问题内容： 我有一些在Python和Matlab之间共享的数据。我曾经通过将NumPy数组保存在MATLAB样式的.mat文件中来做到这一点，但想切换到HDF5数据集。但是，我注意到一个有趣的功能：将NumPy数组保存在HDF5文件中（使用h5py），然后在Matlab中读取它（使用h5read）时，它最终被转置了。有什么我想念的吗？ Python代码： Matlab代码： 问题答案： 这是Mat

问题内容： 是什么解释了列表和NumPy数组上布尔运算和按位运算的行为差异？ 我&对and在Python中适当使用vs 感到困惑，如以下示例所示。 这个答案和这个答案帮助我理解这and是一个布尔运算，但是&按位运算。 我阅读了有关按位运算的信息，以更好地理解该概念，但是我正在努力使用该信息来理解我上面的四个示例。 示例4使我达到了期望的输出，这很好，但是对于何时/如何/为什么应该使用andvs 仍

本文向大家介绍python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式，包括了python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 解决问题： 不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou 使用numpy广播的方法，在python程序中并不建议使用for语句，python中的for语句耗时较多，如果使用numpy广播的思想将会提速不少。 代码：

问题内容： 我试图了解什么是机器epsilon。根据维基百科，可以如下计算： 但是，它仅适用于双精度数字。我有兴趣修改它以支持单精度数字。我读到可以使用numpy，尤其是类。有人可以帮忙修改功能吗？ 问题答案： 对于给定的float类型，获取机器epsilon的更简单方法是使用：

问题内容： 我是numpy的新手，并且正在python中使用随机森林实现集群。我的问题是： 如何找到数组中确切行的索引？例如 我寻找并得到结果1（第二行的索引）。 有什么建议吗？遵循代码（不起作用…） 问题答案： 为什么不简单地做这样的事情？

问题内容： 我发布了这个问题，因为我想知道我是否做错了什么严重的事情才能获得此结果。 我有一个中等大小的csv文件，尝试使用numpy加载它。为了说明，我使用python制作了文件： 然后，我尝试了两种方法：numpy.genfromtxt，numpy.loadtxt 结果表明 t1 = 32.159652940464184，t2 = 52.00093725634724 。 但是，当我尝试使用ma

问题内容： 研究免责声明： 我已经检查了以下其他问题： 如何在python shell中导入numpy 从相对路径导入模块 也许对某些人来说，这些人可能会回答我的问题，但是据我所知，我仍然不了解这种情况。 我正在尝试导入numpy，以便matplotlib可以工作，但是在执行numpy文件夹中的文件时，显示以下错误消息： 解释从源目录中导入内容的含义，而不是其他导入方法。这是否意味着它在导入时不应

问题内容： 我正在使用Numpy将数据存储到矩阵中。从R背景开始，有一种极其简单的方法将函数应用于矩阵的行/列或两者。 python / numpy组合是否有类似的东西？编写自己的小实现不是问题，但是在我看来，我想出的大多数版本都将比现有的实现效率低得多/占用更多内存。 我想避免从numpy矩阵复制到局部变量等，这可能吗？ 我尝试实现的功能主要是简单的比较（例如，某列中有多少个元素小于数字x，或者

问题内容： 我有一个从WHO网站下载的CSV文件（http://apps.who.int/gho/data/view.main.52160，下载，“ CSV格式的多用途表”）。我尝试将文件加载到numpy数组中。这是我的代码： 我得到 UnicodeDecodeError：’ascii’编解码器无法解码位置2的字节0xc3：序数不在range（128）中。 我猜想numpy在读取字符串“Côted

问题内容： 如何在系统上安装SciPy？ 对于NumPy部分（SciPy依赖），实际上有一个64位Windows安装程序：numpy-1.3.0.win- amd64-py2.6.msi （直接下载URL，2310144字节）。 运行SciPy superpack安装程序会在对话框中显示以下消息： 无法安装。需要python版本2.6，在注册表中找不到该版本。 我已经安装了Python 2.6.2

问题内容： 我有两个numpy数组： 我想从p_rem中的p_a_colors中删除所有列，所以我得到： 我认为，某些事情应该像 但我只是不知道轴或[：]正确。 我知道 可以，但是我试图避免（python）循环，因为我也想要正确的性能。 问题答案： 这就是我要做的： 您需要执行void dtype事情，以便numpy整体比较行。之后，使用内置的set例程似乎是显而易见的方法。

本文向大家介绍浅析NumPy 切片和索引，包括了浅析NumPy 切片和索引的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新

问题内容： 我正在尝试将代表黑白图像的2D Numpy数组转换为3通道OpenCV数组（即RGB图像）。 基于代码示例和文档，我正尝试通过Python执行此操作，例如： 但是，对CvtColor（）的调用将引发以下cpp级异常： 我究竟做错了什么？ 问题答案： 您的代码可以固定如下： 简短说明： 数据类型不受OpenCV的支持（它支持，，，，，，） 无法处理numpy数组，因此必须将两个参数都转换

问题内容： 在Cython文档的教程中，有numpy模块的cimport和import语句： 我发现此约定在numpy / cython用户中非常流行。 这看起来很奇怪的我，因为他们 都 命名为 NP 。在代码的哪一部分中使用了导入/导入的np？为什么cython编译器不会混淆它们？ 问题答案： 可以访问 C 函数或属性，甚至可以访问下面的子模块 可以访问下方的 Python 函数或属性或子模块。

问题内容： 我想对数字求和，以便得到列表。 我尝试了以下方法： 问题答案： 如果你要对像这样的数组做大量的数值工作，我建议使用，它带有一个累加和函数： 在这种情况下，Numpy通常比纯python更快，请参阅与@Ashwini的accumu比较： 但是，当然，如果这是你唯一使用numpy的地方，则可能不值得依赖它。