如何在2d numpy矩阵中隔离与特定条件匹配的行？
在2D NumPy矩阵中隔离与特定条件匹配的行可以通过以下步骤实现：
- 导入NumPy库：首先，需要导入NumPy库以便使用其中的函数和方法。
import numpy as np- 创建2D NumPy矩阵：接下来，创建一个2D NumPy矩阵作为示例数据。
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])- 定义条件：根据特定条件，定义一个布尔数组，其中与条件匹配的元素为True，否则为False。例如，假设我们要隔离所有大于5的行。
condition = matrix > 5- 隔离匹配的行：使用条件数组对原始矩阵进行索引，以获取与条件匹配的行。
isolated_rows = matrix[condition]- 完整代码示例：
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
condition = matrix > 5
isolated_rows = matrix[condition]
print(isolated_rows)这样，你将获得一个包含与条件匹配的行的新矩阵。请注意，以上代码仅为示例，你可以根据实际需求修改条件和示例数据。
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如何在2d numpy矩阵中隔离与特定条件匹配的行？例如，如果我有一些数据，并且我只想查看0索引的值为5或更小的行，我如何检索这些值？
我尝试过这种方法：
import numpy as np
data = np.matrix([
[10, 8, 2],
[1, 4, 5],
[6, 5, 7],
[2, 2, 10]])
#My attempt to retrieve all rows where index 0 is less than 5
small_data = (data[:, 0] < 5)
输出为：
matrix([
[False
浏览 0提问于2017-06-21得票数 0
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我是Numpy的新手，我想知道是否有一种快速的方法来替换满足特定条件的2D数组中的元素(让我们称之为"A")，使用其他2D数组的对应元素(我们称之为"B")，同时将其余元素的值保存在不满足此条件的数组"A“中；我应该提到，"B”的形状与"A“相同。
提前谢谢
浏览 0提问于2015-11-15得票数 0
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我有一个三维数组，可以解释为一个二维位置矩阵，其中每个位置都是一个坐标[x,y]的2D数组。
然后，我有一个2D索引列表，每个索引在矩阵中以行、列表示一个位置。我想从与所有这些指标相对应的矩阵中获得职位。
我所做的是：
import numpy as np
input_matrix = np.array(
[[[0.0, 1.5], [3.0, 3.0]], [[7.0, 5.2], [6.0, 7.0]]]
)
indices = np.array([[1, 0], [1, 1]])
selected_elements = np.array([input_matrix[tupl
浏览 6提问于2022-10-23得票数 2
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我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如，假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵，那么在MATLAB/Octave中，我使用的代码将是：
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么？我认为可能会做我想做的事情，但我不确定如何让它只删除目标行，因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵，它将删除最后两行和最后两列。
浏览 0提问于2015-03-21得票数 11
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我有一个numpy 2d数组，其中包括正的条目和-1的值，它们是缺少的值。我想在不包括-1值的情况下对这个矩阵的行求和。有没有办法在numpy中执行条件行求和？
浏览 0提问于2013-05-13得票数 3
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是否有一种方法来定义不同长度行的numpy中的矩阵(例如m)，但使m保持二维(即m.ndim = 2)？
例如，如果定义m= numpy.array([ 1 ,2,3，4,5])，那么m.ndim =1。我理解为什么会发生这种情况，但我感兴趣的是是否有任何方法可以使numpy将m视为2D。一个想法是填充一个虚拟值，这样行就会变得同样大小，但是我有很多这样的矩阵，它占用了太多的空间。我真的需要m是2D的原因是，我和Theano一起工作，而得到m值的张量需要一个2D值。
浏览 3提问于2014-06-13得票数 2
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from numpy import matrix
new = matrix([raw_input("enter element in matrix. . ")]) # add element from user
在c矩阵中从用户获取行和行大小如何使用numpy输入nxn矩阵
matrix([for i in row: for j in col: raw_input(add >data)])
浏览 3提问于2013-10-22得票数 0
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我有一个2d的numpy数组我如何从矩阵中的每一行都是rdd中的一个条目来创建pyspark？
使：
rddData.take(1)[0] == list(aaData[0])
其中aaData是numpy 2d数组(矩阵)，rddData是从aaData创建的rdd。
浏览 2提问于2016-03-24得票数 4
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import numpy as np
import pandas as df
from numpy import asarray
from numpy import save
files=np.load('arr.npy',allow_pickle=True)
#print(files)
data=df.DataFrame(files)
type(data)
rr=data.shape[0]
for i in range(0,rr):
res=data[0][i]
运行res变量后包含最后一个元素
但我想要所有的价值
那么，告诉我如何在python中存储所有
浏览 2提问于2020-01-26得票数 0
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用于大数据的数组
、、、
我需要形成一个总大小为2,886 X 2,003,817的2D矩阵。我尝试使用numpy.zeros创建一个2D零元素矩阵，然后计算并分配矩阵的每个元素(它们中的大多数是零子，我需要替换其中的一些)。
但是当我尝试numpy.zero初始化我的矩阵时，我得到了以下内存错误：
C=numpy.zeros((2886,2003817)) "MemoryError"
我还尝试在不初始化的情况下形成矩阵。基本上，我在算法的每次迭代中计算每一行的元素，然后
C=numpy.concatenate((C,[A]),axis=0)
其中C是我的最终矩阵，A是当前迭代的计算行。但是我发现这种
浏览 1提问于2014-03-31得票数 1
我正在用Udacity类学习NumPy。
我们创建一个2D矩阵，然后创建另外两个数组，一个附加一行，另一个附加列：
Y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
v = np.append(Y, [[7, 8, 9]], axis=0)
q = np.append(Y, [[9], [10]], axis=1)
为什么在这两种情况下，值列表的语法(使用方括号)会有所不同？我意识到括号的使用与我们创建原始矩阵的顺序相匹配，但看起来解释器可以通过axis=n参数获得足够的信息，不是吗？
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
我正在使用numpy和scipy将我的MATLAB代码迁移到phyton。 我正在寻找一个简单的顺序来缩短一个MxM矩阵(或2D数组) 例如，我想从第3列和第3行的矩阵中删除所有"0“ [[a a 0 a]
[a a 0 a]
[0 0 0 0]
[a a 0 a]] 取下这个矩阵 [[a a a]
[a a a]
[a a a]] 如果可能的话，在numpy或scipy中只有一行代码。
浏览 15提问于2020-01-12得票数 0
1回答
我有一个矩阵(numpy 2d数组)，其中每一行都是有效的概率分布。我有另一个向量(numpy 1d数组)，同样是一个prob。我需要计算矩阵的每一行和向量之间的KL散度。在不使用for循环的情况下可以这样做吗？
问了同样的问题，但没有一个答案能解决我的问题。其中一个建议使用for循环，这是我想避免的，因为我有大量的数据。另一个答案是在tensorflow中提供了一个解决方案，但我想要的是numpy数组。
计算两个向量之间的KL散度，但当其中一个向量是矩阵时，我无法得到如何使用它。
浏览 2提问于2019-07-21得票数 0
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假设我有A(KxMxN)和B(KxLxN)矩阵，其中L，M，N是小的，K是一个大数。我想计算外积，利用最后2维数沿第1维得到矩阵C(KxMxL)。
我可以通过对"K“中的每个索引k运行一个for循环来做到这一点，并对2D矩阵使用numpy的matmul函数
out = [np.matmul(x,y.T) for x, y in zip(A, B)]
out=np.asarray(out)
我想知道，如果没有for循环/理解，我是否可以这样做，因为K是一个非常大的数字。
浏览 1提问于2017-01-26得票数 5
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我试图通过循环遍历数组的行并检查数组中的值是否与条件匹配来搜索python 2D数组。下面是一个示例： def searchList(list, v0, v1, v2, v3):
for r in range(len(list)):
if (list[r][0] == v0) & (list[r][1] == v1) & (list[r][2] == v2) & (list[r][3] == v3):
return r
return None 然而，与其他语言相比，在python中这是相当慢的。 现在主要的问题是这个列表是动态增长的，可能
浏览 29提问于2019-05-13得票数 1
如何在tensorflow中获得协方差矩阵？就像numpy中的numpy.cov()。 例如，我想得到张量A的协方差矩阵，现在我必须使用numpy A = sess.run(model.A, feed)
cov = np.cov(np.transpose(A)) 有没有办法通过tensorflow而不是numpy来获取cov？ 它不同于问题how to compute covariance in tensorflow，他们的问题是计算两个向量的协方差，而我的问题是使用tensorflow API有效地计算矩阵( 2D张量)的协方差矩阵
浏览 134提问于2017-12-08得票数 7
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我需要在numpy中执行两个矩阵的点积。但是，其中一个实际上在每一行中都具有相同的值。类似于：
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2, 2]])
为了优化目的，我只将一列存储为一维数组。
是否有一种方法，可以计算这个矩阵和通常的2d矩阵之间的点积，而不需要显式地创建上面的矩阵？
浏览 7提问于2014-10-16得票数 4
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我想将2d scipy.sparse.csr.csr_matrix(让我们称之为A)重塑为2d numpy.ndarray (让我们称之为B)。
A可能是
>shape(A)
(90, 10)
那么B应该是
>shape(B)
(9,10)
其中每10行A将被整形为新的新值，即该窗口和列的最大值。列运算符不适用于这种不可哈希类型的稀疏矩阵。如何使用矩阵乘法获得此B？
浏览 0提问于2013-01-23得票数 4
我有两个向量v和w，我想用它们构造一个矩阵m，这样：
m[i, j] = v[i] * w[j]
换句话说，我想计算它们的外积。我可以通过使用theano.tensor.outer或向v和v添加新的索引以及使用dot产品来做到这一点。
m = T.dot(v[:,numpy.newaxis], w[numpy.newaxis,:])
现在，我试着解决一个更普遍的问题。与两个向量v和w不同，我有两个矩阵(我又称它们为v和w )，我想用矩阵w的对应行从矩阵v计算每一行的外积(第一个矩阵中的i_th行应该与第二个矩阵的i_th行相乘)。所以，我想做这样的事情：
m1 = T.tensordot(v[
浏览 8提问于2017-02-07得票数 13
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二维阵列的.png格式彩色存储
、、、、
我编写了这个Program来创建一个矩阵(2D数组)并将其保存到.png文件中。程序编译并运行，没有任何错误。即使创建了IMAGE.png文件，但png文件也不会打开。当我试图在MSPaint中打开它时，它说：
无法打开图像。当前不支持有效的位图文件或其格式。
我的目标是根据存储在2D数组中的数字创建一个RBG图像。
源代码：
import numpy;
import png;
imagearray = numpy.zeros(shape=(512,512));
/* Code to insert one '1', '2
浏览 6提问于2017-07-05得票数 1
3回答
我有一个2x3x4 Numpy数组，如下所示：
[[[1 3 2 4]
[0 1 0 1]
[0 1 2 3]]
[[1 4 2 3]
[1 0 1 1]
[0 1 2 3]]]
如何通过每个2D矩阵中的第一行对此进行排序，即实现输出：
[[[1 2 3 4]
[0 0 1 1]
[0 2 1 3]]
[[1 2 3 4]
[1 1 1 0]
[0 2 3 1]]]
注意，每个2D矩阵中的第2行和第3行也是如何与第1行一起移动索引的。
浏览 8提问于2022-07-03得票数 3
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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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1回答
我想要创建一个矩阵，其中每一行包含一个网格的2D坐标。我可以使用np.meshgrid获得x坐标和y坐标，如下所示：
aa = np.arange(6)
bb = np.arange(3)
xx, yy = np.meshgrid(aa,bb)
但是，如何将每个对应的条目合并为2d numpy数组(矩阵)中的一个条目？
浏览 6提问于2022-05-11得票数 0
我正在尝试用一个由我希望保留的索引组成的矩阵来索引3D矩阵的最后一个维度。
我有一个带有形状的推力值矩阵：
(3, 3, 5)
我想根据一些条件过滤最后一个索引，使其从大小5减少到大小1。我已经在最后一个维度中找到了符合我的条件的索引：
[[0 0 1]
[0 0 1]
[1 4 4]]
我想要实现的是:对于第一行和第一列，我想要最后一个维度的第0个索引。对于第一行和第三列，我想要最后一个维度的第一个索引。在索引方面，保持最终矩阵将成为(3, 3) 2D矩阵，如下所示：
[[0,0,0], [0,1,0], [0,2,1];
[1,0,0], [1,1,0], [1,2,1];
[2,
浏览 45提问于2019-07-11得票数 2
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我有一个2D矩阵，我想取每一行的范数。但是当我直接使用numpy.linalg.norm(X)时，它取整个矩阵的范数。
我可以通过使用for循环获取每行的规范，然后获取每个X[i]的规范，但这需要很长的时间，因为我有30k行。
有什么建议可以找到更快的方法吗？或者，是否可以对矩阵的每一行应用np.linalg.norm？
浏览 5提问于2011-10-12得票数 88
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我有一个2d的numpy数组，并且希望从底部删除几行符合特定条件的行。
import numpy as np
A = [[1906, 0, 50.00, 0.00, 11.01, 0.00],
1906, 1, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00],
1906, 2, 72.00, 0.18, 13.41, 0.00],
1906, 3, 23.00, 0.29, 20.89, 0.00],
1906, 4, 52.00, 0.39, 28.36, 0.00],
1906, 5, 88.00, 0.49, 35.84, 0.00],
1906, 6, 0.00, 0.0
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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我有一个二维数组和一个一维数组，我需要将一维数组中的每个元素乘以二维数组列中的每个元素。它基本上是一个矩阵乘法，但是numpy不允许矩阵乘法，因为是一维数组。这是因为矩阵在numpy中本质上是2d的。我怎样才能解决这个问题呢？这是我想要的一个例子：
FrMtx = np.zeros(shape=(24,24)) #2d array
elem = np.zeros(24, dtype=float) #1d array
Result = np.zeros(shape=(24,24), dtype=float) #2d array to store results
some_loop to inc
浏览 3提问于2012-07-13得票数 0
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我不知道该怎么说。我确信有一个操作描述了我想要做的事情，我只是没有太多的操作图像数组的经验。
我有一个1s和0的2D数组(矩阵)，它指定一组像素是颜色255,255,255还是rbg中的颜色0,0,0。看起来这应该是一个简单的乘法。我应该能够用我的1s和0的矩阵来复制我的颜色，但是我尝试过的所有点积和矩阵乘法都失败了。
下面是一个简单的例子，我的2D numpy数组和
# 2D pixels array
[[0,1],
[1, 1]]
# rbg array
[[255,255,255]]
我想要的是下面的3D数组
[[[0,0,0],[255,255,255]],
[[255,255,
浏览 4提问于2021-03-12得票数 1
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4回答
我想做的是在给定的角度上旋转一个二维的数字数组。我采用的方法是使用旋转矩阵。我定义的轮换矩阵是：
angle = 65.
theta = (angle/180.) * numpy.pi
rotMatrix = numpy.array([[numpy.cos(theta), -numpy.sin(theta)],
[numpy.sin(theta), numpy.cos(theta)]])
我想旋转的矩阵是形状的(1002,1004)。但是，只是为了测试目的，我创建了一个形状为(7,6)的2D数组。
c = numpy.array([[0,
浏览 4提问于2013-12-30得票数 0
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假设我有一个清单的清单：
import numpy as np
ab=np.array([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[3,4,5,3,6]])
现在假设我想要子矩阵，前两行和第1和第3列，我将这样做。
print(ab[0:2,[1,3]])
现在，如果我想要第0行和第2行以及第1和第3列，我会尝试：
print(ab[np.array([0,2]),np.array([1,3])])
但我得到了：
[3 6]
这是条目的明智搜索，而不是行和列的子矩阵。
你是怎么做到的？
浏览 10提问于2020-04-25得票数 0
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2回答
假设矩阵是2d numpy (MxN)数组，向量是1d数组(1xN) -两者都有相同的N行。我需要将向量中相同行元素的矩阵值的每一列相加： [[1 2 3],
[4 5 6]]
[0.1 0.2]
result:
[[1.1 2.1 3.1],
[4.2 5.2 6.2]]
浏览 17提问于2021-09-13得票数 0
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给定一个2D(M )矩阵和一个2D高斯掩码( K)，如何返回一个矩阵，该矩阵是用给定的核对图像进行高斯池的结果？
如果可能的话，我想使用numpy (不使用"for"，只使用numpy)，例如2x2高斯池：(这可能是错误的答案)
matrix:
array([[ 20, 200, -5, 23, 10, -50],
[ -13, 134, 119, 100, 45, -79],
[ 120, 32, 49, 25, 13, 0],
[ 40, 12, 59, 23, 32, -1
浏览 5提问于2020-02-19得票数 0
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1回答
我是python的新手，我正在努力解决这个问题。这很简单，但我不擅长编码。
编写一个函数box_matrix( rows，cols)，它创建一个具有给定行数和列数的新矩阵( 2D NumPy数组)，使得所有元素都是0，除了矩阵“边缘”处的行和列应该是1 (“空心”或“盒子”矩阵“)。
浏览 1提问于2017-11-13得票数 0
我有一个2D矩阵A和一个向量B。我想找到A中所有元素的行索引，它们也包含在B中。
A = np.array([[1,9,5], [8,4,9], [4,9,3], [6,7,5]], dtype=int)
B = np.array([2, 4, 8, 10, 12, 18], dtype=int)
我目前的解决方案只是一次将A与B的一个元素进行比较，但这是非常慢的：
res = np.array([], dtype=int)
for i in range(B.shape[0]):
cres, _ = (B[i] == A).nonzero()
degElem = np.appe
浏览 1提问于2020-06-05得票数 1
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我试图创建一个用于TrajectoryAffineSystem的线性系统的轨迹。但我无法理解这种情况所需的NumPy数组类型。
对于一个简单的摆系统，状态轨迹是2xN NumPy数组，其中第1行是θ，第2行是theta_dot，列k是时间tk的状态。这个NumPy数组很清楚/很容易创建。同样，具有一维状态向量的系统很容易创建.然而，当状态矩阵本身是一个2D矩阵时，这一点就不那么清楚了。
对于线性钟摆系统，A矩阵是2x2矩阵，Ak是tk的线性化状态。然后应该使用哪种类型的NumPy数组来表示这个A0-N？它是2x2xN还是Nx2x2，或者是用于创建轨迹类对象的时变线性动力学的另一种方式？
goo
浏览 3提问于2021-07-09得票数 1
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3回答
我做了很多向量代数，并希望使用numpy数组来消除对循环的任何需要，并且运行得更快。
我发现，如果我有一个大小为N，P的矩阵，我经常需要使用np.array([A[:,0]).T来强迫A[:,0]成为大小的列向量(N,1)。
是否有方法将2D数组的单个行或列保持为2D数组，因为它使以下算法更容易执行。例如，我通常需要将列向量(从矩阵中)乘以行向量(也是从矩阵中创建)来创建一个新的矩阵：
C = A[:,i] * B[j,:]
如果我不用继续使用，那太好了：
C = np.array([A[:,i]]).T * np.array([B[j,:]])
它确实混淆了代码--在MATLAB中，它只是C
浏览 19提问于2021-12-16得票数 4
3回答
我试图从数组中创建一个2D数组，方法是使用一个给定的滚动数组作为指定行维的2D数组的行。例如：
r = np.array([1,2,3,4])
想要3行的矩阵(使用r)作为
[[2,3,4,1],
[1,2,3,4],
[4,1,2,3]]
我想通过使用numpy.roll和for-循环来定义一个函数，我有一个想法，但是我试图避免这一点，因为我的2D数组将会非常大。如果可能的话，我希望有向后滚动的能力。
有没有一种方法可以使用numpy函数来代替？如对此有任何建议，我们将不胜感激。
浏览 6提问于2015-05-02得票数 1
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我正在使用Scipy将MATLAB 2D矩阵加载到Python中。在MATLAB中，MAT是32x40字符矩阵。每个索引都有一个字符。但是，当加载到Python中时，它将成为一个(32,) numpy array，所有字符现在都被视为32行字符串，而不是最大长度为40个字符的32行字符。如何将这32行数组重新分解为32行40列字符的2D数组？
a = np.array([])
matdata = spio.loadmat(misspath)
a = np.append(a, matdata['D_package'])
a_data = matdata['a_data&#
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
2回答
像这样的矩阵乘法
使用numpy很容易在Python中实现。
import numpy as np
np.array([[1, 2, 3]]) * np.array([[1], [2], [3]])
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
但在我的情况下，我有两个二维矩阵，我想乘成一个三维矩阵。实际上，2D矩阵的第一个“切片”是一个数组，我想把它乘以第二个矩阵的第一个“切片”，形成一个2D矩阵。对于2D矩阵的所有“切片”，都会继续这样做。将第一个维度想象为维度[x,z]，第二个维度是维度[y,z]。我想把它们相乘
浏览 2提问于2018-11-25得票数 0
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1回答
在Numba加速函数中，QR分解后执行矩阵乘法时，我遇到了一个奇怪的警告。例如：
# Python 3.10
import numpy as np
from numba import jit
@jit
def qr_check(x):
q,r = np.linalg.qr(x)
return q @ r
x = np.random.rand(3,3)
qr_check(x)
运行上面的代码，我得到以下NumbaPerformanceWarning
'@' is faster on contiguous arrays, called on (array(fl
浏览 5提问于2022-09-21得票数 1
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1回答
Numpy矩阵乘法行为
、、、
我有一个问题，要理解numpy中的矩阵乘法。例如，我有以下矩阵(2d numpy数组)：
a = [ [ 1. 1. ]
[ 1. 2. ]
[ 1. 3. ] ]
和下面的行向量θ：
theta = [ 1. 1. ]
将a与θ相乘的唯一方法是首先在列向量中转换θ，然后得到结果：
result = [ [ 2. ]
[ 3. ]
[ 4. ] ]
当我将矩阵和行向量相乘时(不进行转换)
result = np.dot(a,theta)
我明白了：
result = [ 2. 3. 4. ]
这怎么可能？我是说，我没有变换矩阵
浏览 3提问于2016-10-22得票数 0
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Numpy中的某些函数返回一个2d矩阵作为输出。但我希望它们是二维数组形式。将2d矩阵转换为2d数组的最有效方法(内存和cpu)是什么？
浏览 1提问于2016-04-17得票数 2
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1回答
例如，我有一个用零填充的Numpy 2D数组(7行，7列)： my_数组= numpy.zeros((7，7)) 为了便于讨论，假设我想选择中间的元素，并将其值设置为1： my_array3,3 =1 现在假设我的曼哈顿距离为3，我如何将我的数组设置为仅选择小于或等于曼哈顿距离的元素(从中间元素开始)，并将这些元素设置为1？最终结果应该是： ? 我可以遍历2D数组中的每个元素，但不想这样做，因为这样做代价太高，特别是如果我的矩阵非常大，而曼哈顿距离非常小(例如，曼哈顿距离为10的70x70矩阵)。
浏览 15提问于2021-11-05得票数 0
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2回答
如何用numpy中的n个矩阵(或2d数组)迭代所有2^(n^2)二进制n？我会说：
for M in ....:
您必须使用itertools.product([0,1], repeat = n**2)然后转换为2d numpy数组吗？
这段代码将给我一个随机的2d二进制矩阵，但这不是我所需要的。
np.random.randint(2, size=(n,n))
浏览 2提问于2013-12-20得票数 6
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就像问题说的那样，我有一个2D矩阵(1000,2000)，在这个矩阵中，我用numpy where函数应用了一个条件：
import numpy as np
A = np.random.randn(1000, 2000)
print(A.shape)
(1000, 2000)
mask = np.where((A >=0.1) & (A <= 0.5))
A = A[mask]
print(A.shape)
(303112,)
在一个只支持一维矩阵的Fortran程序中，得到一个平坦矩阵作为输入，该程序的输出与输入一维矩阵(303112，)具有相同的维数，是否有任何方法
浏览 0提问于2021-02-10得票数 1
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有一个随机的5x5矩阵(2D数组)。举个例子： [[66 27 52 63 15]
[48 63 19 16 3]
[35 9 45 45 88]
[47 84 86 92 54]
[89 79 76 49 67]] 我想要找到那些在它们自己的行和列中是最大的值，所以: 88,92,89 我只能在它们自己的行中找到最大的值。 import numpy as np
m = np.random.randint(0,100,(5,5))
print(m)
maxrows = list(map(max, m))
print(maxrows)
浏览 2提问于2019-05-13得票数 2
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我有两个二维numpy数组A，B。我想使用scipy.stats.multivariate_normal来计算A中每行的联合logpdf，使用B中的每一行作为协方差矩阵。有没有什么方法可以在不显式循环行的情况下做到这一点？将scipy.stats.multivariate_normal直接应用于A和B确实会计算A中每一行的logpdf (这是我想要的)，但使用整个2D数组A作为协方差矩阵，这不是我想要的(我需要B的每一行创建一个不同的协方差矩阵)。我正在寻找一种使用numpy向量化并避免在两个数组上显式循环的解决方案。
浏览 13提问于2018-02-08得票数 3
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我有一个2D numpy矩阵，看起来像这样 [
[10, 20, 30, 8, 1],
[25, 60, 10, 1, 2],
[54, 12, 89, 5, 1],
[44, 53, 34, 1, 3]
] 我需要删除所有包含第4个元素(第4列) == 1的行。在这种情况下，我需要删除第2行和第4行。除了在矩阵中运行循环并检查每行的第四个元素之外，Python中是否有快速的语法允许我这样做？
浏览 42提问于2019-12-10得票数 0
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我有一个numpy 2d数组(矩阵)：
[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
我想根据这个向量掩码来更改这些值
[0,2,1]
因此，我希望更改
1, 6 and 8
举个例子
2, 9 and 24
向量与矩阵的长度一样长
浏览 3提问于2021-03-06得票数 0
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我有一个矩阵A，它是(41，41)，是一个数据。
B是一个大小矩阵(7154,8240)。
我希望复制A(保持整个41x41矩阵完整)到B的大小，它将不完全适合，但它应该只是剪短不适合的行。
这是为了能够乘以A*B。
我尝试过这段代码，但我不能用浮点数进行乘法。
repeat = pd.concat([A]*(B.shape[0]/A.shape[0]), axis=0, ignore_index=True)
filter_large = pd.concat([repeat]*(B.shape[1]/A.shape[1]), axis=1, ignore_index=True)
filter
浏览 1提问于2019-02-20得票数 0
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