《numpy》专题

问题内容： 原始问题 当我尝试分配数组的某些元素时，我收到一条非常奇怪的错误消息。我正在使用切片和一组索引的组合。请参阅以下简单示例。 此代码引发以下内容： ValueError：形状不匹配：形状（3,4）的值数组无法广播到形状（3,4）的索引结果 - 跟进 将slice和seq组合使用时要小心。整数 正如在github上指出的： 这是numpy设计的工作方式，但是x [0] [:, I]与x [

问题内容： 我需要一种快速的方法来保持运行最大的numpy数组。例如，如果我的数组是： 我想要： 显然我可以做一个小循环： 但是我的数组有成千上万的条目，我需要多次调用。似乎必须要有一个小技巧才能删除循环，但我似乎找不到任何有效的方法。另一种选择是将其编写为C扩展，但似乎我会重新发明轮子。 问题答案： 为我工作。

问题内容： 我是Numpy的新手，想替换矩阵的一部分。例如，我有两个由numpy生成的矩阵A，B 最终，我想使A为以下矩阵。 和/或以下 我尝试跟随，但没有用。我现在不知道了:( 甚至我尝试过 检查四个单元是否更改。你有什么主意吗？ 问题答案： 这是您可以执行的操作：

问题内容： 如何从字符串读取numpy数组？采取类似的字符串： 并将其转换为数组： 在哪里成为对象： 更新 ： 我正在寻找一个非常简单的界面。一种将2D数组（浮点数）转换为字符串，然后将其读回以重建数组的方法： 应该回来 应该返回对象 理想的情况是，如果有一个用来控制将浮点精度转换为字符串的精度参数，那么您就不会得到像这样的条目。 在numpy的文档中我找不到任何可以同时完成这两种操作的文档。可让

问题内容： 我正在尝试使用sklearn.LinearRegression查找大量短序列的对数斜率。数据是从熊猫数据帧的行中提取的，如下所示： 但是，当我尝试使用np.log10时，在该系列上出现以下错误： 我不确定为什么会出现此错误，根据我所看到的，np.log10是否可以与numpy.float64一起使用。有想法吗？ 问题答案： 是“ ufunc”，并且该方法对numpy ufuncs进行了

问题内容： 给定两个矩阵，我想计算所有行之间的成对差异。每个矩阵都有1000行和100列，因此它们相当大。我尝试过使用for循环和纯广播，但是for循环的运行速度似乎更快。难道我做错了什么？这是代码： 广播方法大约需要1秒钟的时间，对于大型矩阵来说甚至更长。任何想法如何纯粹使用numpy加快速度吗？ 问题答案： 这是另一种执行方式： （ab）^ 2 = a ^ 2 + b ^ 2-2ab 与前两个

问题内容： 我遇到了Python的Numpy，set和NaN（非数字）的意外行为： 在这里，np.nan产生单个元素集，而Numpy的nans产生一个集合中的多个nans。float（’nan’）也是如此！并注意： 我想知道这种差异是如何产生的，以及不同行为背后的合理性是什么。 问题答案： NAN的特性之一是NAN！= NAN，与所有其他数字不同。但是，在尝试插入新成员之前，first的实现会先检

问题内容： 我正在使用Pythons模块进行编码。如果将3D空间中的点的坐标描述为，那不是三个维度，三个轴，三个等级吗？或者，如果那是一个维度，那它不应该是点（复数），而不是点吗？ 这里是文档： 在Numpy中，尺寸称为轴。轴数为等级。例如，3D空间[1、2、1]中的点的坐标是等级1的数组，因为它具有一个轴。该轴的长度为3。 资料来源：http : //wiki.scipy.org/Tentati

问题内容： 令我惊讶的是，以前没有提出过这个具体问题，但我的确没有在SO或文档中找到它。 假设我有一个包含整数的随机numpy数组，例如： 如果对它进行排序，则默认情况下我将获得升序： 但我希望解决方案按 降序 排序。 现在，我知道我可以永远做： 但这最后的陈述 有效 吗？它不是按升序创建副本，然后反转此副本以反转顺序获得结果吗？如果确实如此，是否有有效的选择？看起来好像不接受参数来更改排序操作中

问题内容： 我正在尝试在要分发的程序包中创建所需的库。它需要SciPy和NumPy库。在开发过程中，我同时使用 它安装了SciPy 0.9.0和NumPy 1.5.1，并且运行良好。 我想使用-做同样的事情，以便能够在我自己的包的setup.py中指定依赖项。 问题是，当我尝试： 它工作正常。 但是之后 惨败 我该如何工作？ 问题答案： 我假设我的回答是Linux经验。我发现要顺利进行有三个先决条

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：

问题内容： 我有以下代码： 它创建一个填充零的矩阵。相反，我想知道是否有一种函数或方法可以将它们初始化为s，而方法很简单。 问题答案： 您很少需要在numpy中进行矢量操作循环。您可以创建一个未初始化的数组并立即分配给所有条目： 我已经在这里和Blaenk发布的时间安排了时间： 时序显示优先选择作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的便捷实现，在该实现中您可以同时为整个slice分配值，代

问题内容： 是否可以从python列表构造NumPy数组？ 问题答案： 首先，建议您阅读NumPy的 快速入门教程，该教程可能会帮助您解决这些基本问题。 您可以从列表中直接创建一个数组，如下所示： 或以相同的方式从嵌套列表中获取：

本文向大家介绍tensor和numpy的互相转换的实现示例，包括了tensor和numpy的互相转换的实现示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重

本文向大家介绍numpy使用技巧之数组过滤实例代码，包括了numpy使用技巧之数组过滤实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文研究的主要是numpy使用技巧之数组过滤的相关内容，具体如下。 当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时，将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。使用布尔数组作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间，注意这种方式只对应于布尔数组(array