问题内容： 我知道有关此主题的几个问题和答案，但尚未找到对此特定问题的满意答案： 什么是对python循环进行简单的共享内存并行化的最简单方法，在该循环中，通过numpy / scipy函数操作numpy数组？ 我并不是在寻找最有效的方法，我只是想实现一些简单的实现，当循环不并行运行时，不需要大量重写。就像OpenMP以较低级别的语言实现一样。 我在这方面看到的最好的答案就是这个，但这是一种很笨拙

问题内容： 假设我有一个带有任意值的矩阵A： 矩阵B包含A中元素的索引： 我该如何选择值一个指向由乙，即： 问题答案： 你可以使用 一个人也可以使用 样品运行

问题内容： 我注意到 但是，应该存在一些差异，因为它们毕竟是两个不同的功能。 它们之间有什么区别？ 问题答案： np.average采用可选的权重参数。如果未提供，则等效。看一下源代码：Mean，Average np.mean： np.average：

本文向大家介绍Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解，包括了Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 利用Python进行数据分析时，Numpy是最常用的库，经常用来对数组、矩阵等进行转置等，有时候用来做数据的存储。 在numpy中，转置transpose和轴对换是很基本的操作，下面分别详细讲述一下，以免

问题内容： 我有一个numpy数组，需要将其绘制为热图。numpy数组还将包含NaN值，我需要从绘图中排除这些值。在其他帖子中，有人告诉我numpy会自动遮盖图中的NaN值，但是它对我不起作用。这是示例代码 我想完全避免图例中的NaN值，最好用一些符号（例如 X） 标记它。我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 所述干扰确定包含在值的范围，因为 您可以通过声明自己使用的值范围来解决此问题，并在以下位置

问题内容： 我正在尝试创建一个函数，该函数将计算多维numpy数组中元素之间的晶格距离（水平和垂直步数）。为此，我需要在遍历数组时从每个元素的索引中检索实际数字。我想将这些值存储为可以通过距离公式运行的数字。 对于示例数组A 我想创建一个循环遍历每个元素的循环，对于第一个元素1，它将检索a = 0，b = 0，因为1处于A [0,0]，然后对于元素来说a = 0，b = 1 2，因为它位于A [0

问题内容： 应该是一个简单的问题，但我无法在任何地方找到答案。python中的运算符被记录为按位反转运算符。精细。我注意到，看似精神分裂的行为： 在前4个示例中，我可以看到python正在实现（如所记录）， 即使 输入 是boolean ，其输入也被视为int 。因此，对于标量布尔值，不被视为逻辑取反。并不是说在使用int类型的布尔值定义的numpy数组上，行为是相同的。 为什么然后在布尔数组上用

问题内容： 给定3乘3的numpy数组 为了规范二维数组的行，我想到了 必须有更好的方法，不是吗？ 可能需要澄清：通过标准化我的意思是，每行条目的总和必须为1。但是我认为这对于大多数人来说都是显而易见的。 问题答案： 广播确实对此有好处： 重塑row_sums从存在到存在。当你这样做，并会相互播出。 您可以 在此处 了解更多有关 广播的 信息 ，甚至可以 在此处 了解更多。

问题内容： 我知道有一种用于Python列表的方法来返回某些内容的第一个索引： NumPy数组有类似的东西吗？ 问题答案： 是的，在给定数组和值的情况下，这是搜索的答案： 结果是具有所有行索引，然后是所有列索引的元组。 例如，如果一个数组是二维的，并且它在两个位置包含你的商品，则 将等于你的项目，因此

问题内容： 我从一维数组生成有效的成对组合之后。如果n> 1000，Itertools效率太低 最近的事情在这里。 问题答案： 一种方法是获取内存，从而提高性能- 另一个基于NumPy的控件将用于获取网格视图，然后进行遮罩- 二。三联体组合 我们将扩展相同的方法，以使自己成为三元组合- 高阶组合将同样扩展。 样品运行- 时间（包括Python的内置- ）-

问题内容： 假设我有 有没有一种有效的numpy方法来查找值变化的每个索引？例如，我想要一些结果， 如果某些numpy例程无法做到这一点，那么在python中执行此操作的快速方法是什么？推荐给一些很好的numpy教程对我来说也很有用，因为我是个numpy初学者。 问题答案： 您可以通过将每个元素与其相邻元素进行比较来以numpy的形式获得此功能； 要获取索引，请使用“ where”功能 在这里，您

问题内容： 我有一个RGB图像。我想将其转换为numpy数组。我做了以下 它创建一个没有形状的数组。我假设它是一个iplimage对象。 问题答案： 您可以使用较新的OpenCV python接口（如果我没记错的话，自Ope​​nCV 2.2起就可以使用）。它本机使用numpy数组： 结果：

本文向大家介绍numpy矩阵数值太多不能全部显示的解决，包括了numpy矩阵数值太多不能全部显示的解决的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 numpy矩阵数值太多不能全部显示，可以运行以下命令令全部数值展示出来 np.set_printoptions(threshold='nan') 补充知识：python中numpy的默认使用科学计数法显示数据的改变办法 在文件头加一句代码： import

问题内容： 我希望学生解决作业中的二次程序，而不必安装诸如cvxopt等的额外软件。是否有仅依赖于NumPy / SciPy的python实现？ 问题答案： 我遇到了一个很好的解决方案，想把它解决。NICTA之外的ELEFANT机器学习工具包中有一个LOQO的python实现（在本文中为http://elefant.forge.nicta.com.au）。看一看optimization.intpo

问题内容： 是否可以从函数构造矩阵？在这种情况下，该函数特别是两个向量的绝对差：。一个使用常规python的最小工作示例： 给予： 有一个看起来像这样的构造会很好： 我可以在其中传递带有参数的输入函数，并保留numpy的速度优势。 问题答案： 我建议看看numpy的广播功能： http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html