我有一个numpy数组。[[1, 0, 1], [0, 0, 1]][1, 0, 1]
有没有一种不需要实现循环就能做到这一点的直接方法
浏览 0提问于2017-06-21得票数 3
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我是NumPy的新手，SciPy。之前，我已经使用Matlab/Octave很长一段时间了。我可以像在Matlab中那样在NumPy/SciPy中逐列执行操作吗？
浏览 0提问于2015-08-22得票数 2
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我有一个二维numpy数组，A。有没有一种方法可以在不使用for循环的情况下执行操作？下面是for循环的代码。import numpy as npb = np.zeros(A.shape[1]);
for i in xrange(A.shape
浏览 13提问于2017-01-29得票数 1
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我想使用numpy执行以下操作：
xx = np.array([np.array()] * 10)
xx1 = np.append(xx1,5)
这意味着我需要一个具有不同行大小的二维数组，并动态地追加元素。
浏览 3提问于2018-10-13得票数 0
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我有一个三维的numpy数组，例如RGB图像。myArray[:,:,0] = [[1,2],[3,4]]
myArray[:,:,1
浏览 2提问于2015-10-06得票数 2
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假设我有一个用numpy创建的二维数组(称为MAT(x，y))。在这个数组上，我必须执行一些操作。我如何重写下面的2for循环，例如使用np.nditer()或其他使用numpy方法的东西？
浏览 0提问于2020-06-24得票数 0
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Pandas文档指出: BlockManager的主要好处是提高了某些操作的性能(从2D数组构造、二进制操作、跨列减少)，特别是对于wide DataFrames。. dev. of 7 runs, 1 loop each)在numpy数组中分组数据似乎不能提高性能。如果有人能用numpy的例子来说明那些“改进的性能”，那就太好了。(分组数据或在内存中
浏览 7提问于2022-06-21得票数 1
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我有一个与RGB图像相对应的三维Numpy数组。我需要从它创建一个二维Numpy数组，这样如果R、G或B通道中的任何像素是1，那么2-D数组中相应的像素就是255。我知道如何在Numpy数组上使用类似列表理解的东西，但结果与原始数组的形状相同。我需要新的形状是二维的。
浏览 32提问于2017-02-15得票数 1
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我想确定一个二维numpy数组的和。但是，我想从这次求和中排除具有特定值的元素。执行此操作的最有效方法是什么？例如，这里我初始化了一个由1组成的二维numpy数组，并将其中几个数组替换为2：data_set[5][5] = 2如
浏览 4提问于2014-07-31得票数 4
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在两个二维numpy数组之间是否有任何numpy、two或python函数来插值？我有两个2D numpy数组，我想对第一个numpy数组进行更改，使其类似于第二个2D数组。例如，将数组设为：[[1 1 1 1 1 1]]B 62 17 87为了使A类似于B，我可以在A的第一个网格单元中添加但是，为了使
浏览 3提问于2016-10-06得票数 4
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我使用二维数组m和一维数组v执行以下操作：但是，这比numpy纯向量操作要慢得多我可以对矩阵中的每一行只使用一个操作来执行这个outer积吗？或者至少只使用向量操作，而不使用循环或列表理解？
浏览 0提问于2018-08-10得票数 2
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我有一个Python Numpy数组，它是一个2D数组，其中第二维是一个包含3个整数元素的子数组。例如：对于每个子数组，我想用1替换最小的数字，用0替换所有其他的数字。因此，上面示例的期望输出将是：这是一个很大的数组，所以我想利用Numpy的性能。我知道如何使用条件对数组</e
浏览 1提问于2017-03-29得票数 2
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我过去常常对两个一维数组执行外部减法，如下所示，以获得包含所有减法对的单个二维数组： import numpy as np
b = np.arange(3)
resultassert np.all(result == np.array([[aa - bb for bb in b] for aa in a ])) # no rounding errors 现在状态空间切换到二维，我想执行相同的操作，但只对数组<
浏览 13提问于2021-11-11得票数 3
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我的理解是numpy中的一维数组可以解释为面向列的向量或面向行的向量。例如，具有形状(8,)的一维阵列可以被视为取决于上下文的形状(1,8)或形状(8,1)的二维阵列。我遇到的问题是，我编写的操作数组的函数在2-D情况下倾向于很好地处理向量和矩阵，但在1-D情况下就不太好了。因此，我的函数最终会执行如下操作： # Do it this way # Do it that w
浏览 7提问于2011-11-28得票数 16
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我正尝试在2D数组上的单个轴上使用指定切片执行局部缩减。我使用numpy的numpy.ufunc.reduceat或numpy.add.reduceat实现了这一点，但我想在tensorflow中做同样的事情，因为这个reduce操作的输入是tensorflow我遇到了tf.math.reduce_sum，但我不确定如何在我的案例中使用它。 如果我可以在tensorflow中执行reduceat<e
浏览 15提问于2019-09-01得票数 0
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我正在寻找一种快速的公式来做一个二维numpy数组的数值仓储。所谓入库，我是指计算子矩阵平均值或累积值。对于ex。X= numpy.arange(16).reshape(4，4)将被分成4个子矩阵，每个子矩阵为2x2，并给出numpy.array([2.5,4.5,10.5,12.5])，其中2.5=numpy.average如何以有效的方式执行这样的操作...我真的不知道该怎么做...
非常感谢。
浏览 0提问于2013-02-17得票数 11
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如何才能得到包含所有可能的连续子数组的二维数组？例如，假设我的数组是['a', 'b', 'c', 'd', 'e']，n是3，结果应该是 ['b', 'c', 'd']我找
浏览 2提问于2016-02-03得票数 1
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考虑以下numpy代码：在此：这是在实践中实际发生的，还是numpy为B[mask]构造了一个临时数组？
浏览 3提问于2011-05-11得票数 7
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我必须在MATLAB和NumPy之间切换(Python3.x)。给我带来问题的始终是NumPy中使用向量的方式。在MATLAB中，向量或多或少是1 1xn或nx1矩阵。提供一个例子：是一个(2，)数组，实际上它对任何矩阵操作都没有用处，因为在这种情况下，我必须做一些类似于b.reshape(2,1)的操作。几乎在任何时候，我都必须重新构造函数返回的向量/数组。有人能告诉我为什么默认情况下NumPy
浏览 2提问于2017-08-13得票数 1
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