我有一个numpy数组的500+索引列表。我希望将索引列表与另一组numpy数组进行比较，并返回比较值为True的索引位置。我已经用自己的容差查找了np.allclose，以返回True的值是否两组数组足够相似。但我不知道如何返回该索引的位置。我在网上找到了
浏览 5提问于2018-07-09得票数 0
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假设我有一个N维np.array (或者仅仅是一个列表)和一个N个索引列表。在不使用循环的情况下索引数组的首选/有效方法是什么？# Equivalent to arr[0, 2, 1, 3]index = [0, 2, 1]请注意，我不能只使用通常的语法进行索引，因为实现必须处理不同形状的<
浏览 2提问于2016-12-13得票数 1
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我在玩不同的索引方法。range(0, 300)mask = np.zeros(x.shape, dtype=bool)mask[a, b] = True(x[mask], x[a, b]) # fails sometimes# a and b are li
浏览 2提问于2018-11-08得票数 2
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我有两个长度分别为a和b的n和m数组，其中n > m、a的值为1、.、m和b为1，…，m的置换：n = 20000b = np.random.permutation(m) + 1
如何找到长度为c的数组n，其值为1，.
浏览 2提问于2021-06-01得票数 0
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给定两个数组:一个用于主数据集，另一个作为引用主数据集的分组索引列表。我在寻找从给定索引数据生成新数组的最快速度吗？LIST1 = POINT_CLOUD[np.squeeze(INDICES[:,[0]])]这是可行的，但有点慢，而且只适合生成2个列表，最好有一个解决方案，可以处理任意大小的索引组(例如：((1,2,3,4)，(8,4,5,3)，.)
浏览 3提问于2015-07-30得票数 0
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我想测试两个numpy数组是否(接近)相等，所以我一直使用np.allclose函数。唯一的问题是，如果给定一个二维矩阵和一个包含相等元素的三维矩阵，它将返回True。) [[math.pi, -0.1], [-0.1, 0.1]]])
# Returns true, as expected
np.
浏览 1提问于2015-10-01得票数 12
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如何处理numpy中的浮点数精度？例如，在下面的a==0中，返回False，即使达到机器精度，它也是0：这是一个特别有问题的问题，因为我取向量的点积，结果似乎受到了影响，即a被视为‘负数’。
浏览 1提问于2014-05-14得票数 1
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np.array([[4.001,4], [5,4.0003],
[5.9999,5]]) 我希望找到与b的值非常接近的a的索引。如果b数组具有与a中的值完全相同的值，我可以使用以下代码。np.where((a==b[:,None]).all(-1))[1] 为了清楚起见，我希望代码返回以下内容：[0,1,5]这些是a的索引，它
浏览 14提问于2020-12-03得票数 0
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我正试图了解numpy的广播如何影响np.allclose的输出。我不明白这是为什么，但这并不是：
>>> np.allclose([], [1., 2.])我在中找不到任何关于空数组的信息。
浏览 6提问于2016-07-12得票数 2
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给定一个不同整数的列表(递减顺序)，如果存在至少位置p，则返回True，使位置p处的值为p。例如，list = 4，3，2，0，函数返回true，因为2位于索引2。我想知道是否以及如何用分而治之的算法来实现这一点？L为空，返回False。如果L为负值，则返回False。由于
浏览 5提问于2022-06-11得票数 0
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这意味着A和A @ R.T最多相差1.置换和2.经过置换校正后，两个矩阵可能通过一个数值公差参数不同：np.allclose(A, permuted(A @ R.T)) == True (我事先不知道permuted:只要一些初始位置被转换成其他的，预先存在的位置，我就没事了。我想接受两个向量v和w是相等的，例如np.allclose(v, w) == True或等效的(即abs(v - w) < eps或类似
浏览 2提问于2020-03-18得票数 0
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plt.imsave(img_path,img_arr,cmap = 'gray') #shape (512,512)img = plt.imread(img_path)
img.shape返回(512,512,4)，而我期望它只返回(512,512)。我想也许所有的通道都是一样的，所以我可以只选择一个，但是无论我选择哪个索引，np.allclose(img[:,:,0],img_arr)都会返回false。用cv2.imread(img_path,0)加载
浏览 4提问于2018-07-12得票数 6
我有一系列的对象。数组根据其索引位置获取值。有时，数组只在某个索引处有一个值，如下所示array[1] = {name: 'John Doe', address: '123 Main St', registered: true}
我只想将一个变量设置为true/false，如果谓词函数在任何项中找到一个值。personObj.registere
浏览 2提问于2019-09-20得票数 1
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我有一个检查矩阵是否是旋转矩阵的任务，我写的代码如下： # some code here# return True or False
[0, 0, 1], [0, 1, 0],print(isRotationMatrix(R)) # Should be False
我不知道如何实现函数isRotationMatrix。我的<
浏览 664提问于2018-12-17得票数 2
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光栅几何球面不按预期工作
、、、
我正在尝试使用栅格几何图形来制作一个球形的掩膜(在用户@norok2 2制作的中找到)。但是，修改代码以不包括中点是很好的：import numpy as np
sphere_mask = sphere_mask.astype(np.int_)
我调整了中点，使之很好地包含在图像的形状内
浏览 9提问于2022-07-19得票数 1
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我有什么问题吗？
、、、
在numpy.searchsorted中，这是一种有趣的行为。False, False, False, False, False, mask=[False, False, False, False, Trueaa.searchsorted(bb)
np.testing.ass
浏览 1提问于2016-04-27得票数 1
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如果它是对称的，则函数需要返回0，如果不是，则返回1。对我来说，这段代码是有意义的，但我不理解弹出的错误。_getitem = False
这是我的密码：
import numpy as
浏览 1提问于2017-03-17得票数 1
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我有一个非常简单的函数，如下所示 return np.linalg.inv(A @ B) @ xA = np.array([([ [2, 0, 8], [0, 0, 10] 这将返回数组但是，当我执行下面的等式检查时，它将返回Falsev2 = np.a
浏览 2提问于2018-01-30得票数 3
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我正在使用完善图库来比较三个函数f1、f2和f3的性能。函数应该返回相同的值，所以我想要执行等式检查。然而，我在互联网上找到的所有其他完美图示例都使用pd.DataFrame.equals或np.allclose作为等式检查器，但这些都不适用于我的具体情况。例如，如果函数返回不同长度的numpy数组的列表，np.allclose就无法工作。f1, f2, f3],
n_range=[10**k for k i
浏览 7提问于2022-11-24得票数 0
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考虑两个数组之间的矩阵乘积：A = np.random.rand(2,10,10)我认为以上是一个1乘2乘以2乘2的矢量矩阵产品，在A的10乘10，2，2和3维上广播，结果的检验C证实了这个直觉，np.allclose(C[i,j], A.T[i,j] @ B)代表了所有的i，j。(size 10 is different from 2)
所以就广播而言，10乘10乘2张量和2乘2矩阵与矩阵乘积是相容的，但是2乘2矩阵和2乘10乘10张量不是吗？我
浏览 2提问于2019-10-01得票数 0
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