在numpy中，ogrid的数据类型是可指定的吗？
在numpy中，ogrid的数据类型是不可指定的。numpy中的ogrid函数用于创建一个多维的索引数组，它返回的是一个包含两个一维数组的元组，这两个数组可以用来表示一个多维的网格。其中，每个数组的数据类型是根据输入的参数来确定的，无法手动指定。
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假设您有一个2D numpy数组，为了提取它的核心，您对其进行了切片，就好像您正在从更大的框架中删除内部框架一样。
更大的框架：
In[0]: import numpy
In[1]: a=numpy.array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19]])
In[2]: a
Out[2]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]]
浏览 0提问于2017-02-02得票数 0
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问题
我有一个形状的numpy.array (H, W)，存储图像的像素强度。我想要生成一个新的形状(H, W, H, W)数组，它存储图像中每一对像素之间的欧几里德距离(像素之间的“空间”距离；而不是它们强度的差异)。
解决尝试
下面的方法完全符合我的要求，但速度非常慢。我在找一个快速的方法来做这件事。
d = numpy.zeros((H, W, H, W)) # array to store distances.
for x1 in range(H):
for y1 in range(W):
for x2 in range(H):
for
浏览 1提问于2020-11-04得票数 4
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我想将这个NumPy操作矢量化：
for j in range(yt):
for i in range(xt):
y[j, i] = x[idx[j, i], j, i]
其中idx包含x片的轴-0索引。有什么简单的方法吗？
浏览 3提问于2014-06-11得票数 5
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数字直方图索引
、、
考虑到我有一个3D直方图，或者为了简单起见，我有一个3D numpy形状数组(X，Y，Z)
import numpy as np
array = np.random.random((100,100,100))
使用numpy或scipy来获取索引满足球体条件的数组的值，最好的方法是什么？
(index_x**2 + index_y**2 + index_z**2) <= radius**2
显然，在后一种情况下，数组中心是(0，0，0)。通常情况下，条件是
((index_x-center_x)**2 + (index_y-center_y)**2 +(index_z-center_z)
浏览 0提问于2012-11-16得票数 3
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我想对一个四维Numpy数组进行排序，根据该数组的简化3D版本的numpy.argsort计算结果进行排序。如下所示：
array.shape
(7, 3178, 3178, 3)
array_reduced.shape
(7, 3178, 3178)
args=numpy.argsort(array_reduced,axis=0)
array_sorted=array[args,:]
这将返回一个内存错误：
---------------------------------------------------------------------------
M
浏览 11提问于2017-12-14得票数 1
使用numpy，获得满足单元值和坐标条件的2D数组元素坐标的最快方法是什么？
例如，假设我有一个数组：
[[45 78 95 49 98 18 54]
[36 77 92 15 68 25 89]
[29 44 58 18 85 65 43]
[19 63 62 78 48 12 43]
[90 65 17 90 65 44 53]]
假设我想得到列1和3中的所有元素> 50的坐标，以及事件行。我可以做这样的事情：
选择除1、3以外的所有列和除偶数行以外的所有行
把它们清零
[0 78 0 49 0 0 0 44 0 18 0 0 0 65 0 90 0 0 0]
从
浏览 0提问于2018-11-23得票数 1
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在python的numpy中，为什么ogrid总是生成int64结果？
对于我的应用程序，我不想使用int64，因为内存限制(这在稍后一起广播输出组件时起作用)。有没有比后期重铸更好的选择：
y, x = np.ogrid[:9000,:9000]
y = y.astype(np.int16)
x = x.astype(np.int16)
对于大多数其他numpy调用，更简洁的解决方案是使用dtype=...可选参数，但ogrid不是作为函数调用的。相反，它似乎可以与a+b这样的运营商相媲美，除了它们通常有像np.add(a,b,dtype=np.int8)这样的替代品。
浏览 9提问于2017-06-30得票数 2
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我试图根据它们的列和行位置来更改numpy数组值，目前正以这样的方式实现它：
for r in range(ResultArr2.shape[0]):
for c in range(ResultArr2.shape[1]):
ResultArr2[r,c] = ResultArr2[r,c]-r*1000-c*500
是否有一种非循环的方法来实现同样的结果？我知道，如果实现非循环结构，Python通常工作得更快，但我无法找到如何做到这一点。
浏览 1提问于2018-12-16得票数 1
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我有一个numpy数组，它表示一个空间体积上的三维网格，每个单元格代表一个非立方体素(缩放在所有三个维度上都是任意的)。每个维的数组是O(500)体素。
我想用从给定的XYZ点到每个体素中心的距离填充这个数组。
我可以使用python for-loops填充数组，但这比我想要的要慢。有没有办法这么快地使用numpy/scipy？
对XYZ坐标的转换由两个元组完成，一个元组给出0,0,0体素中心的XYZ坐标，另一个元组给出XYZ单元中体素的大小。
浏览 8提问于2017-01-25得票数 5
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tensor = array([[
[ 0.1, 0.8],
[ 0.1, 0.8],
[ 0.1, 0.8]],
[[ 0.9, 0.3],
[ 0.1, 0.8],
[ 0.9, 0.3]],
[[ 0.1, 0.8],
[ 0.1, 0.8],
[ 0.9, 0.3]]])
selector = array([
[0, 0, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 0]])
want = array([
[0.1 0.1 0.8],
[0.3 0.8
浏览 1提问于2018-04-08得票数 0
我有过
形状的numpy.array a (n1，n2，n3，n4)
一个索引数组idx of array (n1，n2，i1)
我想做的是下面的代码
for i in range(n1):
for j in range(n2):
for k in range(i1):
b[i, j, k, :] = a[i, j, idx[i, j, k], :]
如果没有for循环就可以实现numpy函数？
浏览 1提问于2022-04-20得票数 -2
上下文
我正在用Python和Numpy实现2D离散傅里叶变换算法。根据图像处理理论，在进行变换之前，图像的每个强度f(x，y)都需要乘以(-1)^(x + y)，其中x和y是二维阵列中表示图像的强度指数。
尝试过什么，
最明显的方法是使用两个for循环迭代每个强度及其指数。
问题
是否有一个使用Python/Numpy矩阵操作的更优雅/更快的解决方案，还是应该使用两个for循环？
浏览 7提问于2019-10-20得票数 0
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我希望创建一个6x6 numpy矩阵，其中第一行填充：0, 1, ..., 5，第二行填充10, 11, ... , 15，最后一行填充50, 51, ... , 55。
我考虑使用(1)嵌套(两层)列表理解，然后将列表列表转换为numpy.matrix对象，或者(2)使用range函数中的变量，即- range(x)和从1到6的变化x。
下面是我用来构造这个矩阵的非矢量化/循环代码。有没有更多的毕不过的方法来做这件事？
a = np.zeros((6,6))
for i in range(6):
for j in range(6):
a[i,j] = 10*i + j
浏览 0提问于2019-02-20得票数 2
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我使用JqGrid的addRowData方法将服务器中的行添加到网格中。
如果我使用getLocalRow方法，我看到的值是旧值，而不是更新值。但是如果我看到值被更新的元素，为什么会发生这种情况呢？
以下是colmodel属性
url : '/pots/getTasks.htm?id='+projectId,
datatype : 'json',
mtype : 'GET',
colNames : userColNames ,
colModel :
浏览 0提问于2012-05-07得票数 0
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我有以下计算网格和向量乘法的代码：
import numpy as np
Grid = np.ogrid[0:512, 0:512, 0:256]
Vec = np.array([1, 2, 3])
res = Vec @ Grid
警告是：
<stdin>:1: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or sh
浏览 30提问于2022-06-10得票数 1
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我有四个矩阵，部分是由彼此创建的：
A是一个三维矩阵，表示一堆灰度图像，形状为(n, h, w)。
B是一个3D矩阵，它也表示一堆图像，其中每个切片分别从A中的相应切片计算，并且也是形状(n, h, w)的。
C是一个二维矩阵，包含B在z方向最大值的索引，形状为(h, w)。
D是一个2D矩阵，其中一个来自A的值是从一个特定的切片中复制出来的，这个值由C中位于(x, y)位置的值表示。
使用循环实现的最小示例如下所示：
import numpy as np
A = np.random.randint(0, 255, size=(3, 4, 5))
B = np.ran
浏览 1提问于2020-02-19得票数 1
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我正在尝试用另一个数组indices来索引一个多维数组P。它指定我想要的最后一个轴上的哪个元素，如下所示：
import numpy as np
M, N = 20, 10
P = np.random.rand(M,N,2,9)
# index into the last dimension of P
indices = np.random.randint(0,9,size=(M,N))
# I'm after an array of shape (20,10,2)
# but this has shape (20, 10, 2, 20, 10)
P[...,indices].
浏览 0提问于2013-03-27得票数 4
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在下面的代码中，2 for循环平均需要大约.05s来完成。data是一个numpy数组。每个i，j单元格包含一个元组，该元组保存由这些函数定义的RGB值。稍后，我将使用这些RGB值和i, j是x, y像素坐标来构建图像。
有没有办法缩短这次手术的时间？或者，通过将每个像素的RGB值指定为某种数学函数，还有其他更快的方法来构建图像吗？
start = time.time()
for i in range (0, 150):
for j in range(0, 150):
data[i,j] = [int(math.sin(math.pi*i/300.0)*127.5 +
浏览 1提问于2019-10-10得票数 1
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假设有一个4维数组idx1，存储另一个5维数组zeros1的5维索引。像这样： N,T,H,W = idx1.shape
zeros1 = np.zeros( (N,T,H,W, 256) )
# it is guaranteed that idx1's value <256 我想要认识到 for n in range(N):
for t in range(T):
for h in range(H):
for w in range(W):
x = idx1[ n,t,h,w ]
浏览 22提问于2020-06-18得票数 3
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我正在尝试使用numpy将.txt文件加载到我的python项目中：
import numpy as np
import sys
g = np.loadtxt(sys.argv[1])
当.txt文件是0/1矩阵时，此命令对我有效，但现在不起作用，因为它是字符串矩阵(4*7表中的单词，如"crew")错误提示“无法将字符串转换为浮点数”。有什么帮助吗？
浏览 0提问于2015-11-10得票数 0
我有形状(?，d)，(?，n)和(?，d)的np.arrays C，R和S；其中d<=n和问号表示任意数量的匹配维度。现在我想做下面的任务(这当然不是正确的python代码，但是如果？仅仅是一个数字)：
for i in range(?):
R[i][S[i]]=C[i]
也就是说:我想为索引的每个元组i(在?指定的范围内)取R中的相应数组Ri，并将d个位置(由Si指定的位置)指定为数组Ci中的值。
做这件事的pythonic方法是什么？
示例：
设置
import numpy as np
m,n,d= 2,7,4
R=np.zeros((m,n))
C=np.arange(d*
浏览 9提问于2018-01-15得票数 0
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我正在尝试在我的sharepoint webpart部件上实现简单的分页。我有一个单一的新闻文章列表，其中有一些简单的列。我希望能够在一页上有五个，并且在底部有一些数字分页。我已经通过网络试图理解understand集合位置，但没有成功。如果有人可以帮助我，您能给我一个简单的代码示例或一些指导吗？
非常感谢
克里斯
浏览 1提问于2011-01-06得票数 0
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我有一个多数组的数据堆栈，它被屏蔽以排除‘坏的’或有问题的值-这是在第三维。当前的代码使用np.sum，但是精度水平(无论是大数字还是小数字)都对结果产生了负面影响。我尝试实现这里引用的kahan_sum，但忘记了掩码数组，结果并不相似(由于掩码)。我希望通过使用kahan求和和累加器增加的精度保持将允许下游操作保持较少的误差。 来源/研究：https://github.com/numpy/numpy/issues/8786 Kahan summation Python floating point precision sum (我已经尽可能地提高了精度，但没有帮助) import nump
浏览 14提问于2019-07-04得票数 0
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我必须序列(例如)和一个函数：
import numpy as np
a = np.arange(10,21)
b = np.arange(10,16)
def f(x,y):
return x**2+y*3
我想要构造一个矩阵(10x5)，这样它的每个元素都是这些元素上函数迭代的结果。因此，例如，矩阵的第2行和第3列的元素是：
matrix[1,2]
>>> 157
即f(11,12) = 11**2 + 12*3 = 121 + 36 = 157。
我尝试使用嵌套循环(两个"for“循环)，但它太慢了。是否有一种方法可以让numpy立即执行操作，例如，
浏览 2提问于2020-03-05得票数 0
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我想知道如何使用numpy mgrid创建一个具有未知维数(D)的网格(多维数组)，每个维度都有一个上下界和若干个bin：
n_bins = numpy.array([100 for d in numpy.arrange(D)])
bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace(bounds(d)[0], bounds(d)[1], n_bins[d] for d in numpy.arrange(D)]
我猜上面是行不通的，
浏览 0提问于2012-11-24得票数 6
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圆形邻域-最小Numpy
、、、
我想在二维numpy数组上应用一个圆形邻域操作，其中每个像素值被圆形邻域内的最小值(radius = x)替换。
我可以应用一个基于内核的generic_filter，并得到最小值，但是操作需要一个方形的邻域，所以输出不正确。
我尝试使用for循环并使用radius查找表执行操作，这基本上是一个数组，它给出了与第一个像素的距离，并使用if条件来获得最小值。就像这样：
import numpy as np
radiusGrid = np.random.randint(6, size=100).reshape(10,10)
radiusLUT = np.ones((6,6))
print ra
浏览 2提问于2015-04-15得票数 1
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当尝试使用numpy.array (结构化的numpy数组)时，我知道我可以通过执行类似于数组“col”的操作来拉出列。据我理解，这是因为numpy.dtype.names和结构化数组的本质。但是，当将所述数组传递到函数中时，我在使用numpy.dtype.name时不会得到列名，而是得到类似于"strxxx“的内容。如果它有助于了解，那么这个特定的数组是使用numpy.genfromtxt()和一个csv文件创建的。例如，下面的代码
def empty_check(param):
for ind in param:
# Ignore future warning for co
浏览 1提问于2018-12-06得票数 2
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我在Access查询中使用表达式。就像这样：
([salary] * 50) + 4 as expr1
[salary]是currency数据类型。当我执行我的查询时，expr1也会变成currency。
但是，当我在Server中执行相同的操作时：
([salary] * 50) + 4 as expr1
在[salary]是money数据类型的地方，expr1作为数字数据类型出现。
这在Server中很常见吗？也就是说，Server在算术操作中不考虑数据类型的保存吗？
编辑：
我知道我可以使用CAST函数将expr1转换为money数据类型，如下所示：
CAST(([salary] *
浏览 0提问于2018-12-25得票数 0
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我想制作一个2D矩阵MxNx2索引数组，如下所示，用于M=N=2：
[[[0,0], [0,1]],
[[1,0], [1,1]]]
在Numpy有什么简单的方法吗？
浏览 3提问于2019-10-12得票数 1
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矢量化和广播
、、
我需要对以下for循环进行矢量化，并且我对广播和矢量化是个新手(通常面向对象的编程对我来说也是新的)。 width = 1000
height = 400
for v in range(height):
for u in range(width):
start[v,u,0] = -0.5 + u / (width-1)
start[v,u,1] = (-0.5 + v / (height-1)) * height / width
start[v,u,2] = 0 我试过这个： start[:,:,0] = [-0.5+u/(width-1) for u in
浏览 10提问于2020-10-25得票数 1
我有我的X和Y numpy数组：
X = np.array([0,1,2,3])
Y = np.array([0,1,2,3])
和我的函数，它将x，y值映射到Z点：
def z(x,y):
return x+y
我希望生成3D绘图所需的显而易见的东西:对应Z值的2维numpy数组。我认为它应该是这样的：
Z = np.array([[0, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 4],
[2, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 6]])
我可以在几行代码中做到这一点，但我正在寻找最简短、最优雅的
浏览 0提问于2018-02-10得票数 2
在下面的例子中，我有一个2D数组，它有一些经过移位和填充的实际结果。移位取决于行(根据numpy的要求，填充用于使数组成为矩形)。有没有可能在不使用Python循环的情况下提取实际结果？
import numpy as np
# results are 'shifted' where the shift depends on the row
shifts = np.array([0, 8, 4, 2], dtype=int)
max_shift = shifts.max()
n = len(shifts)
t = 10 # length of the real result
浏览 0提问于2012-10-22得票数 1
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我几天前才开始学习numpy和Python，所以如果我犯了任何明显的错误，我道歉。
基本上，我希望将以下for循环转换为更快的解决方案。我知道用numpy可以做到这一点，但我不确定怎么做。
img = np.zeros((height,width,3), np.uint8) #image matrix
indexes = np.zeros((height,width), np.uint8)
for y in range(height):
for x in range(width):
img[y][x] = vid[indexes[y][x]][y][x] #for 1
浏览 52提问于2020-05-06得票数 1
我使用以下命令生成numpy数组： p_desct = np.random.uniform(-1, 0.4, [5000000, 512]) 内存大小约为20G 特征矩阵(C++)中的相同数据： Eigen::MatrixXf x_im = Eigen::MatrixXf::Random(5000000,512); MemorySize ~9,6G case numpy数组的内存使用量是相同矩阵的两倍吗？ 还是我错过了什么？
浏览 66提问于2021-04-16得票数 2
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所以我想根据matrix_b中的值来移位matrix_a中的值。因此，如果位置0,0处的matrix_b中的值是1，那么0,0处的result_matrix中的元素应该是matrix_a中1,1处的元素。我已经使用下面的代码实现了这个功能： import numpy as np
matrix_a = np.matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
matrix_b = np.matrix([[1, 1, 0],
[0,
浏览 13提问于2020-01-13得票数 4
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我试图从一个三维矩阵中提取一个2d矩阵，它是最后一个维，从三维矩阵的最后一个维中提取值。例如，如果维数为2,2,3 =P
[ [[5, 1, 5], [9, 9, 4]], [[0, 9, 8], [8, 6, 8]] ]
要得到输出矩阵[[1, 9],[0, 8]]的索引矩阵是什么，其中1是第一行第一列的第二元素，9是第一行第二列的第一元素，0是第二行第一列的第一元素，8是第二行第二列的第三元素？我的想法是，对于每一列，我都有不同的分数。我想为每一列检索一个我知道索引的不同分数。
我对Numpy中的高级索引有点困惑，我自己也不知道。谢谢!
浏览 1提问于2018-06-10得票数 0
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如果我有一个may数据，我如何才能只选择构成棋盘图案上暗方块的值(请注意，m可能不等于n，并且可能更大、更小，或者等于另一个)？我试图通过构造一个布尔掩码来掩盖它，但它并不优雅。还要注意的是，这些值可能并不都是数字的(可能有文本和列或行)，因此严格使用numpy可能不起作用。
浏览 5提问于2016-06-10得票数 1
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我对numpy的矢量化操作世界很陌生，
我有一个类型的简单数组：
X = np.full((4,5),[2,2,2,2,2])
>>> array([[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2]])
我试图将numpy对数应用于奇数索引列，只需执行以下操作：
X[:,1::2] = np.log(X[:,1::2])
但是输出是一个意外的结果：
array([[2, 0, 2, 0, 2],
[2, 0, 2, 0,
浏览 1提问于2021-02-20得票数 0
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我想知道在HTML5中拖放API中什么是有效的可下垂区域。我读过几篇文章，在每一篇文章中，要求是不同的：
应该至少有三个事件处理程序：dragenter、dragover和drop
应该有draggable=true属性
应该匹配dataTransfer.setData("text/plain", data)设置的mime类型
应该有dropzone属性
这其中哪一个是必需的？还有其他要求吗？
浏览 0提问于2016-04-20得票数 0
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我想要创建一个具有给定半径的圆形中值滤波器，而不是从数组中创建一个方形滤波器。到目前为止，我的尝试如下：
# Apply median filter to each image
import matplotlib.pyplot as plt
radius = 25
disk_filter = plt.fspecial('disk', radius)
w1_median_disk = plt.imfilter(w1data, disk_filter, 'replicate')
w2_median_disk = plt.imfilter(w2data, dis
浏览 16提问于2017-07-27得票数 1
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我习惯于用NaN替换空字符串，并删除空数据。
import pandas as pd
import numpy as np
df.replace('', np.nan).dropna()
但是，我希望我的函数使用无服务器框架运行。我需要import numpy只是为了使用np.nan，它占用了我宝贵的250 my的包大小限制。
导入pd.np.nan是可行的，但有人警告说，pandas.np模块已被废弃，并将从未来版本的熊猫中删除。
是否有不导入numpy np.nan 而使用的解决方案？
浏览 5提问于2020-07-22得票数 2
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我有一个维度为t，z，x，y的numpy数组"data“，维度表示时间(t)和三个空间维度(x，y，z)。我有一个单独的索引数组" idx“，维度为t，x，y，描述数据中的垂直坐标:idx中的每个值描述数据中的一个垂直级别。
我想从idx索引的数据中提取值。我已经使用循环成功地做到了这一点(如下所示)。我已经读了几篇和，但我还没能让它变得更加pythonic/向量化。
有没有什么简单的方法可以让我做得不太对？或者也许循环是一种更清晰的方式...
import numpy as np
dim = (4, 4, 4, 4) # dimensions time, Z, X, Y
浏览 3提问于2017-08-04得票数 2
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我想知道默认情况下，哪种格式的浮点数在numpy数组中。(或者在声明np.array时，它们甚至被转换了吗？如果是这样，那么python列表如何？)比如float16，float32还是float64？
浏览 13提问于2020-05-17得票数 1
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当我查看一个复杂的双NumPy对象的"format“字段时，我看到了"Zd"：
>>> import numpy as np
>>> ac = np.array([[1,2]], dtype=complex)
>>> memoryview(ac).format
'Zd'
但是，我看不到中提到的"Z"，我也无法在NumPy文档中找到它，尽管我可能只是错过了它，因为我想不出比术语“复杂”、"Z“和”格式“更有可能找到相关的热门词，所有这些都会带来许多无关的信息。有人能向我指出有关文
浏览 6提问于2021-08-18得票数 4
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我正在使用滑雪板作为机器学习的目的。如果我发现正确的话，python中的float类型可以双精度工作。滑雪板在内部是否具有相同的精度？我将数据传递给清单/满是浮点数的numpy数组(这是否相关？)。
我必须担心错误传播吗？如果使用双精度的话，我想我不会。
只是想确认一下。
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
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我想使用numpy创建这种数组：
[[[0,0,0], [1,0,0], ..., [1919,0,0]],
[[0,1,0], [1,1,0], ..., [1919,1,0]],
...,
[[0,1019,0], [1,1019,0], ..., [1919,1019,0]]]
我可以通过以下途径访问：
>>> data[25][37]
array([25, 37, 0])
我试图以这种方式创建一个数组，但它还没有完成：
>>> data = np.mgrid[0:1920:1, 0:1080:1].swapaxes(0,2).swapaxes(
浏览 3提问于2017-10-03得票数 2
回答已采纳
3回答
我正在尝试创建一个3D数组，它的单元格条目将根据单元格索引进行计算。具体来说，我想要那个细胞(i,j,k) = sqrt(i+j+k)。
对于循环来说，这很容易做到：
N=10
A=np.zeros((N,N,N))
for i in range(N):
for j in range(N):
for k in range(N):
A[i][j][k] = np.sqrt(i+j+k)
我想知道numpy是否内置了函数，使这些嵌套的for循环变得多余。
浏览 0提问于2018-11-30得票数 2
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数组最后维的索引
、、、、
我想使用包含该三维整数索引的"indexer“数组来索引数组的第三个维度。
如何避免使用numpy方法对循环执行此操作？
import numpy as np
output = np.random.rand(3,12,40000) #batch x sequence x vocab_size, dtype float64
indexer = np.random.randint(0,40000, (3,12,52)) #batch x sequence x knowledgebase_size, dtype int64
values = np.random.rand(3,12,52)
浏览 1提问于2020-04-07得票数 1
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假设我有一个具有给定shape的二维numpy数组，并且我希望根据该值的位置获得满足谓词的值的视图。也就是说，如果x和y相应地是列和行索引，并且是谓词x>y，那么函数应该只返回列索引大于行索引的数组的值。
简单的方法是双循环，但我想要一个可能更快的(可能是矢量化的？)接近？
有更好的办法吗？
浏览 3提问于2014-01-06得票数 0
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在python/numpy中，当另一个相同形状的多维数组在某一轴(例如第一个)上是最大值时，我如何将其子集？
假设我有两个3*2*4数组，a和b。我想要获得一个2*4数组，其中包含沿第一个轴的a具有最大值的位置上的b的值。
import numpy as np
np.random.seed(7)
a = np.random.rand(3*2*4).reshape((3,2,4))
b = np.random.rand(3*2*4).reshape((3,2,4))
print a
#[[[ 0.07630829 0.77991879 0.43840923 0.72346518]
#
浏览 0提问于2017-02-06得票数 1
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