《numpy》专题

问题内容： 我正在编写Python代码以生成和绘制“超高斯”函数，如下所示： 下面的代码只是作图。由于某种原因，我无法理解，当将默认值8用于或最多13时，此代码可以正常工作。当值为14或更高时，该函数崩溃并显示错误消息： 在函数定义的返回行。有任何想法吗？由于该行中唯一使用.exp的东西是错误消息，似乎暗示它被解释为浮点数，但仅适用于…的较大值。 我正在用numpy 1.7.1和scipy 0.1

问题内容： I have a .dat file that contains two columns of numbers so it looks something like this: and so on. I want to plot the two columns against one another. I have never dealt with a .dat file before

问题内容： 我想要一个numpy 2D ndarray的子​​数组（在最小和最大之间） 最小值和最大值是浮点数，以便与数组xy_dat的第一个值进行比较 xy_dat是2D numpy数组： x_displayed已正确过滤，但我丢失了第二个值（现在是一维数组）： 如何在第一个值上过滤并保留另一个值？ 问题答案： 您应该仅在 第一 列上执行条件： 我们在这里构造一个视图，其中仅考虑带有的第一列。现

问题内容： 午夜过后，也许有人知道如何解决我的问题。我想将相邻单元格的数量（这意味着具有其他值的数组字段的数量，例如数组值附近的零）作为 每个有效值的 总和 ！ 。 例： 如果我的值的结构变化，我如何以这种方式计算零的数量？我以某种方式认为必须使用SciPy的binary_dilation函数，该函数能够扩大值结构，但是对重叠的简单计数不能使我得出正确的总和？ 问题答案： 使用 卷积 计算邻居数：

问题内容： 如果尝试在numpy中创建具有大量维的数组，则会引发异常： 有没有简单的解决方法？ 为什么numpy不允许创建此类数组的原因是什么？ 问题答案： 从NumPy源代码： 您可以更改这些定义，并从源代码构建适合您需求的不兼容版本。

问题内容： 我对计算两个numpy数组（x和y）之间的各种空间距离感兴趣。 http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generation/scipy.spatial.distance.cdist.html 但是，以上结果会产生太多不必要的结果。我如何仅将其限制为所需的结果。 我想计算[1,11]和[31,41]之间的距离；[2,22]和[3

问题内容： 给定一个大小为numpy的数组和一个整数，我想生成该数组的所有顺序长度子序列，最好是二维数组。 例： 我能想到的最好方法是 我是否缺少更好的（最好是内置的）功能？ 问题答案： 这是一种非常快速且内存有效的方法，仅是对原始数组的“查看”： 如果需要写入此数组，则应先做一个步骤，否则，您将修改原始数组和“子序列”数组中的相应条目。 此处更多信息：https : //stackoverflo

本文向大家介绍NumPy 基本切片和索引的具体使用方法，包括了NumPy 基本切片和索引的具体使用方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作。熟练使用NumPy切片操作是数据处理和机器学习的前提，所以一定要掌握好。 文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html 索引

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

本文向大家介绍numpy中索引和切片详解，包括了numpy中索引和切片详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 索引和切片 一维数组 一维数组很简单，基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。 这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。 二维数组 二维数组中，各索引位置上的元素不再

本文向大家介绍Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解，包括了Python3.5基础之NumPy模块的使用图文与实例详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python3.5基础之NumPy模块的使用。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、简介 2、多维数组——ndarray 运行结果： [1 2 3 4] n1维度: 1 n1元素类型: int32 n1数组

问题内容： 首先，如果在其他地方已回答我，我深表歉意。我所能找到的只是有关替换给定值的元素而不是多个值的元素的问题。 背景 我有数千个大型np.arrays，如下所示： 在这些数组中，我想根据字典替换值： 方法 目前，我正在使用一个简单的循环，并结合了花式索引： 问题 我的数组的尺寸是2000到2000年，字典有大约1000个条目，因此，这些循环要花很长时间。 题 是否有一个函数，该函数仅采用字典

问题内容： 标准的numpy回合平局打破了IEEE 754约定，将一半舍入到最接近的偶数。有没有一种方法可以指定不同的舍入行为，例如，向零或向- inf舍入？我说的不是天花板或地板，我只需要换一条领带即可。 问题答案： NumPy不对内部舍入模式进行任何控制。这有两种选择： 使用此答案中概述的内容。这使您可以完全控制舍入模式，但是用于简单的浮点数学运算可能会比NumPy慢。 使用via手动设置舍入

问题内容： 如何轻松地将NumPy数组中存储的多个灰度图像进行直方图均衡化？ 我有这种4D格式的96x96像素NumPy数据： 问题答案： Moose指向此博客文章的评论相当不错。 为了完整起见，我在这里使用更好的变量名给出一个示例，并在问题中的4D数组中的1000张96x96图像上循环执行。它速度很快（在我的计算机上为1-2秒），只需要NumPy。

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