《numpy》专题

问题内容： Tensorflow中是否有等效于numpy随机选择的函数。在numpy中，我们可以从给定列表中随机获得一个项目及其权重。 此代码将从给定列表中选择一个权重为p的项。 问题答案： 不，但是您可以使用tf.multinomial获得相同的结果： 该部分在这里，正如预期的那样，该批次中每个元素的行都有未归一化的对数概率，并且对于样本数量还具有另一个维度。

问题内容： 我有一个像这样的NumPy数组： 我知道我可以使用例如花式索引来替换位于位置的值： 但是，如何替换不在的位置的值？像下面这样吗？ 问题答案： 我不知道这样做的干净方法： 当然，如果您更喜欢使用numpy数据类型，则可以使用-输出不会有任何差异。确实，这只是一个偏好问题。

问题内容： 我想使用命令安装numpy，但出现以下错误： 我正在使用Windows 7 32位，python 2.7.9，pip 6.1.1和一些MSVC编译器。我认为它使用Visual C ++ 2010 Express中的编译器，但实际上我不确定是哪个版本，因为我安装了多个Visual Studio。 我知道有用于Windows的预编译软件包，但是我想弄清楚是否有某种方法可以通过键入？ 编辑：

问题内容： 我正在尝试使用numpy中的arpgpartition，但似乎出了点问题，我似乎无法弄清楚。这是正在发生的事情： 这些是排序数组的前5个元素 但是当我使用 当我认为应该得到与排序数组相同的结果时？ 当我使用3作为参数时，它可以正常工作 这对我来说没有多大意义，希望有人可以提供一些见解？ 编辑：重新解释这个问题，因为argpartition是否保留k个分区元素的顺序更有意义。 问题答案：

问题内容： 我想创建一个1D NumPy数组，该数组由另一个1D数组的1000个背对背重复组成，而无需将数据复制1000次。 可能吗？ 如果有帮助，我打算将两个数组都视为不可变的。 问题答案： 你做不到 NumPy数组在每个维度上必须具有一致的步幅，而您的步幅在大多数情况下需要采用一种方式，但有时会向后跳。 您可以获得的最接近的结果是一个1000行的2D数组，其中的每一行都是您第一个数组的视图，或

问题内容： 我有一个标准化的浮点数数组（即数组中最大的数字是1），我想将其用作图形的颜色索引。在使用matplotlib使用灰度时，这需要使用0到1之间的字符串，因此我想将float数组转换为字符串数组。我试图通过使用“ astype（’str’）”来执行此操作，但这似乎会创建一些与原始值不相同（甚至接近）的值。 我注意到这一点是因为matplotlib抱怨在数组中找到数字8，这很奇怪，因为它被标

问题内容： 当我进行切片时，发生了意外的事情，似乎第一个出现在视图中，而第二个是复制。 第一 首先是行的切片，然后是列的切片。看来是一个看法。 第二 但是，如果我先是列的一部分，然后是行的一部分，那似乎是一个副本： 我很困惑，因为这两种方法最终将导致似乎位置发生变化，但是为什么第二种方法实际上并没有改变数字？ 问题答案： 重要的是要按行还是按列切片。按行切片可以返回视图，因为它是原始数组的连续段。

问题内容： 我目前在一个项目中，需要执行一些步骤，以处理旧版Matlab代码（使用Matlab引擎），其余部分则使用Python（numpy）进行处理。 我注意到，将结果从Matlab转换为numpy的速度似乎非常慢。 这是一些示例代码，用于从另一个ndarray，列表和mlarray创建具有1000个元素的ndarray： 这需要以下时间： 转换所需时间约为列表转换的100倍。 有什么办法可以加

本文向大家介绍Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明，包括了Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 numpy.nan_to_nu

本文向大家介绍使用Docker创建一个简单的Numpy Jupyter Notebook，包括了使用Docker创建一个简单的Numpy Jupyter Notebook的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 机器学习和数据科学无疑已成为新的流行语。组织现在正在尝试采用数据分析和机器学习技术来预测其销售额并增加收入。毫无疑问，专门的机器学习技术一定会在当今的企业界中发挥优势。如果要在动态且封闭的

本文向大家介绍python实现将一维列表转换为多维列表(numpy+reshape)，包括了python实现将一维列表转换为多维列表(numpy+reshape)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如题，我们直接使用numpy 运行结果为： 这样，我们就将一维列表转换为二维列表啦，俗称列表中的列表。 以上这篇python实现将一维列表转换为多维列表(numpy+reshape)就是小编分享给

问题内容： 我想用datatyp uint8添加numpy数组。我知道这些数组中的值可能足够大，以至于发生溢出。所以我得到类似： 现在，a是。但是，我希望让uint8太大的值成为uint8允许的最大值，而不是溢出。所以我想要的结果是。 我可以使用以下代码获得此结果： 问题是我的数组很大，因此创建具有更大数据类型的第三个数组可能是内存问题。是否有一种快速且更节省内存的方式来实现上述结果？ 问题答案：

问题内容： 如何快速查找，识别和删除此数据帧中所有对称对的最后一个重复项？ 对称对的一个示例是“（0，1）”等于“（1，0）”。后者应删除。 该算法必须快速，因此建议使用numpy。不允许转换为python对象。 问题答案： 您可以对值进行排序，然后： 选项2 ：如果您有很多双，可能会很慢。在这种情况下，我们可以分配新值并按以下条件过滤：

问题内容： 简单版本： 如果我这样做： 我得到的输出。但是我想。使用隐式numpy循环而不是自己遍历它，是否可能以某种方式实现？ 我实际上需要做什么的版本： 我有一个结构化的数组，其中包含一个索引，一个值和一些布尔值。我想根据布尔值对那些索引处的值求和。显然，这可以通过一个简单的循环来完成，但是似乎可以通过聪明的numpy索引来实现（如上所述）。 例如，我有一个包含5个元素的数组，要从数组中填充值

问题内容： 我正在尝试执行大型线性代数计算，以将通用协方差矩阵（形状）转换为缩小空间（形状）中的协方差矩阵图。 有关如何为每个空间位置进行构造的信息保存在其他数组中，和。前两个具有形状，第三个具有形状。观测空间与缩小空间之间的变换由特征向量（形状）处理。请注意> 。 的空间元素计算为： 理论上 ，第一个点积内的位 可以 直接使用来计算，但会占用数百GB的内存。我现在正在做的是遍历的空间索引，这非常