问题内容： 我正在尝试使用numpy.lib.stride_tricks.as_strided遍历数组的非重叠块，但是在查找参数文档时遇到了麻烦，因此我只能获得重叠块。 例如，我有一个4x5数组，我想从中获取4个2x2块。我可以排除右侧和底部边缘的多余单元格。 到目前为止，我的代码是： 结果得到的blocks数组的形状似乎正确，但是最后两个断言失败了，大概是因为我的shape或stride参数不正

问题内容： 有没有那么冗长的替代方案： 我想出了这个： 这节省了一个缩进，但仍然很丑陋。 我希望看起来像这样的伪代码： 有没有类似的东西存在？ 问题答案： 我认为您正在寻找ndenumerate。 关于性能。它比列表理解要慢一些。 如果您担心性能，可以通过查看实现来进一步优化，该实现有两件事，转换为数组并循环。如果知道有数组，则可以调用平面迭代器的属性。

问题内容： 我在Ubuntu 18上在numpy中分配大型数组时遇到了一个问题，而在MacOS上却没有遇到同样的问题。 我想一个numpy的阵列形状分配内存 使用 当我在Ubuntu OS上遇到错误时 我在MacOS上没有得到它： 我读过某处不应该真正分配数组所需的全部内存，而只分配了非零元素。即使Ubuntu计算机具有64gb的内存，而我的MacBook Pro却只有16gb。 版本： PS：在

问题内容： 抱歉，是否曾有人问过这个问题，但我进行了广泛调查，没有结果。 我想创建一个新列，该列根据某些规则映射的多个值，例如a = [1,2,3]为1，a = [4,5,6,7]为2，a = [8 ，9,10]为3。一对一映射对我来说很清楚，但是如果我想按值列表或范围进行映射怎么办？ 我遵循这些原则… 问题答案： 有几种选择。 熊猫通过/ NumPy通过 NumPy通过 的元素是布尔级数，因此对

问题内容： 我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并尝试设置Keras模型的权重，但是权重似乎没有被设置。注意：我实际上并没有使用np.ones进行设置，仅以示例为例。 我试过了… 加载现有模型 创建一个简单的模型 然后使用set_weights或set_value 要么… 之后，我将调用以下任一方法： 而且似乎没有设置任何权重。返回与以前相同

问题内容： 我有一个2D整数数组 MxN ，我想将该数组扩展为 （BM）x（BN） ，其中 B 是一个正方形瓦片边的长度，因此输入数组的每个元素都作为 BxB 块重复在最后的数组中。下面是带有嵌套的for循环的示例。有更快/内置的方法吗？ 结果… 问题答案： 一种选择是 由于中间数组，这有点浪费，但至少是简洁的。

问题内容： 我正在尝试连接4个数组，一个1D形状的数组（78427，）和3个2D形状的数组（78427，375/81/103）。基本上，这是4个数组，具有78427个图像的特征，其中1D数组每个图像仅具有1个值。 我尝试串联数组，如下所示： 这将导致以下错误： 追溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，在ValueError中：所有输入数组的维数必须相同 问题似乎是一维数组，但是我真的看不出来为什么

问题内容： 我的BinvA矩阵的（1,1）条目得到一个非常奇怪的值，我 只是想将B矩阵求逆，并进行（B ^ -1）A乘法。 我知道，当我手动进行计算时，我的（1,1）应该为0，但我得到1.11022302e-16。我该如何解决？我知道浮点数不能完全准确地表示出来，但是为什么这会给我这么不准确的响应，而不是四舍五入，有什么办法可以使我更准确呢？ 她是我的代码： 我的印刷声明： 问题答案： 计算逆时，

问题内容： 假设我制作一个二维数组，如下所示： 并且我希望能够围绕任何给定的元素选择一个3x3的窗口，以便该窗口围绕边界包裹，我该怎么做？我知道如果窗口的边界不与原始数组的边界重叠，我可以这样做： 但是，如果我使用类似的表达式，则仅对于i = 0，例如j = 0，返回一个空数组。 问题答案：

问题内容： 在numpy中，我有N个3x3矩阵的数组。这将是我如何存储它们的示例（我正在提取内容）： 我也有一个由3个向量组成的数组，这将是一个示例： 我似乎无法弄清楚如何通过numpy将它们相乘，从而实现如下效果： 与的形状（在投射到阵列）是。但是，由于速度的原因，列表实现是不可能的。 我尝试了各种换位的np.dot，但最终结果没有得到正确的形状。 问题答案： 使用 脚步 ： 1）保持第一根轴对

问题内容： 我想在路径中找到匹配的字符串，并使用np.select创建一个新列，其中的标签取决于我找到的匹配项。 这是我写的 但是，当我运行此代码时，出现以下错误消息： ValueError：condlist中的无效条目0：应为boolean ndarray 这是我的数据样本 问题答案： 该方法在对象列上操作。此类列中可能包含非字符串值，结果是这些行而不是返回。然后抱怨，因为这不是布尔值。 幸运的

问题内容： 我注意到，使用基本操作系统Alpine与CentOS或Debian在Docker容器中安装Pandas和Numpy（它的依赖项）需要花费更长的时间。我在下面创建了一个小测试来演示时差。除了Alpine用来更新和下载构建依赖项以安装Pandas和Numpy的几秒钟之外，为什么setup.py所需的时间比Debian的安装要多70倍？ 是否有任何方法可以使用Alpine作为基础映像来加快安

问题内容： 我有两个相同大小的2D阵列 我想知道a中b的行。 因此输出应为： 没有做： 因为a和b很大。 有一个函数可以执行此操作，但仅适用于一维数组：in1d 问题答案： 我们真正想做的是使用…，除了仅适用于一维数组。我们的数组是多维的。然而，我们可以 看到 阵列为的1维阵列 的字符串 ： 例如， 这使得字符串的每一行。现在，只需要将其连接到： 产量

问题内容： 我想为numpy实现itertools.combinations。基于此讨论，我有一个适用于一维输入的函数： 输出是有意义的： 但是，最好将它扩展到ND输入，其中附加的维度仅使您可以快速地一次进行多个调用。因此，从概念上讲，如果产生了，然后 产生了，那么应该产生“和”仅代表平行的行或列（无论哪个有意义）。（同样，对于其他尺寸） 我不确定： 如何使尺寸以与其他函数工作方式一致的逻辑方式工

问题内容： 我有一个要存储’raw’的数据框： 但似乎试图“解压” numpy.array。 有解决方法吗？除了使用包装器之外（请参见下面的编辑）？ 我尝试没有成功。 编辑 这行得通，但是我必须使用’dummy’类来包装数组，这不能令人满意，也不是很优雅。 问题答案： 在numpy数组周围使用包装器，即将numpy数组作为列表传递 输出： 或者您可以通过创建元组来使用，即如果您有一个数据框 输出：