《numpy》专题

我有一个2d numpy数组（28x28），希望将随机值设置为值小于50的所有索引。我尝试了一些方法： 这并不正确，因为所有选择的指数都获得相同的随机值。我想要不同的随机值。 上面的代码解决了这个问题，但我认为它不能有效地工作，因为它在处理大数据集时变得非常慢。 有没有更好的功能？

我有3个Python列表:，和以及我需要通过创建一个heatmap来可视化数据，其中坐标，值可视化，结果可能类似于GnuPlot heatmap xyz中的结果。由于系统的限制，我不能使用其他第三方工具，除了numpy和matplotlib。 我已经找到了一些相关的主题（用pcolor在matplotlib中生成Heatmap？，使用散点数据集在matplotlib中生成Heatmap）但似乎没有

我有两台运行相同Python脚本的机器，它们使用OpenCV来转换图像文件格式。该脚本在我的低端笔记本电脑上运行良好，它有4 GB的内存。但是，在我的台式机上，它有32 GB，我收到以下错误： OpenCV 错误： 无法创建 Numpy 分配器：：分配， 文件 D：\Build\OpenCV-3.3.1\模块\python\src2\cv2.cpp，第 175 行 OpenCV 错误：内存不足（无

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您知道如何将DataFrame的索引或列作为NumPy数组或python列表获取吗？

每当我尝试在代码中使用len函数时，我就会遇到这个错误？ 错误

做一些类似的事情 使用多个内核，运行良好。 所以，如果我要做整数矩阵乘法，我得做下面的一个： 使用numpy慢得让人痛苦的并庆幸我可以保留8位整数。 使用Scipy的并使用4倍内存。 使用numpy的并且只使用2倍内存，但要注意的是，在float16数组上的速度要比在float32数组上慢得多，比int8慢得多。 为多线程整数矩阵乘法找到一个优化的库（其实Mathematica就是这么做的，但我更

我正在写一个移动平均函数，它使用numpy中的卷积函数，它应该相当于一个（加权移动平均）。当我的权重都相等时（就像在一个简单的算术平均值中一样），它工作得很好： 给予 对这种行为有什么看法吗？

当使用相同的种子（例如12345）时，是否有任何选项可以像Numpy random一样在Java中生成相同的随机数。 在Numpy中，我得到的代码低于输出： 在Java中，我从下面的代码中获得输出： 我在Java中比较了SciKit学习和我自己的库中的一些方法的输出。为了生成相同的输出，我需要像Numpy一样生成相同的随机值（SciKit学习使用Numpy随机值）。

我正在尝试从轮子（. whl）文件安装NumPy。我收到错误： numpy-1.9.1+mkl-cp34-none-win_amd64.whl在此平台上不受支持。 详： > Windows 8.1 专业版 x64，提升的命令提示符 蟒蛇 3.4.2 Gohlke网站上的软件包NumPy pip中复制的文件numpy-1.9.1+mkl-cp34-none-win_amd64.whl。exe文件夹

我尝试使用numpy阵列执行以下操作： 这应该给出一个结果： 但如果输入向量是numpy数组： 它（预期）返回一个： 问题是，在此之后，我需要将结果转换回numpy数组。 我想知道的是，如果有一个有效的numpy函数可以避免这些来回的转换，那该怎么办？

ndarray 对象可以保存到磁盘文件并从磁盘文件加载。常用的 IO 函数有： load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中； savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中； loadtxt() 和 savetxt() 函

Numpy 提供了一系列针对数组操作的高阶函数。其中一类比较常见的是数组的合并。 1. 数组的合并与堆叠 1.1 numpy.concatenate 函数 numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接两个或多个相同形状的数组。该函数的原型如下： numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 参数说明如下： 参数 说明 a1,a2 … 相同类型的数组

在线性代数的范畴里，矩阵运算有很多不一样的地方，例如內积、行列式、逆运算等等。 Numpy 提供了一系列可以用于线性代数运算的函数，具体如下： 函数 描述 dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列式 solve 求解线性矩阵方程 inv 计算矩阵的乘法逆矩阵 1. 二元运算 1

在Numpy中，以 bitwise_ 开头的函数是位运算函数。Numpy 位运算包括以下几个函数： 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 1. 位运算 与普通运算不同，位运算是发生在二进制形式之间的，因此在演示位运