《numpy》专题

我对访问中的数据的几种方法进行了比较。请参阅下面的结果。最快的访问是在上使用方法。在这篇文章中提到了我。 令我惊讶的是，通过访问比通过底层的 numpy 对象 访问更快。 我的问题是，有没有一种方法可以像我通过< code>get_value访问熊猫数据帧一样快速地访问numpy数组的元素？ 10000个回路，最佳3:108µs/回路 最慢的运行时间是最快的5.42倍。这可能意味着正在缓存中间结果

我有一个摄像头，正在发送图像数据到我的电脑。从那里，我的python脚本将8bit颜色信息（黑色和白色；范围从0-black-到255-white）放入一个numpy数组。数组是2D，第一维最多384维，第二维最多288维，用openCV窗口显示效果很好，现场视频超过24fps。 我现在的目标是操纵图像，使现场视频显示任何低于200的颜色值为0（完全黑色），任何高于200的颜色值为255（完全白色

回溯（最近调用的最后一次）： 文件“”，第1行，在runfile('/experient.py',wdir='/tensorflow')中 文件“C:\users\hp\anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py”，第710行，在runfile execfile（文件名，命名空间）中 文件“C:\users\hp\a

形状为- (442，1)和(442，)？ 打印这两个命令会产生相同的输出，但当我检查等式==时，会得到如下2D向量- 有人可以解释其中的区别吗？

我想知道为什么numpy中有一维的维度数组（length，1），也有一维的维数组（lendth，），没有第二个值。 我经常遇到这种情况，例如在使用< code>np.concatenate()时，这需要预先执行< code>reshape步骤(或者我可以直接使用< code > h stack /< code > v stack )。 我想不出这种行为可取的理由。有人能解释一下吗？ 编辑:< br

我有一个像这样的麻木数组： 我不明白： ： 因为我认为两者应该给出完全相同的结果？我的意思是后面的应该只代表第一个元素，对吗？那么，两者到底有什么区别？

这两个函数返回相同的列表。那么两个不同的功能执行相同的工作需要什么。

我对Numpy中和之间的区别感到困惑。 例如，我有一个二维数组 当我尝试打印和时，它们都给了我相同的输出： 但是，当我试图通过添加一个维度来广播它时 他们给了我不同的结果。 我试图找出区别，但不能。

这两个numpy对象有什么区别？

我有一个2D麻木阵列： 如何获取大于的元素的索引？ 现在，我正在做以获取每个最大值的索引，结果是：。我如何实现上述操作？

我在python中使用numpy模块来生成随机数，当我需要在[a， b]等连续间隔内生成随机数时，我会使用 但是现在我需要在区间[a，b]和[c，d]中生成一个统一的随机数，我该怎么办？ 我想生成一个在所有区间长度上均一的随机数，我不选择概率相等的区间，然后在区间内生成一个随机数，如果[a， b]和[c， d]长度相等，这种使用没有问题，但是当区间长度不相等时，这种方法生成的随机数不是完全均匀的。

如何有效地获取NumPy数组中每个唯一值的频率计数？

假设，我有一个由个元素组成的numpy数组，例如： 现在，我想有效地将所有大于

我有一个数组的复数。我寻求将数组中每个数字的实部和虚部剪辑到某个指定的最小值和最大值（相同的剪辑应用于实部和虚部）。例如，考虑： 我可以通过对复数组的实部和虚部调用np.clip，然后将它们相加（在将虚的裁剪数据乘以1j之后）来实现这一点。有办法用一个命令就能做到这一点吗？ 不会产生预期的结果。

我试图得到一个6 x 6数组，它包含0到0.20之间的浮点值。 我查看了Sci-Py文档，看起来我可以在统一的分布中实现这一点，但它仅在0和1之间（据我所知），而且大多数其他“随机”函数要么只有整数函数，要么只有0和1。 当我阅读时，我可能错过了一些东西，但我只是想知道是否有人知道一个numpy函数，它可以满足0到0.20之间的随机浮点数（或任何其他不仅仅是1的自定义浮点数），这不是正态分布。 同