创建一组numpy数组
是指使用Python的科学计算库numpy来创建多维数组。numpy提供了高效的数值计算工具，特别适用于处理大规模数据和执行数值运算。
numpy数组是一个由相同类型的元素组成的多维网格，可以是一维、二维或更高维。创建numpy数组的方法有多种，以下是几种常见的方式：
- 使用numpy的array函数创建数组：import numpy as np # 创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建全零数组 zeros_arr = np.zeros((3, 3)) # 创建全一数组 ones_arr = np.ones((2, 2)) # 创建指定范围的数组 range_arr = np.arange(0, 10, 2) # 创建随机数组 random_arr = np.random.random((2, 2))
- 使用numpy的其他函数创建特定类型的数组：import numpy as np # 创建等差数列数组 linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5) # 创建对数数列数组 logspace_arr = np.logspace(0, 1, 5) # 创建单位矩阵 eye_arr = np.eye(3) # 创建对角矩阵 diag_arr = np.diag([1, 2, 3])
numpy数组的优势在于它具有高效的数值计算能力和灵活的数据操作功能。它可以进行快速的向量化计算，避免了使用循环的低效率问题。此外，numpy还提供了丰富的数学函数和线性代数运算，方便进行科学计算和数据分析。
numpy数组广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。例如，在图像处理中，可以使用numpy数组来表示图像数据；在机器学习中，可以使用numpy数组来存储和处理训练数据和模型参数。
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参考链接：
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问:有没有一种快速的方法将2D Numpy矩阵转换为一组Pandas系列？例如，(100 x5) ndarray，到5个系列，每个系列有100行。 背景:我需要使用随机生成的不同类型的数据(浮点数、字符串等)创建一个pandas数据帧。目前，对于float，我创建了一个numpy矩阵，对于strings，我创建了一个字符串数组。然后，我将所有这些内容与axis=1结合起来，形成一个数据帧。这不会保留每个单独列的数据类型。 为了保留数据类型，我计划使用pandas系列。由于创建多个浮点数系列可能比创建一个浮点数的numpy矩阵慢，我想知道是否有一种方法可以将numpy矩阵转换为一组系列。 Th
浏览 29提问于2021-04-29得票数 0
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有没有可能使用PyArray_NewFromDescr从一组连续的2d数组创建numpy数组对象，而不复制数据？
浏览 0提问于2011-03-01得票数 2
2回答
我希望能够根据可能改变的数字创建numpy数组。
例如，假设我有50个文本文件，其中包含一组2x2数字。
我希望将这50个文件作为numpy数组加载，并在后面的代码中使用它们。代码示例可能如下所示：
import load numpy as np
num = 50 #this could change based on different conditions
for i in arange(num):
data%d % i = np.loadtxt("datafromafile%d.txt" % i)
这样的事有可能吗？谢谢
浏览 0提问于2014-12-13得票数 1
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假设我们有一个C函数，它接受一组或多个输入数组，处理它们，并将其输出写入一组输出数组中。签名如下( count表示要处理的数组元素的数量)：
void compute (int count, float** input, float** output)
我想通过ctype从Python调用这个函数，并使用它对一组NumPy数组应用转换。对于单输入/单输出函数定义为
void compute (int count, float* input, float* output)
以下工作：
import ctypes
import numpy
from numpy.ctypeslib import
浏览 0提问于2013-01-15得票数 14
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有一个一维值数组：
arr0 = numpy.array([8,0,9,5])
另一个二维数组的形状是(len(arr0),3)。
arr1 = numpy.array([9,5,6],
[2,7,4],
[6,7,8],
[1,8,3])
我想创建一个蒙面的arr1数组，其中arr1[i]被屏蔽，如果arr0[i] == 0
Result arr2 = [[9,5,6],
[-,-,-],
[6,7,8],
浏览 3提问于2013-04-26得票数 4
我有一组不同的一维numpy数组，它们只包含数字。每个向量都有不同数量的元素，因此每个数组都有自己的长度。我想选择元素最多的数组(即较长的数组)。这些数组是作为输入给出的，并不是由我的代码计算/创建的。
我可以使用循环来实现，但我想知道在Python中是否有一种很好的方法。谢谢。
浏览 17提问于2017-03-08得票数 0
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当我运行这段代码时：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(np.where(a > 2))
很自然地会得到一组索引，其中包含a > 2，即[2, 3, 4, 5]，但是我们得到：
(array([2, 3, 4, 5], dtype=int64),)
即有空的第二个成员的元组。
然后，要得到numpy.where的“自然”答案，我们必须这样做：
np.where(a > 2)[0]
，这个元组有什么意义？在哪种情况下有用？
注意:我在这里只谈论用例numpy.where(cond)，而不是也存在的
浏览 0提问于2018-06-01得票数 56
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4回答
我尝试生成一个长度为100的numpy数组，其中随机填充5组1和0，如下所示：
[ [1,1,1,1,1] , [0,0,0,0,0] , [0,0,0,0,0] ... [1,1,1,1,1], [0,0,0,0,0] ]
从本质上讲，在每个位置都有50%的可能性会有5个1，50%的可能性会有50个0
目前，我一直在使用numpy.random.binomial()，并尝试运行：
numpy.random.binomial(1, .5 , (100,5))
但是这样就创建了一个数组：
[ [0,1,0,0,1] , [0,1,1,1,0] , [1,1,0,0,1]
浏览 0提问于2014-03-17得票数 1
1回答
在下面的代码中，我创建了2个numpy数组。一个是一维，另一个是2D。
当我转到一维数组时，它保持不变。它的不改变从一行矩阵到列矩阵。当我转换2D数组时，它的从一行矩阵变化到列矩阵。
代码：
a = np.array([1,2,3,4,5])
print("a: ", a)
print("a.T: ", a.T)
b = np.array([[1,2,3,4,5]])
print("b: ", b)
print("b.T: ", b.T)
输出：
a: [1 2 3 4 5]
a.T: [1 2 3 4 5]
b
浏览 0提问于2018-09-23得票数 2
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我有一个在pypy中运行的主程序，它创建了三个2Dnumpy数组。我想将它们保存到一个文件中，然后使用python打开它们，并使用matplotlib.pyplot绘制它们。
目前pypy不支持numpy.save，有没有一种简单的替代方法可以在使用pypy的同时将一组numpy数组保存到文件中？
浏览 6提问于2012-11-20得票数 2
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我真的很感谢你在以下方面的帮助。我将csv文件中的数据读取到列表列表中，然后将其更改为numpy数组。但是，我真的很难将numpy数组中的一组值更改为浮点数，因为我希望为每行添加一组数字，并将合计作为新元素插入到每行中。 我可以更改它们并创建更改后的数据类型的副本，但似乎不能在适当的位置(在原始的numpy数组中)这样做。 下面是来自csv的数据的一个小示例，以及我试图实现的目标。 list_of_lists = [["Africa", "1990", "0", "", "32.6"], ["Asia&#
浏览 31提问于2020-04-01得票数 0
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所以我正在重建他们去年做的一个Matlab项目，其中的一部分涉及到创建掩模来拉出RGB波段。他们通过一组逻辑零来做到这一点。
GMask_Whole = false(ROWS,COLS);
我将其重建为numpy数组。
self.green_mask_whole=np.zeros((self.rows, self.columns), dtype=bool)
接下来的部分，我无论如何也想不出如何使用numpy：
GMask_Whole(1:2:end,2:2:end) = true;
我还没有找到一个numpy等价的动作。有什么想法吗？
顺便说一句，如果你对这是怎么回事很好奇：
编辑:我尝试过的
浏览 1提问于2017-06-20得票数 3
我在numpy数组u中有一组单位向量：
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(2,6) # generate some vectors
u = a/np.linalg.norm(a, axis=0) # turn them into unit vectors
print(u)
[[0. 0.5547002 0.62469505 0.65079137 0.66436384 0.67267279]
[1. 0.83205029 0.78086881 0.7592566 0.74740932 0.
浏览 4提问于2020-11-11得票数 1
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2回答
我有一个大的NumPy整数数组，它有一组不同的值，例如，
[0, 1, 0, 0, 0, 2, 2]
从这里，我想得到所有的值和一组索引，当它们出现时。下面的方法是可行的，但对我来说，显式比较==似乎并不是可选的。
import numpy as np
arr = [0, 1, 0, 0, 0, 2, 2]
vals = np.unique(arr)
d = {val: np.where(arr == val)[0] for val in vals}
print(d)
{0: array([0, 2, 3, 4]), 1: array([1]), 2: array([5, 6])}
有更
浏览 11提问于2022-04-07得票数 2
1回答
我有一组标识符，这些标识符被分成三组。对于每个组，我想将它们随机分配给三个集合中的一个，并将这些赋值存储在另一个数组中。因此，对于给定的分组标识符数组(我预置它们)：
groupings = array([1,1,1,2,2,2,3,3,3])
一个可能的输出是
assignments = array([0,1,2,1,0,2,2,0,1])
最终，我希望能够产生许多这样的任务清单，并有效地这样做。我目前的方法是创建一个零数组，并将长度为3的每个连续子数组设置为3的随机排列。
assignment = numpy.zeros((12,10),dtype=int)
for i in range(
浏览 1提问于2015-10-26得票数 5
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1回答
我有一组长度为3的NumPy数组。例如：
[ [0,0,0], [0,0,1], [0,0,2], [0,1,0],[0,1,1],... ]
对于这些NumPy数组中的每一个，我想存储一个不断更新的列表，并以某种方式将其链接到特定的NumPy数组。
例如，如果对于我的NumPy数组[0,0,1]，我有一个对应的列表[1,1,1,1,0,-1,-1,1,1,1]，我如何将NumPy数组映射到这个列表。
我曾考虑过使用字典，但Python似乎不允许将NumPy数组用作字典中的键。
显然，我有200个NumPy数组，我将其视为特定问题的状态。这些状态被指定为一个三元组，我使用了一个NumPy数组。
浏览 1提问于2018-03-14得票数 0
我想为一个模块( 模块，用于执行错误传播的计算)创建的类数对象提供“所有”数学函数，-these对象是具有不确定性的数字。
做这件事最好的方法是什么？
目前，我在模块math中重新定义了uncertainties.py中的大多数函数，以便它们能够处理不确定的数字。一个缺点是，想要执行from math import *的用户在执行import uncertainties之后必须这样做。
然而，与NumPy的交互仅限于基本操作(可以添加一组不确定的数字，等等)；它不包括更复杂的函数(例如，sin())，这些函数可以在包含不确定数字的NumPy数组上工作。到目前为止，我采取的方法是建议用户定义si
浏览 2提问于2009-10-07得票数 1
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1回答
考虑下面的numpy数组。
a = np.random.randn(10, 3, 20)
当我按如下方式索引数组时，它会生成另一个具有预期形状的数组
b = a[0, :, 0:5]
b.shape = (3, 5)
但是，当我用另一个numpy数组但使用类似的元素对它进行索引时，它会产生一个不同的数组，这与上面的结果相反。
j = np.arange(0, 5, 1)
b = a[0, :, j]
b.shape = (5, 3)
我不明白为什么会这样。
浏览 2提问于2022-03-15得票数 2
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1回答
numpy是一维数组垂直堆栈上的Hadmard产品，它比循环遍历1D数组列表和在每个数组上执行Hadamard (元素级)产品要快得多(这是合理的，而且我也进行了测试)。
在这种情况下，需要在一组numpy数组和另一组numpy数组之间执行Hadamard产品：
stacked_arrays = np.vstack([1D-arrays...])
stacked_arrays *= np.power(factor, np.arange(1, num_arrays))
但是，我需要这个操作来改变列表中每个组件的一维数组，并且这个操作需要发生很多。我知道这听起来像一个奇怪的特性，但有没有办法做到这
浏览 0提问于2018-12-30得票数 3
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在Python中有两个向量：Predictions和Labels。我想做的是找出这两个向量有相等元素的一组指数。例如，假设向量是：
Predictions = [4, 2, 5, 8, 3, 4, 2, 2]
Labels = [4, 3, 4, 8, 2, 2, 1, 2]
因此，两个向量具有相同元素的一组索引是：
Indices = [0, 3, 7]
我怎样才能在Python中得到这个呢？没有使用for -循环等，是否有内置函数，例如在numpy中？
谢谢你的帮助！
浏览 0提问于2015-06-04得票数 7
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h5py (通过HDF5)为磁盘上持久化数据集提供的好处和简单映射是例外的。我对一组文件进行了一些分析，并将结果存储到一个数据集中，每个文件一个。在这一步的最后，我有一组包含2D数组的h5py.Dataset对象。数组都有相同的列数，但行数不同，即(A，N)，(B，N)，(C，N)等等。
现在，我想将这些多个2D数组作为一个二维数组访问。也就是说，我想把它们按需阅读为一个形状数组(A+B+C，N).
为此，h5py.Link类不起作用，因为它在HDF5节点级别工作。
以下是一些伪代码：
import numpy as np
import h5py
a = h5py.Dataset('a
浏览 3提问于2016-02-21得票数 4
我想找出在名单上应用的操作。我有列表/数组名称预测，并执行以下一组指令。
predictions[predictions < 1e-10] = 1e-10
此代码片段来自使用Numpy的赋值。
它的使用方式如下：
def logprob(predictions, labels):
"""Log-probability of the true labels in a predicted batch."""
predictions[predictions < 1e-10] = 1e-10
return np.sum
浏览 3提问于2016-07-25得票数 5
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我有一个具有不同长度字符串元素的NumPy数组：
array(['*,V*,UV,**,a2*,IR' , 'SB*,V*,UV,**,*,a2*,IR' , '*,V*,a2*' , ...])
每个元素都是由逗号分隔的一组缩略语。如何找到缩写之一等于** (双星号)的元素(及其索引)？
浏览 3提问于2014-02-01得票数 2
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我有一个包含点云的数组(大约100个激光雷达点)。我需要尽快创建一组numpy数组。
sweep = np.empty(
shape=(len(sweep.points),),
dtype=[
('point', np.float64, 3),
('intensity', np.float32),
## ..... more fields ....
]
)
for index, point in enumerate(sweep.points):
sweep[index][&
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
我试图创建和绘制两组高斯数据。我使用了numpy np.random.multivariate_normal(mu，cov，#point).T格式。当我不转置时，它会给我一个“太多的值来解包(预期的2)错误”。
无论如何，当我进行转置时，我可以成功地绘制一组数据。我的目标是创建两个这样的集合，并在相同的情节中展示它们。对于给定的数据集，我只需使用plt.scatter(data1)和plt.scatter(data2)即可，但是对于这个问题，相同的进程不起作用。
下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu_fi
浏览 1提问于2022-01-16得票数 0
5回答
在Python中，可以根据QA：float来检查一个n.is_integer()是否包含一个整数值。
numpy是否有可以应用于数组的类似操作？允许以下内容的东西：
>>> x = np.array([1.0 2.1 3.0 3.9])
>>> mask = np.is_integer(x)
>>> mask
array([True, False, True, False], dtype=bool)
做这样的事是可能的
>>> mask = (x == np.floor(x))
或
>>> mask =
浏览 10提问于2016-01-27得票数 15
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1回答
创建联邦学习数据
、、、、
我正在尝试创建一个联邦学习数据集，我想稍后使用它来训练一组模型(不是针对Fed-avg)。我正在尝试以下方法(此代码可在TFF的官方教程中找到)：
emnist_train, emnist_test = tff.simulation.datasets.emnist.load_data()
然后定义一些用于预处理的助手：
def preprocess(dataset):
def batch_format_fn(element):
"""Flatten a batch `pixels` and return the features as an `Or
浏览 16提问于2022-03-31得票数 1
我有两个输入numpy数组，它们分别具有一组点的纬度和经度坐标：lats和lons。
我继承了一个函数，它将每个(lat,lon)对转换为一个(E,N)对：
def convert(lat,lon): #takes two floats as arguments (unit: degrees)
...
computation #Actual function is too long to post
...
return N,E #returns two floats (unit: meters)
我的问题：如何有效地同时将相同的函数应用于两个输入numpy数组？
我正在
浏览 2提问于2017-03-11得票数 2
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当我运行我的代码时，我收到这些警告，总是以四个人为一组，零星的。我试图通过在某些语句之前和之后放置调试消息来定位源代码，以确定其来源。
Warning: invalid value encountered in double_scalars
Warning: invalid value encountered in double_scalars
Warning: invalid value encountered in double_scalars
Warning: invalid value encountered in double_scalars
这是一个Numpy警告吗?什么是双标量？
浏览 6提问于2010-09-22得票数 90
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2回答
我正在尝试连接从磁盘加载的一组numpy数组。所有数组都有不同的列数。
这是我的密码
import numpy as np
FILE_LIST = ["matrix a", "matrix b"]
result=np.array([[0,0],[0,0]]) # I need to avoid this zero matrix
for fileName in FILE_LIST:
matrix = matrix= np.genfromtxt(fileName, delimiter=" ")
result = np.co
浏览 4提问于2015-04-02得票数 0
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1回答
我有两个numpy数组：
a = np.arange(100*100).reshape(100,100)
b = np.random.rand(100, 100)
我也有一个切片元组来提取数组的某一部分：
slice_ = (slice(5, 10), slice(5, 10))
然后，我有一组布尔索引来选择这个切片的某个部分：
indices = b[slice_] > 0.5
如果我想将这些索引设置为不同的值，我可以轻松地这样做：
a[slice_][indices] = 42
但是，如果我创建另一组布尔索引来选择索引数组的特定部分：
high_indices = a[slice_]
浏览 3提问于2013-09-05得票数 3
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2回答
迭代Dask数据帧
、、、、
我正在尝试从成百上千个大型CSV文件的单个列中创建一个Keras Tokenizer。Dask似乎是一个很好的工具。我目前的方法最终会导致内存问题： df = dd.read_csv('data/*.csv', usecol=['MyCol'])
# Process column and get underlying Numpy array.
# This greatly reduces memory consumption, but eventually materializes
# the entire dataset into memory
my_id
浏览 18提问于2020-10-30得票数 1
1回答
import numpy as np
from numba import njit
dt = np.dtype([('x', np.float64), ('y', np.float64)])
@njit
def f():
# a = np.zeros(2, dtype=dt) # this works
# return a['x']
b = np.array((0.5, 1.5), dtype=dt) # this doesn't
# return b['x']
f()
浏览 0提问于2019-11-10得票数 0
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我有一组特性作为NumPy数组。
RandomForestRegressor in Scikit-Learn返回feature_importances_，其中包含所有特性的重要值。
我需要对NumPy数组进行切片，以便只删除最重要的50个剩下的特性和其他列。
我怎么能轻易做到呢？
浏览 2提问于2015-02-14得票数 0
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2回答
Myclass是一个numpy.ndarray子类，旨在表示一组随时间变化的图像。每个图像都有一组元数据，如时间、环境温度和相机温度。我将这些元数据存储在一个字典列表中，以便每个字典对应于数组中的一个层(myclass.metadata[0]是与myclass[0]中的图像对应的字典)。
我还重载了getattr()，使字典中的条目可以通过它们的键进行访问，这样myclass.etemp就会生成例如[24.9, 25.0, 25.1]。
当我对Myclass对象进行切片时，如何实现以同样的方式对属性数组进行切片？
现在如果我做myobject[1].etemp，我会得到[24.9, 25.0,
浏览 2提问于2013-05-03得票数 2
回答已采纳
我有一个经过训练的模型，我正在使用CNTK.load_model()函数加载它。我把CNTK git上的作为模型评估代码的参考。我创建了一个数据读取器(这是一个MinibatchSource对象)，并尝试运行model.eval(mb)，其中mb = minibatch_source.next_minibatch(...) (类似于)
但是，我收到以下错误消息
Traceback (most recent call last):
File "LID_test.py", line 162, in <module>
test_and_evalua
浏览 8提问于2017-03-07得票数 1
为什么我们使用np作为前缀，通过使用numpy库中的函数来创建数组，而不是在调用“创建函数”时使用它。
import numpy as np
例句:1.创造功能
arr=np.zeros(2)
这个数组创建了一个2乘2的数组，所有元素都为零。
2.除创造功能外->
arr.reshape(1,4)
这个修改创建的数组arr
现在您可以看到np被用作第一个的前缀，而不是第二个。既然它们都来自于numpy库，我们为什么不用它来重塑某种功能呢？
浏览 3提问于2022-09-05得票数 -3
我是scipy的新手，不会使用curve_fit函数。我认为有一些scipy/numpy数据包装器需要用于独立和依赖的数据集。windowCurrent和windowVoltage是保存我的数据集中的一组滑动点数的队列。
如何包装电流/电压对列表以避免此错误？
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'
代码：
for line in inputFileContents[:maxlen]:
print line
timeStam
浏览 0提问于2013-01-03得票数 2
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我想把一层神经网络的权重转换成一组新的已知值。当前的一组值是：
>>> import tensorflow as tf
...
>>> curr_layer.weights
<tf.Variable 'conv2d/kernel:0' shape=(4, 4, 1, 64) dtype=float32, numpy=
array([[[[ 0.02059445, -0.01320859, -0.00185177, ..., 0.02550568,
-0.02180868, 0.00089696]],
浏览 12提问于2022-03-10得票数 0
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例如，我在2D numpy.array中有一组记录，我想选择第3列中的值等于10的所有记录。除了循环遍历数组并构建所选记录的列表之外，有没有其他方法可以做到这一点？
浏览 29提问于2020-02-04得票数 0
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我是一个视觉艺术家，他正在学习Python，以创建一组指定的艺术品。在其中一种情况下，我正在使用2160x3840网格编码康威的经典生命游戏。
然而，这个程序的运行速度比我所希望的要慢:它已经在我三年大的iMac上运行了24小时，我只处理了两个半的“帧”。这需要几个星期的时间才能完成，而且我还有好几次要做。
我运行了SnakeViz，我的程序93%的时间都花在了一个函数上，其中主要的活动是一系列的比较。根据康威的规则，所有的“芬奇”颜色和flashOfLifeColor都被认为是“活的”细胞。
def isLive (theColor):
isCellLive = False
浏览 3提问于2017-02-05得票数 0
我想检查一组值是否在numpy数组中。在执行此操作时，我发现如果传递的值是np.isin()，则np.nan的行为会有所不同。这就是：
import numpy as np
a = np.array([2, np.nan])
print(np.isin(2, a))
print(np.isin(np.nan, a))
产出：
True
False
我有两个问题：
如何检查np.nan是否在数组中？
为什么这两个值在传递给np.isin()时表现不同？
浏览 5提问于2020-04-12得票数 1
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我正在寻找python中的一个内置函数，它将一个函数应用于列表(或其他可迭代元素)中的每个元素和下一个元素，并在新列表中返回一组结果。我不知道它是不是内置的，但如果可能的话，我会尝试用函数式的方式。
示例：
l = [1,2,3,4,5]
# returns [3,5,7,9]
# add(1,2) add(2,3) add(3,4) add(4,5)
我的实际用例是，我有一个numpy.array([1,2,3])形式的向量列表，我想找出每个连续向量之间的差异。
实际示例：
l = [numpy.array([1,2,3]), numpy.array([2,7,6]), numpy.arra
浏览 0提问于2012-06-04得票数 2
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2回答
numpy数组中类的分支
、、、、
我有一门课，比如：
class MyClass:
def __init__( self, params):
self.A = params[0]
self.B = params[1]
self.C = params[2]
以及从该类实例构建的numpy数组：
import numpy as np
ArrayA = np.empty((3,4),dtype = object)
for ii in range(3):
for jj in range(4):
ArrayA[ii,jj] = MyClass(np.random.rand(3))
我想为ArrayA
浏览 7提问于2014-04-19得票数 0
我目前正在使用python使用彩色地图cm.jet将一组特性转换为可视化表示，并将它们存储为numpy.ndarrays。问题是我无法设置我想要的vmin和vmax。
我现在正在做的是
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib
>>> from matplotlib import cm
&g
浏览 2提问于2017-04-21得票数 1
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我有一组复杂的数据，我必须对其进行距离计算。数据集中的每个记录都包含许多不同的数据类型，因此记录数组或结构化数组似乎是可行的。问题是，当我必须进行距离计算时，空间距离函数采用数组，而重新编码的数组是空的。如何使由numpy数组代替numpy空值的重编码数组？下面是我所说的一个非常简单的例子。
import numpy
import scipy.spatial.distance as scidist
input_data = [
('340.9', '7548.2', '1192.4', 'set001.txt'),
浏览 6提问于2014-08-13得票数 0
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我有一个由1700万个非唯一项组成的数组，并希望检查它们是否存在于一组唯一项中。
Large_array=[1,2, 3, 4,...17000000 ]
Dictionary= [1,2,3,4,...15000000]
我在操作中尝试了list：
[I in Dictionary for I in Large_array)]
以及numpy的isin和in1d，但它永远都会耗费时间。
np.isin(Large_array, Dictionary)
np.in1d(Large_array, Dictionary)
我想知道是否有更快的方法来完成同样的事情。
我需要的输出是一个与Large
浏览 1提问于2019-08-09得票数 0
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例如，我有这样一组复杂的点：
我想从前像中画出函数的图像(例如，f(z) = -cos(z))：
下面是我的代码：
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
z_0 = []
N = 500
u = linspace(0.0, pi, N)
v = linspace(0.0, 15.0, N)
for i in xrange(N):
for j in xrange(N):
z_0.append(u[i] + 1j * v[j])
z = -cos(z_0)
plt.plot(real(z
浏览 0提问于2012-11-12得票数 1
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我试图通过指定某些条件来创建numpy.array的“掩码”。Python甚至有很好的语法，如下所示：
>> A = numpy.array([1,2,3,4,5])
>> A > 3
array([False, False, False, True, True])
但是如果我有一个标准列表而不是一个范围：
>> A = numpy.array([1,2,3,4,5])
>> crit = [1,3,5]
我不能这么做：
>> A in crit
我必须做一些基于清单理解的事情，比如：
>> [a in crit f
浏览 2提问于2010-10-21得票数 7
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这实质上是一个2D数组，相当于在存储特定值的索引上将python列表切片成更小的列表。我正在运行一个程序，它从CSV文件中提取大量数据，并将其复制到2D NumPy数组中。这些数组的基本格式如下：
[[0 8 9 10]
[9 9 1 4]
[0 0 0 0]
[1 2 1 4]
[0 0 0 0]
[1 1 1 2]
[39 23 10 1]]
我希望沿着包含所有零值的行分隔我的NumPy数组，以创建一组较小的2D数组。上述启动数组的成功结果将是数组：
[[0 8 9 10]
[9 9 1 4]]
[[1 2 1 4]]
[[1 1 1 2]
[39 23 10 1]]
我考虑过简单地迭
浏览 4提问于2020-07-28得票数 2
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