《numpy》专题

问题内容： 我如何获得两个数组之间的按行比较，从而得到按行的真/假数组？ 给定数据： 结果步骤1： 最终结果： 那么我如何获得阵列呢 ？ PS：在此示例中，数组和 进行了排序，如果在您的解决方案中数组进行了排序很重要，也请提供信息 问题答案： 这是向量化的解决方案： 请注意，将的每行与按元素进行比较。然后，我们使用+推断每个子数组是否有所有行：

问题内容： 我已经根据numpy文档创建了numpy ndarray的子​​类。特别是，我通过修改提供的代码添加了自定义属性。 我正在使用Python在并行循环中处理此类的实例。据我了解，将范围本质上“复制”到多个线程的方法是使用。 我现在要面对的问题与numpy数组的腌制方式有关。我找不到关于此的任何综合文档，但是莳萝开发人员之间的一些讨论建议我应该专注于该方法，该方法在腌制时被调用。 谁能进一

问题内容： 我对如何尽可能快地以numpy计算距离有疑问， 结果在以下时间： 虽然最后一个给出的是sqrt（（VVm-VVs）^ 2 +（HHm-HHs）^ 2），而其他的给出的是（VVm-VVs）^ 2 +（HHm-HHs）^ 2，但这并不是很重要，因为否则在我的代码中，我将为每个i取R [i ,:]的最小值，而sqrt无论如何都不会影响最小值，（如果我对距离感兴趣，我只需取sqrt（value

问题内容： 从Numpy的教程中，可以使用整数对轴进行索引，例如用于列，用于行，但是我不明白为什么用这种方式对它们进行索引？当处理多维数组时，如何计算每个轴的索引？ 问题答案： 根据定义，维的轴号是该维在数组内的索引。它也是在索引编制过程中用于访问该尺寸的位置。 例如，如果2D数组的形状为（5,6），则最多可以访问。因此，轴0是第一维（“行”），轴1是第二维（“列”）。在较高的尺寸中，“行”和“列

问题内容： 是否有内置的numpy来执行以下操作？也就是说，获取一个列表并返回一个列表，该列表中基于的点的某些假定分布删除了所有外围元素。 我之所以说“类似”，是因为该函数可能允许变化的分布（泊松，高斯等）和这些分布内的异常阈值（如我在这里使用的）。 问题答案： 此方法与您的方法几乎相同，只是更多的numpyst（仅适用于numpy数组）：

问题内容： 为什么numpy给出以下结果： 当我期望它能做到这一点时： [3 2 0 1] 显然，我对该功能缺乏了解。 问题答案： 根据文档 返回将对数组进行排序的索引。 是的索引。 是的索引。 是的索引。 是的索引。

问题内容： numpy的具有看起来他们可被用于同样的东西三个不同的函数—不同之处在于可 仅 被用于逐元素，而且可以在特定轴，或所有元件一起使用。为什么不仅仅存在？在性能上有一些微妙之处吗？ （类似vs. vs. ） 问题答案： 只是的别名。此函数仅在 单个 输入数组上起作用，并在整个数组中找到最大元素的值（返回标量）。或者，它接受一个参数，然后沿输入数组的轴找到最大值（返回一个新数组）。 的默认行

问题内容： 我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了x值，y值以及要拟合的多项式的阶数（线性，二次等）的列表。 这很有效，但是我还想计算r（相关系数）和r- 平方（确定系数）。我正在将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能及其计算的r平方值进行比较。使用这个，我知道我正在为线性最佳拟合（度等于1）正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。 Exce

问题内容： 如何检查numpy数组是否为空？ 我使用了以下代码，但是如果数组包含零，则此操作将失败。 这是解决方案吗？ 问题答案： 您可以随时查看属性。它定义为一个整数，并且在数组中没有元素时为零（）：

问题内容： 我有一个分析代码，使用numpy进行了一些繁重的数值运算。出于好奇，尝试使用cython对其进行几乎没有任何更改的编译，然后使用numpy部分的循环将其重写。 令我惊讶的是，基于循环的代码要快得多（8倍）。我无法发布完整的代码，但是我将一个非常简单的不相关的计算放在一起，显示出相似的行为（尽管时间差异不是很大）： 版本1（无cython） 版本2（使用cython构建模块） 版本3（使

问题内容： 例如，我有一个数字数组 我想找到特定范围内元素的所有索引。例如，如果范围是（6，10），则答案应该是（3，4，5）。有内置的功能可以做到这一点吗？ 问题答案： 您可以用来获取索引并设置两个条件：

问题内容： 在numpy中，可以使用切片语法中的’newaxis’对象创建长度为1的轴，例如： 该文档的状态是一个也可以用代替，效果是完全一样的。 有什么理由选择一个？是否有一般偏好或样式指南？我的印象是更受欢迎，可能是因为它更明确。那么，有什么理由允许这样做？ 问题答案： 之所以被允许，是因为它仅仅是的别名。 作者之所以选择它，是因为他们需要一个方便的常量并且可用。 至于为什么你应该更喜欢过：主

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： 我正在使用scikit-learn和numpy，并且想要设置全局种子，以便我的工作可重复。 我应该使用还是？ 编辑： 从评论中的链接，我知道它们是不同的，并且numpy版本不是线程安全的。我想特别知道要使用哪个创建IPython笔记本进行数据分析。scikit- learn的某些算法涉及生成随机数，我想确保笔记本在每次运行时都显示相同的结果。 问题答案： 我应该使用np.random.

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