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我目前正在用python实现一种差分进化算法，当我在较低的维度上工作时，一切都很好，然而，当我开始增加搜索空间的维度时，运行该算法所需的时间将呈指数级增加。我想知道在numpy中是否有什么技巧可以删除在r0, r1, r2, and mutant上应用元素级操作的for循环。问题是，只有索引在cross_indxs中的元素才能使用。
浏览 34提问于2019-11-01得票数 0
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假设我有两个相同维度的numpy数组，例如：b = np.linspace(0,4,4)def my_func (xz = x+y如何以按元素的方式将此函数应用于a和b元素并获得结果？
浏览 3提问于2014-04-03得票数 1
我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂： return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：对我来说，奇怪的是(根据numpy
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
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与许多矩阵语言不同，产品运算符*在NumPy数组中按元素操作。矩阵积可以使用@运算符(在python >=3.5中)或点来执行。
问:在矩阵上扮演元素的操作符与矩阵上的操作符有什么区别？
浏览 7提问于2022-07-02得票数 -1
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我总是假设它在执行以下操作时执行了一个点积然而，下面的例子显示，产生了不同的形状。a = np.random.random((3, 3))乘法运算符：(3, 3)np.dot(a,b).shape
浏览 1提问于2019-10-23得票数 0
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假设我有一个函数，它接受一个形状为(m, k)的numpy数组，并且我想将该函数应用于形状为(n, m, k)的numpy数组的每个元素。简单的方法是遍历给定的numpy数组，并将转换后的元素附加到一个形状为(0, m, k)的空numpy数组中 result = np.empty(shape=(0, m, k)) resul
浏览 14提问于2021-04-07得票数 0
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在python/numpy中执行以下操作的最简单的方法是什么？
对应于这些值的(原始) x的返回索引
浏览 4提问于2015-09-30得票数 7
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我想把一个列表读入一个numpy数组。在循环的每一次迭代中都会替换这个列表，并对数组执行进一步的操作。这些操作包括从另一个numpy数组中对距离度量按元素进行减法，并使用numpy.all()函数在此距离内检查阈值条件。目前，我每次都使用np.array( list )将列表转换为数组：impor
浏览 3提问于2015-05-12得票数 0
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我正在尝试弄清楚statsmodels.sm.api是如何计算标准误差的：import statsmodels.api as sm
import numpy as
浏览 11提问于2019-11-10得票数 0
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如何对执行按元素划分的操作(例如模块化)
我必须从它创建一个NumPy密集数组吗？如果是这样的话，我会不会失去从创建稀疏矩阵中获得的所有好处？
浏览 2提问于2019-10-11得票数 0
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我有一个变量，多维度集中时间，龙，拉特，我发现在不同的时间，在不同的时间和延迟的spurios负浓度值。我希望使用xarray将所有内容设置为0到零。谢谢!
浏览 1提问于2022-04-15得票数 0
我正在处理一个2d“像素”数组(rgb int元组)，我需要一种有效的方法将一些numpy操作应用于每个元素。具体来说，我试图在目标颜色的几个颜色范围内找到像素，以便稍后将它们与numpy.nonzero隔离开来元组减法：
pixel_diff = numpy.subtract(
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
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将numpy导入为npA = np.array([[1, 2, 0], [0, 5, 6], [7, 0, 9]])A_trans = np.transpose(A)
取A的倒数
浏览 2提问于2020-12-24得票数 0
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我有一个大小为8x8的numpy数组。[49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],我想在数组中的元素上执行操作我已经创建了一个接受缩放因子值和Numpy数组的函数。numpy数组和执行操作时遇到了问题。我尝试将公式((缩放系数值* numpy</
浏览 7提问于2017-08-26得票数 0
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我正在努力清楚地理解熊猫中“元素”的概念。我已经在上搜索过了，我猜是不是有点吵？当人们说“应用函数元素”是什么意思？当我读到这篇文章时，这个问题出现了：
浏览 2提问于2018-09-10得票数 4
我有n numpy一维数组ì_0 = [i00, i01, i02, ...].]，.并希望将这些值放入m新的一维数组o_0 = [i00, i10, 120, ...]，o_1 = [i01, i11, i21, ...]，.其中m是等长数组i_0，i_1，.的元素计数。如何尽可能地实现这一性能(在o_0、o_1、.数组)？考虑一下这个示例输入数据i_0 (upcasted)，i_1
i_0 = np.arra
浏览 1提问于2019-08-14得票数 0
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假设我有大量包含混合数据类型属性的元素。我希望将它们存储在HDF5文件中，以便按索引尽可能高效地读取单个元素。([5.4, 6.7, 8.8])}
item_2 = {'string_name': 'John', 'float_height': 5.7, 'int_age':31, 'numpy_data':': np.array([4.7, 5.1, 4.2])} 我发现的最简
浏览 17提问于2019-12-26得票数 1
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我有一个应用程序正在从netcdf文件读取32位浮点数据，在该文件中使用了默认的netcdf填充值，即9.96920996839e+36。在应用程序中的特定点，对从输入数据创建的浮动32类型掩码数组执行基本缩放(乘法)操作，因此：此操作引发“在乘法中遇到溢出”警告，可能是因为填充值和
浏览 1提问于2012-09-20得票数 5
目前，我想知道numpy数组的行为如何。我觉得从向量(Nx1维度)到“真实数组”(NxN维度)，维度并不一致。Detailled版本:因此，我希望shape(b)[0]引用垂直方向(__Nx1数组)，就像在2D 数组中。但是维度[0]似乎是数组中的水平方向(__Nx1数组)吗？from numpy import *
b = a[:,0]
print sh
浏览 3提问于2015-08-25得票数 0
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