问题内容： 我需要找到最快的方法来对具有数百万行和约一百列的数据框中的每一行进行排序。 所以像这样： 需要成为： 现在，我将排序应用于每一行，并逐行建立一个新的数据框。我还在每行中做一些额外的，不太重要的事情（因此为什么我使用熊猫而不是numpy）。改为创建列表列表，然后立即构建新的数据框，会更快吗？还是我需要去赛顿？ 问题答案： 我想我会在numpy中这样做： 我曾以为这可能有效，但是它对列进行

问题内容： 我出现了不想要的行为，即，它更改了进入原始函数的参数的数据类型。我最初的问题是关于一般情况的，我将使用这个新问题来提出更具体的情况。 （为什么要问第二个问题？为了说明问题，我创建 了一个关于更具体案例 的问题-从具体问题到更一般的问题总是比较容易。而且我 单独 创建了这个问题，因为我认为这是有助于保持一般情况以及对一般情况的答复（应该找到），而不会因为考虑解决任何特定问题而受到“污染”

问题内容： 对于数组中也是数组中的每个元素，我想将值设置为0，这将创建数组 我知道有一种使用和将其作为1D数组进行广播的方法，但是我不知道该如何进行。 任何帮助将不胜感激。 问题答案： 如果将切片的2D数组馈入到其中，它将把它展平为1D数组并与之进行比较，从而创建一个1D蒙版，可以对其进行整形并用于对该切片数组进行布尔索引以将元素设置为。单线实施看起来像这样- 样品运行- 为了简化操作，您可以创建

问题内容： 当我进行切片时，发生了意外的事情，似乎第一个出现在视图中，而第二个是复制。 第一 首先是行的切片，然后是列的切片。看来是一个看法。 第二 但是，如果我先是列的一部分，然后是行的一部分，那似乎是一个副本： 我很困惑，因为这两种方法最终将导致似乎位置发生变化，但是为什么第二种方法实际上并没有改变数字？ 问题答案： 重要的是要按行还是按列切片。按行切片可以返回视图，因为它是原始数组的连续段。

问题内容： 我正在尝试执行大型线性代数计算，以将通用协方差矩阵（形状）转换为缩小空间（形状）中的协方差矩阵图。 有关如何为每个空间位置进行构造的信息保存在其他数组中，和。前两个具有形状，第三个具有形状。观测空间与缩小空间之间的变换由特征向量（形状）处理。请注意> 。 的空间元素计算为： 理论上 ，第一个点积内的位 可以 直接使用来计算，但会占用数百GB的内存。我现在正在做的是遍历的空间索引，这非常

问题内容： 我有以下数据 我得到一个 到目前为止，很好，我有一个数据结构，可以按列名进行寻址 下一个步骤，问题- 我有一个功能，在输入有地理坐标（的两个向量和当然的），并返回两个阵列和在地图上突出位置（此工程确定）。 我可以使用单独的向量，但是我想添加两个新列和。我的天真尝试 提出了一个，教我说它具有字典的某些特征，但是字典却没有。 我可以做吗？tia 请考虑这不适用于结构化数组或记录数组，大多数

问题内容： 任一或可用于一个新的维度添加到一个数组。他们俩似乎都在创建一个视图，是否有任何理由或优势使用一个而不是另一个？ ` 问题答案： 我看不出有太大差异的证据。您可以对非常大的阵列进行时间测试。基本上，两者都摆弄形状，甚至大步向前。 是访问此信息的好方法。例如： 两者都使用与原始缓冲区相同的缓冲区来创建视图。形状相同，但重塑不会改变。 让您指定。 并显示标志中的差异。 可能会更快，因为它所做

问题内容： 我有两个 x - y 坐标数组，我想找到一个数组中 每个 点与另一个数组中 所有 点之间的最小欧几里得距离。数组的大小不一定相同。例如： 我当前的方法遍历每个坐标，并计算该坐标与其他坐标之间的距离。 有没有一种方法可以消除for循环，并以某种方式在两个数组之间进行逐元素计算？我设想生成一个距离矩阵，为此我可以找到每一行或每一列中的最小元素。 看问题的另一种方法。假设我将（length

问题内容： 我在大型代码中发现了一个错误，并将问题简化为以下情况。 尽管在每一步中我都只更改，但是在每一步中我都打印时，它也会更改，因为在第一循环的结尾我将它们分配为相等。我读过这篇文章，但是写了一些，以防我能解决问题，但事实并非如此 问题答案： 问题是，当您将值从分配回时，您实际上并没有将值从传递给，而是实际上是将两个变量指向 同一对象 。 您遇到的问题 解决方案 相反，您将需要复制 值 。使用

问题内容： 我已经阅读了文档，但是仍然很难理解使用之间的区别 要么 他们是否都不能确保选择随机值的过程在整个运行过程中是相同且一致的？ 问题答案： 重置作为名称空间中函数基础的现有全局实例的状态。 返回一个新的种子实例，但不做任何改变。您必须使用返回的实例来获取一致的伪随机数。如果在命名空间中使用这些函数，则不会获得一致的伪随机数，因为它们是从与刚创建的实例不同的实例中提取的。 如果您关心可重现性

问题内容： 该问题旨在作为规范的重复目标 给定两个阵列和形状和代表的名单维坐标， 找到最快的方法是： 每个点和每个点之间的形状距离 每个点中所有点的最近邻居的索引和距离 这些指数，以及距离在每一个点的中距离每一点的在 鉴于以下几组限制： 仅使用 使用任何包装 包括特殊情况： 是 在所有情况下，距离主要是指欧几里得距离，但是请随意强调允许其他距离计算的方法。 问题答案： 仅使用 天真的方法是： 但是

问题内容： 我有两个一维数组x和y，一个比另一个小。我试图找到x中y的每个元素的索引。 我发现有两种简单的方法可以做到这一点，第一种很慢，第二种需要占用大量内存。 记忆猪 是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用以下事实：我们不是在列表中搜索一件事，而是在搜索许多东西，因此稍微适合并行化。如果您不假设y的每个元素实际上都在x中，则可获得加分。 问题答案： 正如Joe King

问题内容： 作为我正在研究的更广泛程序的一部分，我最终得到了带有字符串，3D坐标等混合在一起的对象数组。我知道对象数组与结构化数组相比可能不是很喜欢，但是我希望能够解决此问题而无需更改很多代码。 假设数组obj_array的每一行（具有N行）的格式为 现在，我正在尝试加载该对象数组并切片3D坐标块。到这里为止，一切都可以通过简单地让我们说出就可以了。 但是结果也是一个对象数组，当我想用​​以下方法

问题内容： 我目前的布局为： 并且我想“取消透视”数据，使其看起来像： 使用pandas / NumPy完成此操作的最佳方法是什么？ 问题答案： 您只需要做，这将创建一个以月为第一级，以年为第二级索引的MultiIndexed Series。如果您希望它们成为列，则在此之后调用。

问题内容： 此处有一篇文章：https : //gist.github.com/JonathanRaiman/f2ce5331750da7b2d4e9，通过仅调用Fortran库（BLAS / LAPACK / Intel MKL / OpenBLAS /随NumPy一起安装的任何库），都显示了极大的速度改进。经过数小时的研究（由于不建议使用的SciPy库），我终于得到了编译，但没有结果。它比Nu