问题内容： 我要寻找一个量化的方式来索引的索引。 例如： 我想建立一个新的数组，以便该数组中的每一行（i）都是array的row（i），并由数组inds（i）的行索引。我想要的输出是： 我可以通过循环来实现： 但我正在寻找一种纯矢量化的解决方案。 问题答案： 使用索引数组对另一个数组进行索引时，每个索引数组的形状应与 输出 数组的形状匹配。您希望列索引匹配，并且您希望行索引匹配输出的行，例如： 由

问题内容： 可以说我有一个数组： 我想创建一个接受数组和形状的函数，然后将数组拆分为给定形状的块 而无需 填充。因此，如有必要，通过重叠某些部分。例如： 我设法创建了以上输出。但是我不知道如何将其推广到所有数组和所有块大小。 优选地，对于3D阵列。 如果没有必要重叠，则应避免重叠。另一个例子： 接近，但要求数组和块形状兼容。 问题答案： 在scikit-image中有一个内置的功能可以做到这一点-

问题内容： 如何串联这些数组？ 首先具有形状 第二个形状 最终结果应该是 我试过了 但是我得到这个错误 我究竟做错了什么？ 问题答案： 要使用，我们需要将第二个数组扩展到，然后沿着- 或者，我们可以使用它来照顾它- 样品运行- 如果是这样，它的一个阵列具有的形状，很可能所有的数据都包含在它的唯一元素，我们需要 压扁 在连接前出来。为此，我们也可以使用它。这里是一个示例，目的是为了清楚地说明这一点-

问题内容： 我正在尝试将二维数组转换为具有命名字段的结构化数组。我希望2D数组中的每一行成为结构化数组中的新记录。不幸的是，我没有尝试过以我期望的方式工作。 我从开始： 我想转换为以下形式： 我尝试过的 这两种方法都尝试将myarray中的每个条目转换为具有给定dtype的记录，因此将插入多余的零。我不知道如何获取它以将每一行转换为一条记录。 另一尝试： 这次不执行任何实际转换。内存中的现有数据只

问题内容： 我有一个脚本，生成 带有和形状为的二维s 。现在，我正在使用阵列并执行IO操作。但是，这些功能对于每个阵列都需要花费几秒钟。是否有更快的方法来保存和加载整个数组（即，无需假设其内容并减少它们）？我愿意在保存之前将s转换为另一种类型，只要准确保留数据即可。 问题答案： 对于真正的大型阵列，我听说过几种解决方案，它们大多是对I / O懒惰： NumPy.memmap，将大数组映射为二进制形

问题内容： 我正在使用2D形状数组存储经度和纬度对。一方面，我必须合并两个2D数组，然后删除所有重复的条目。我一直在寻找类似于numpy.unique的函数，但是我没有运气。我一直在考虑的任何实现都看起来“没有优化”。例如，我正在尝试将数组转换为元组列表，使用set删除重复项，然后再次转换为数组： 是否有任何现有的解决方案，所以我不会重新发明轮子吗？ 为了清楚起见，我在寻找： 顺便说一句，我只想使

问题内容： 参数在某些函数（例如或或其他数学函数）中的用途是什么？ 如果结果很大，使用该参数来改善计算时间或内存效率是否有帮助？ 该线程提供了有关 如何 使用它的一些信息。但是我想知道什么 时候 应该使用它，其好处是什么？ 问题答案： 带有参数的函数将创建新对象。这通常是您从函数中所期望的：提供一些数组，并使用转换后的数据获得一个新数组。 但是，假设您想连续调用该函数数千次。每个函数调用都会创建一

问题内容： 我只需要找到1D中最小的第n个元素。 例如： 我想获得第五个最小的元素，所以我想要的输出是。 我当前的解决方案是这样的： 但是，找到5个最小的元素然后再选择最大的元素对我来说似乎很笨拙。有更好的方法吗？我是否缺少一个可以实现目标的功能？ 有些问题的标题与此相似，但我没有看到任何答案。 编辑： 我本来应该提到它，但是性能对我来说很重要。因此，虽然不错的解决方案对我来说不起作用。 结果：

问题内容： 我要重新安装并在我的Ubuntu Lucid上。由于这些东西带有相当多的依赖性，所以我想知道是否有一个全面的测试套件来检查新安装是否真的有效。 当然，我只能拿一堆脚本并逐个运行它们，以查看它们是否继续运行，但这无法避免将来在某些情况下我会尝试使用以前没有使用过的脚本的情况。之前不使用它会破裂（或者更糟的是，默默地产生废话）。 问题答案： 是。这两个软件包都有一个方法。 请注意，如果您没

问题内容： 在Numpy中，和和作为一个numpy数组，似乎都返回该数组的非零索引。这三个电话之间有什么区别？ 在文档上说： 与相同。 为什么要有一个只对输出进行转置的函数？什么时候如此有用以至于它应该具有单独的功能？ 和之间有什么区别？他们不会返回完全相同的结果吗？ 问题答案： 和两个就给大家介绍其中数组中的元素信息。 的工作方式与您发布的表单相同，但是具有第二种形式： 可以粗略地认为它是条件表

问题内容： 逐块构建大型数据帧时，Pandas的性能令我感到困惑。在Numpy中，通过预分配一个大的空数组然后填充值，我们（几乎）总是可以看到更好的性能。据我了解，这是由于Numpy立即获取其所需的所有内存，而不是每次操作都必须重新分配内存。 在Pandas中，通过使用该模式，我似乎获得了更好的性能。 这是一个带有计时的例子。该类的定义如下。如您所见，我发现预分配比使用！慢大约10倍。使用适当的d

问题内容： 我有两个感兴趣的矩阵，第一个是“单词袋”矩阵，有两列：文档ID和术语ID。例如： 另外，我有一个“索引”矩阵，其中矩阵的每一行都包含单词袋矩阵中给定文档ID的第一行和最后一行的索引。例如：第0行是文档ID 0的第一个和最后一个索引。例如： 我想做的是随机抽取文档ID的样本，并获取这些文档ID的所有单词行。单词袋矩阵大约有1.5亿行（〜1.5Gb），因此使用numpy.in1d（）太慢了

问题内容： 在将其标记为重复之前，让我向您解释，我已经阅读了此页面以及许多其他内容，但仍然没有找到解决问题的方法。 这就是我遇到的问题：给定两个2D数组，我想在两个数组上应用函数F。F将两个一维数组作为输入。 请注意，这仅用于演示。这里真正的问题是在两组一维数组上工作的泛型函数F。 向量化要么完全失败，要么出错，或者应用逐个元素的功能，而不是逐个数组（或逐行） 迭代地应用功能；例如，使用上面所定义

问题内容： 我有一个2D Numpy数组，包含从0到n的值。我想要一个长度为n的列表，以使该列表的第i个元素是值i + 1（不包括0）的所有索引的数组。 例如，对于输入 我期望得到 我发现了一个相关的问题： 在numpy数组中获取重复元素的所有索引的列表， 这可能会有所帮助，但我希望找到一个更直接的解决方案，该方法不需要展平和排序数组，并且尽可能高效。 问题答案： 这是一种矢量化方法，适用于任意数

问题内容： 我有一个数组： 我想创建的另一个数组和其唯一的元素为x。 我已经试过这段代码： 但是它会产生一系列形状。 我当然可以做： 但我希望该解决方案能够轻松扩展到更大的形状，例如： 无需在所有索引上运行循环。 有什么建议可以做到这一点吗？ UPD1 数组可能不同，如： 它们也可能具有不同的形状，但是对于那种情况，一个简单的构造函数就可以了 UPD2 我真的想要一种可以处理任意形状（不一定都一样