问题内容: 有时,您必须对一个或多个大型Numpy阵列执行许多中间操作。这会很快导致s。在我到目前为止的研究中,U发现酸洗(Pickle,CPickle,Pytables等)是缓解此问题的方法。我想知道经验丰富的程序员在处理大量数据时是否还会使用其他任何技术(当然,除了消除策略/代码中的冗余之外)。 另外,如果我确定有一件事,那就是没有免费的东西。使用其中一些技术,需要进行哪些权衡(例如,速度,鲁
问题内容: 我想要一个2d NumPy数组(x,y)的列表,其中每个x分别位于{-5,-4.5,-4,-3.5,…,3.5、4、4.5、5}中,并且与y相同。 我可以做 然后遍历所有可能的对,但是我敢肯定有更好的方法… 我想要一些看起来像这样的东西: 但是顺序并不重要。 问题答案: 您可以使用它,它通常比在一步中创建数组要方便得多: 对于类似linspace的功能,请用一个复数代替步(即),该复数
问题内容: 我有2个点列表作为numpy.ndarray,每行是一个点的坐标,例如: 在这里,我想计算2个列表中所有对点之间的欧几里得距离,对于a中的每个点p_a,我想计算它与b中每个点p_b之间的距离。所以结果是 如何在numpy中使用矩阵乘法来计算距离矩阵? 问题答案: 使用直接的numpy广播,您可以执行以下操作: 另外,有一个例程可以稍微提高效率(特别是对于大型矩阵) 我将避免依赖于分解矩
问题内容: 我有一个要存储’raw’的数据框: 但似乎试图“解压” numpy.array。 有解决方法吗?除了使用包装器之外(请参见下面的编辑)? 我尝试没有成功。 编辑 这行得通,但是我必须使用’dummy’类来包装数组,这不能令人满意,也不是很优雅。 问题答案: 在numpy数组周围使用包装器,即将numpy数组作为列表传递 输出: 或者您可以通过创建元组来使用,即如果您有一个数据框 输出:
问题内容: 我有一个NumPy值数组。我想计算在特定范围内有多少这些值,例如x <100和x> 25。我已经读过有关计数器的信息,但它似乎仅对指定值有效,对值范围无效。我已经搜索过,但是没有发现有关我的特定问题的任何信息。如果有人可以指出适当的文档,我将不胜感激。谢谢 我已经试过了 但这只是给我25到99之间的数字。 编辑 我正在使用的数据是由另一个程序创建的。然后,我使用脚本读取数据并将其存储为
问题内容: 我有一个字典,需要将其转换为NumPy结构化数组。我正在使用arcpy函数,因此NumPy结构化数组是唯一可以使用的数据格式。 我已经试过了: 但我不断 下面的方法有效,但是很愚蠢,显然不适用于真实数据。我知道有一个更优雅的方法,我只是想不通。 问题答案: 您可以使用: 产量 如果您不想创建元组的中间列表,则可以改用: 在Python2中: 在Python3中: 为什么使用该列表不起作
本文向大家介绍在numpy矩阵中令小于0的元素改为0的实例,包括了在numpy矩阵中令小于0的元素改为0的实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: 以上这篇在numpy矩阵中令小于0的元素改为0的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。
问题内容: 有人可以确切解释NumPy中的参数做什么吗? 我很困惑。 我正在尝试使用该功能 最初,我认为如果数组本身是3维,将返回三个元素,该元素由同一位置上所有嵌套项的总和组成。如果每个维度都包含五个维度,则我希望返回五个项目的结果,依此类推。 但是事实并非如此,文档也不能很好地帮助我(他们使用3x3x3数组,因此很难判断发生了什么) 这是我所做的: 显然,结果并不直观。 问题答案: 显然, 轴
问题内容: 我有一个numpy数组,其中包含: 我想创建一个包含以下内容的数组: 也就是说,我想将第一个元素添加到数组的末尾。 我尝试了明显的方法: 但我说错了 我不明白这一点-数组都是一维数组。 问题答案: 创建一个新数组,该数组可以是带有附加元素的旧数组。 我认为使用适当的方法添加元素更为正常:
问题内容: 我想制作一个使用ReLU函数的简单神经网络。有人可以告诉我如何使用numpy实现该功能的线索。 问题答案: 有两种方法。 如果使用以下代码计时结果: 我们得到: 因此乘法似乎是最快的。
问题内容: 我希望能够遍历矩阵以将函数应用于每一行。如何针对Numpy矩阵执行此操作? 问题答案: 使用。假设您的矩阵是2D,则可以这样使用:
问题内容: 我想将同一数组的2个部分组合成一个复杂的数组: 这些不起作用: 我想念什么吗?numpy是否不喜欢对复数执行数组函数?这是错误: 问题答案: 这似乎可以满足您的要求: 这是另一种解决方案: 还有另一个更简单的解决方案: PS :如果要保存内存(无中间阵列): devS的以下解决方案也很快。
问题内容: 所以我有一组数据,可以转换为R,G,B波段的单独的numpy数组。现在,我需要将它们组合以形成RGB图像。 我尝试使用“图像”来完成这项工作,但需要将“模式”归因于此。 我试图做个把戏。我将使用Image.fromarray()将数组带到图像,但是当Image.merge要求合并“ L”模式图像时,默认情况下它会达到“ F”模式。如果我首先将fromarray()中array的属性声明
问题内容: 我的numpy数组用于指定缺少的值。在遍历数据集时,我需要检测这些缺失值并以特殊方式处理它们。 我天真地用过,除非不在所支持的类型子集中,否则它会很好地工作。例如,字符串字段中可能会出现丢失的数据,在这种情况下,我得到: 除了编写昂贵的包装来捕获异常并返回外,还有没有办法优雅而有效地处理此包装? 问题答案: (也是,在较新的版本中)检查数字数组和字符串/对象数组中的缺失值。从文档中,它
问题内容: 现在说我有一个numpy数组,定义为 现在,我想要一个包含缺失值的所有索引的列表,在这种情况下。 有什么办法可以做到吗? 问题答案: np.isnan与np.argwhere结合 输出: