返回一个改组范围，即 如果x是整数，则随机置换np.arange

问题内容： 我正在尝试创建一个矩阵以显示Pandas数据框中的行之间的差异。 我要这样： 要变成这样（差异垂直）： 这是可以通过内置函数实现的，还是需要构建一个循环以获得所需的输出？谢谢你的帮助！ 问题答案： 这是numpy广播的标准用例： 我们使用values属性访问基础的numpy数组，并引入了一个新轴，因此结果是二维的。 您可以将其与原始系列结合使用： 由于@Divakar，也可以使用以下命

问题内容： 假设我有以下numpy矩阵（简化）： 现在，我想从最接近“搜索”向量的矩阵中获取向量： 我所做的是以下几点： 结果有效，但是 是否有本机numpy解决方案来提高效率？ 我的问题是，矩阵越大，整个过程就越慢。还有其他解决方案可以更优雅，更有效地解决这些问题吗？ 问题答案： 方法1 我们可以使用快速的最近邻居查询，这在内存和性能上都非常有效- 方法＃2 与- 方法＃3 与最近的邻居- 方法

问题内容： 我需要函数或函数。 有各种和功能，但我很惊讶地发现缺少的功能。 为了使事情正常，我一直在使用这种相当慢的替代方法 我的数组通常包含32,000个元素，因此这被证明是一个瓶颈。我很想尝试，和，但是我认为我应该在这里提出问题，因为可能会有更好的解决方案。 问题答案： 我有一个更快的机制，尽管您需要运行一些测试以查看准确性是否足够。 这是原始的exp / sum / log版本： 这是一个使

问题内容： 我想通过numpy percentile（）函数通过熊猫的agg（）函数，就像我在下面对其他各种numpy统计函数所做的那样。 现在我有一个数据框，看起来像这样： 我的代码如下所示： 上面的代码有效，但我想做类似的事情 即指定各种百分位数从agg（）返回 应该怎么做？ 问题答案： 也许不是超级有效，但是一种方法是自己创建一个函数： 然后将其包含在您的： 请注意，虽然这是 应 该如何做的

问题内容： 我知道要遍历关键字几个维度的列表。例如，如果我有这个： 我用它，我有这样的事情： 是否有一种等效的，简单的方法可以对数组执行相同的操作？ 问题答案： 这个问题已经被问过几次了： 使用numpy构建两个数组的所有组合的数组 第一个链接具有一个有效的numpy解决方案，尽管没有提供基准测试，但据称它比itertools快几倍。该代码由名为pv的用户编写。如果您认为有用，请点击链接并支持他的

问题内容： 我试图将数组的成员设置为小于nan的阈值。这是QA / QC过程的一部分，传入数据可能已经具有nan插槽。 例如，我的阈值可能是-1000，因此我想在以下数组中将-3000设置为nan 以下内容： 产生正确的行为，但也会产生RuntimeWarning，但会产生禁用警告的开销 有点沉重，可能有点不安全。 尝试使用花式索引进行两次索引如下所示不会产生任何效果： 我认为这是因为复制是由于整

问题内容： 基本问题是：执行以下操作时会发生什么？ 给定以下内容： 我明白那个： 与相同，直接分配给所指示的项目 与相同，即会进行加法 但是当我这样做时会发生什么 ： 特别： 这和一样吗？（这不是就地操作） 如果是，在这种情况下是否有所不同： 一个指数，或 一个或 一个对象 背景 我开始研究此问题的原因是在使用重复索引时遇到了非直觉的行为： 问题答案： 您需要意识到的第一件事是，它并不完全映射到，

问题内容： 我有一个像这样的numpy数组： 我这样进行转换以减少内存需求： 结果是： 但是，当我这样做时： 我得到： 有什么想法吗？最终，numpy数组包含用于二进制分类问题的标签。到目前为止，我已经像在Keras ANN中一样使用了它，并且效果很好，并且我取得了不错的性能。那么实际上有必要跑步吗？ 问题答案： 您不需要使用，因为我猜您正在执行多标签分类。为了避免一劳永逸（！），让我解释一下。