《numpy》专题

问题内容： 我运行，其中返回的列表，即和： 是一个二维数组，在底部具有旋转的零线（即使在我的测试集中的所有示例中都得到了证明）： 。现在，我想分为两个矩阵： 和： （提取所有零线）。似乎接近此解决方案：删除numpy array中的行 。 编辑： 更加有趣：返回-matrix。不，我期望的是： 问题答案： 使用带有参数：

问题内容： 当我使用Homebrew（）安装OpenCV时，每当运行以下命令进行测试时，都会遇到此问题： 我试图升级NumPy，但这很令人困惑： 当我运行brew升级NumPy时，出现了以下问题： 当我卸载它时： 我已经关注了这个问题，并从Mac中删除了Anaconda。 但是什么都没有改变。如何将NumPy版本链接到OpenCV？ 问题答案： 因为我们在系统中有两个NumPy安装。一个由Home

问题内容： 我有一个3d数组，其中填充了从0到N的整数。我需要一个与该数组等于1、2、3，… N的位置对应的索引列表。我可以使用np.where进行如下操作： 但这很慢。根据这个问题 快速python numpy在哪里功能？ 应该可以大大加快索引搜索的速度，但是我无法将那里提出的方法转移到我获取实际索引的问题上。加快上述代码的最佳方法是什么？ 作为附加组件：我想稍后存储索引，使用np.ravel_

问题内容： 我有一个像这样的numpy数组： 并想创建一个数组，其中索引0中的值在索引1中，索引1在索引2中，依此类推。 我想要的输出是： 我猜想有一个简单的方法可以做到这一点，而无需遍历整个数组。我如何以numPythonic的方式做到这一点？ 问题答案： 您可以使用 要么

问题内容： 基本问题是：执行以下操作时会发生什么？ 给定以下内容： 我明白那个： 与相同，直接分配给所指示的项目 与相同，即会进行加法 但是当我这样做时会发生什么 ： 特别： 这和一样吗？（这不是就地操作） 如果是，在这种情况下是否有所不同： 一个指数，或 一个或 一个对象 背景 我开始研究此问题的原因是在使用重复索引时遇到了非直觉的行为： 问题答案： 您需要意识到的第一件事是，它并不完全映射到，

问题内容： 我需要找到具有true的行或值大于15的行。我可以使用for循环进行迭代，但是，我想知道numpy是否可以更有效地做到这一点？ 问题答案： 要获取至少一项大于15的行号：

问题内容： 我正在尝试创建一个numpy随机选择的2d数组（由六列和许多行组成），每行的唯一值介于1到50之间，不是数组的全部 但这会引起错误。 有没有可能用一个衬套做到这一点 编辑 好的，我得到了答案。 这些是jupyter％time cellmagic的结果 我在@Paul Panzer的解决方案上更改了 np.empty和np.random.randint的dtypes ，因为它在我的电脑上

问题内容： 遵循“只有一种明显的方法”，如何在Numpy中获得向量（一维数组）的大小？ 上面的方法有效，但是我 不敢相信 自己必须指定这样一个琐碎的核心功能。 问题答案： 您需要的功能是。（我认为它应该作为数组的属性存在于基本numpy中-说-但很好）。 您还可以根据需要输入可选的n阶范数。假设您想要1范数： 等等。

问题内容： 我需要过滤一个数组以删除低于某个阈值的元素。我当前的代码是这样的： 问题在于，这会使用带有lambda函数（慢速）的过滤器来创建一个临时列表。 由于这是一个非常简单的操作，因此也许有一个numpy函数可以高效地完成此操作，但是我一直找不到它。 我以为实现此目的的另一种方法可能是对数组进行排序，找到阈值的索引并从该索引开始返回一个切片，但是即使对于较小的输入这会更快（而且无论如何也不会引

问题内容： 我有一个浮点数数组（一些正常数字，一些nans），它们是从对熊猫数据框的应用中得出的。 由于某种原因，numpy.isnan在此数组上失败，但是如下所示，每个元素都是浮点数，numpy.isnan在每个元素上正确运行，变量的类型肯定是numpy数组。 这是怎么回事？！ 问题答案： 可以应用于本机dtype的NumPy数组（例如np.float64）： 但是在应用于对象数组时引发Type

问题内容： 我希望能够“快速”构建一个numpy数组，但我不知道该数组的大小。 例如，我想做这样的事情： 这将导致包含x的所有元素，这显然是一个简单的答案。我很好奇这是否可能？ 问题答案： 构建一个Python列表并将其转换为Numpy数组。每个附加项需要O（1）的摊销时间+ O（ n ）才能转换为数组，总共需要O（ n ）。

问题内容： 假设我有; 我尝试转换； 我现在正在vstack上通过迭代来解决它，但是对于特别大的LIST来说确实很慢 您对最佳有效方法有何建议？ 问题答案： 通常，您可以沿任意轴连接整个数组序列： 但你 也 必须对列表中的形状和每个阵列的维度担心（用于2维3x5的输出，你需要确保它们都是2维正由-5阵列的话）。如果要将一维数组连接为二维输出的行，则需要扩展其维数。 正如Jorge的答案所指出的那样

问题内容： 如何使用PyTables将numpy多维数组放入HDF5文件中？ 据我所知，我不能将数组字段放在pytables表中。 我还需要存储有关此数组的一些信息，并能够对其进行数学计算。 有什么建议？ 问题答案： 可能有一种更简单的方法，但是据我所知，这就是您要做的事情： 如果要指定要使用的压缩，请查看。例如 可能有很多更简单的方法……很长一段时间以来，我除了表型数据外没有用过其他任何东西。

问题内容： 有没有办法使用numpy.percentile函数来计算加权百分位数？还是有人知道替代的python函数来计算加权百分位数？ 谢谢！ 问题答案： 不幸的是，numpy并没有为所有功能内置加权函数，但是，您始终可以将某些东西放在一起。

问题内容： 使用SciPy / Numpy在Python中连接稀疏矩阵的最有效方法是什么？ 在这里，我使用以下内容： 我想在回归中使用两个预测变量，但是当前格式显然不是我想要的格式。是否有可能获得以下信息： 它太大，无法转换为深格式。 问题答案： 您可以使用来连接行数相同的稀疏矩阵（水平串联）： 同样，您可以用于将具有相同列数的稀疏矩阵进行串联（垂直串联）。 使用或将创建带有两个稀疏矩阵对象的数组