《numpy》专题

问题内容： 在Python中，我们可以使用来获取数组中值的索引。 但是，当我尝试执行NumPy数组时： 我得到： AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ index” 我如何在NumPy数组上执行此操作？ 问题答案： 使用来获得，其中一个给定的条件是指数。 例子： 对于称为的2D ： 对于一维数组： 请注意，这也适用于像条件，，等等… 您也可以使用方法创建的子

问题内容： 这就是您如何将列表分成大小均匀的块？ 用于将数组拆分为多个块。无论如何，对于使用Numpy的巨型阵列，这样做是否更有效率？ 问题答案： 尝试。 从文档中： 与相同，但如果组的长度不相等，则不会引发异常。 如果块数> len（array），您将获得嵌套在内部的空白数组，以解决此问题-如果将拆分数组保存在中，则可以通过以下方式删除空数组： 只需将其保存回去即可。

问题内容： 我有一个来自3轴加速度计（XYZ）的300万个数据点的数组，我想向该数组添加3列，其中包含等效的球坐标（r，theta，phi）。以下代码有效，但似乎太慢了。我该如何做得更好？ 问题答案： 这类似于Justin Peel的答案，但是使用just并利用其内置的矢量化功能： 请注意，正如注释中所建议，我已经从您的原始功能 更改了仰角的定义 。在使用进行测试的机器上，时间从76秒缩短到3.3

问题内容： 我有一个名为的文件，该文件引用了另一个仅包含函数且在循环中使用的文件。这些功能具有不同的优化功能。 然后，这将引用另外两个仅包含函数的相似文件，这些文件处于循环中。所有这些文件都使用numpy。 我认为这是因为函数调用循环并在numpy中创建数组导致了内存过载。因此，我无法完成一些优化算法，也无法遍历我想要的所有可能的坐标。 如何确保删除numpy中的变量？据我了解，numpy的C库使

问题内容： 我需要将一个numpy数组序列化为某些JSON兼容形式。由于我使用的框架无法让我访问JSON编码器/解码器对象，因此我一直坚持将numpy数组序列化为可以将其编组为JSON的对象。我选择了array.tobytes或array.tostring（两者似乎基本上是同一件事）。 以下是说明我的问题的示例： 在检查的值时a2，我发现它仅包含原始内容的第一行a。换句话说，a2 == a[0,

问题内容： 我有一段代码，但是我想提高性能。我的代码是： matrix2是4维np数组，而matrix1是2d数组。 我想通过使用np.tensordot（matrix1，matrix2）加快此代码的速度，但是后来我迷路了。 问题答案： 您可以只使用jit编译器 您的解决方案一点也不差。我唯一更改的是索引和变量循环范围。如果您有numpy数组和过多的循环，则可以使用编译器（Numba），这确实很简

问题内容： 阅读numpy中argmin函数的文档时，我有些困惑。看起来应该可以完成这项工作： 读这个 返回沿轴的最小值的索引。 我可能会认为 将返回所有索引的数组： 但是，它只会返回。渔获量在哪里，或者我应该怎么做才能得到结果？ 问题答案： 当您考虑多维数组时，该文档更有意义。 在指定轴的情况下，沿给定轴获取一维子数组，并返回每个子数组最小值的第一个索引。它不会返回单个最小值的所有索引。 要获取

问题内容： 我想将datetime数组传递给Numba函数（无法向量化，否则会很慢）。我了解Numba支持numpy.datetime64。但是，它似乎支持datetime64 [D]（日期精度），但不支持datetime64 [ns]（毫秒精度）（我很难学到：是否已记录？）。 我试图将datetime64 [ns]转换为datetime64 [D]，但似乎找不到方法！有任何想法吗？ 我用下面的最

问题内容： 有谁知道为什么下面不等于0？ 要么： 当我将其输入python时，它的值为1.22e-16。 问题答案： 该数字不能完全表示为浮点数。所以，不给你，它给你。 而其实类似。 那么，您如何处理呢？ 您必须计算出或至少猜测出适当的绝对和/或相对误差范围，然后编写而不是： （这也意味着你要组织你的计算，使相对误差相对较大，而不是在你的情况，因为是恒定的，这是微不足道的，只是做了落后的。） Nu

问题内容： 假设我有一个彩色图像，这自然将由python中的3维数组表示，例如形状（nxmx 3），并将其称为img。 我想要一个新的二维数组，将其称为“ narray”，其形状为（3，nxm），以便该数组的每一行分别包含R，G和B通道的“扁平化”版本。而且，它应该具有这样的属性：我可以通过类似以下方法轻松地重建任何原始通道 问题是如何从“ img”构造“ narray”？简单的img.resha

问题内容： 任一或可用于一个新的维度添加到一个数组。他们俩似乎都在创建一个视图，是否有任何理由或优势使用一个而不是另一个？ ` 问题答案： 我看不出有太大差异的证据。您可以对非常大的阵列进行时间测试。基本上，两者都摆弄形状，甚至大步向前。 是访问此信息的好方法。例如： 两者都使用与原始缓冲区相同的缓冲区来创建视图。形状相同，但重塑不会改变。 让您指定。 并显示标志中的差异。 可能会更快，因为它所做

问题内容： 我试图找到最快的方法将一堆图像从目录读取到numpy数组中。我的最终目标是计算所有这些图像中像素的最大，最小和第n个百分点之类的统计信息。当所有图像中的像素位于一个大的numpy数组中时，这是直接且快速的，因为我可以使用诸如和的内置数组方法以及函数。 以下是一些带有25张tiff图像（512x512像素）的时序示例。这些基准来自一本jupyter笔记本中的使用。差异太小，不足以对25张

问题内容： 我有一个包含一些元数据的文件，然后是包含2个带有标题的列的实际数据。在numpy中使用genfromtxt之前，是否需要将两种类型的数据分开？还是可以以某种方式拆分数据？将文件指针放在标题上方行的末尾，然后从那里尝试genfromtxt怎么办？谢谢该文件的格式如下所示： 问题答案： 如果您不希望第一行，请尝试（如果没有丢失的数据）： 或（如果缺少数据）： 如果然后要解析标头信息，则可以

问题内容： 我有一个带有正负值的numpy数组。 我想创建另一个数组，该数组在发生索引变化的每个索引处包含一个值（例如，如果当前元素为正，而前一个元素为负，反之亦然）。 对于上面的数组，我希望得到以下结果 或者，可以使用数组中发生符号变化的位置列表或布尔值列表（而不是0和1）代替。 问题答案： 就像是 现在，numpy.roll进行循环移位，因此，如果最后一个元素的符号与第一个元素不同，则sign

本文向大家介绍numpy 基本导入，包括了numpy 基本导入的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 导入numpy模块以使用它的任何部分。 大多数示例将np用作numpy的简写。假设代码示例中的“ np”表示“ numpy”。