如何重复numpy数组中的特定元素？
重复numpy数组中的特定元素可以使用numpy的repeat函数实现。repeat函数接受两个参数，第一个参数是要重复的元素或数组，第二个参数是重复的次数。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 重复数组中的特定元素
repeated_arr = np.repeat(arr, 3) # 重复每个元素3次
print(repeated_arr)输出结果为：
[1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5]在上面的示例中，我们首先创建了一个numpy数组arr，然后使用np.repeat函数重复数组中的每个元素3次，得到了一个重复后的新数组repeated_arr。
根据上述的操作，可以得出以下答案：
如何重复numpy数组中的特定元素？ 要重复numpy数组中的特定元素，可以使用numpy的repeat函数实现。repeat函数接受两个参数，第一个参数是要重复的元素或数组，第二个参数是重复的次数。具体代码示例和结果可以参考上述内容。
关于numpy的repeat函数的更多详细用法和参数说明，可以参考腾讯云的numpy文档：https://cloud.tencent.com/document/product/596/49547
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这个问题在这里已经有答案了 ： Numpy从np.argmin索引获取值[重复] (1个答案) 两天前就关门了。 我想沿着给定的轴在一个秩为3的数值数组中找到最小值的位置。我是通过以下方式获得这些位置的 然而，我不确定如何将其“应用”到原始矩阵以获得实际的最小值。 例如： import numpy as np
a = np.random.randn(10, 5, 2)
min_loc = a.argmin(axis = 0) # this gives an array of shape (5, 2) 现在，问题是我如何得到实际的最小值 什么？我试过了 ，这给了我一个形状 ..。这个形
浏览 28提问于2021-02-28得票数 2
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我一直在寻找一种方法来有效地检查numpy数组中的重复项，并偶然发现了一个问题，其中包含使用此代码的答案。
这一行在numpy中是什么意思？
s[s[1:] == s[:-1]]
在应用代码之前，我想要了解它。已在Numpy文档中查找，但无法找到此信息。
浏览 25提问于2015-06-14得票数 19
3回答
我想知道如何复制任意时间列表中的每个元素。
l = ['a', 'b', 'c']
l中的重复元素将产生一个新列表，
n = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']
所以'a‘被复制了3次，'b’一次，'c‘两次。每个元素的重复数由numpy.random.poisson (例如numpy.random.poisson(2) )决
浏览 1提问于2016-11-04得票数 2
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2回答
我有两个numpy数组a和b，有2000万个元素(浮点数)。如果这两个数组的组合元素是相同的，那么我们称之为复制，应该从两个数组中删除它。例如,
a = numpy.array([1,3,6,3,7,8,3,2,9,10,14,6])
b = numpy.array([2,4,15,4,7,9,2,2,0,11,4,15])
从这两个数组中，我们有a[2]&b[2]与a[11]&b[11]相同，然后我们称它为重复元素，应该删除它。与a[1]&b[1]和a[3]&b[3]一样，虽然每个数组本身都有重复的元素，但它们并不被视为重复的元素。因此，我希望返回的数组为：
浏览 3提问于2016-03-26得票数 2
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我被Numpy运动困住了，上面说：
使用掩码将折叠列表中小于100的所有值乘以2：
A= np.array(230，10,284，39，76)
重复此操作，直到所有值都超过100为止。
import numpy as np
a = np.array([230, 10, 284, 39, 76])
cutoff = 100
for i in range (10):
a[a < cutoff] *= 2
print (a)
if a.all() > cutoff:
break
当数组中的所有值都高于临界值时，我不知道如何停止迭代？我认为nu
浏览 4提问于2017-05-25得票数 1
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9回答
如何在列表/数组中复制特定值？
、、、、
对于如何在Python中的数组中重复某个值，有什么建议吗？例如，我只想在array_a中重复2次
array_a = [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2]
想要的结果是:我重复每一个2并离开1
array_a = [1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2] # only the `2` should be repeated
我尝试了numpy，我可以复制整个数组，但不能复制某个值。
浏览 0提问于2018-09-13得票数 7
我有一个的列表。如何从列表中删除重复数组？
我尝试了set(arrays)，但得到了错误"TypeError: unhashable type：‘numpy.ndarray’“
2d数组的例子(我的实际上是3D的)。这里的起始列表是10。不同数组的输出列表应该是8，因为索引0、5、9的元素都是相等的。
>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(0)
>>> arrays = [numpy.random.randint(2, size=(2,2)) for i in range(10)]
>&
浏览 7提问于2015-10-19得票数 1
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查找循环元素的第一个索引
、、、
给定具有循环元素的numpy数组：
a = numpy.array([1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 1])
如何找到每个循环元素(1，2，3，1)的第一个索引？我希望它返回一系列索引：
>> index
array([0, 4, 7, 12])
注意:数组中的元素可以重复，因此它们不是唯一的。
编辑:有没有一种同样适用于字符串数组的方法？
a = numpy.array(["a", "a", "a", "a", "c", "c",
浏览 4提问于2021-06-05得票数 1
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维基百科有下面的示例代码。
>>> import numpy as np
>>> z = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 2.0, 3.0]
>>> softmax = lambda x : np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))
>>> softmax(z)
array([0.02364054, 0.06426166, 0.1746813 , 0.474833 , 0.02364054 , 0.06426166, 0.1746813 ])
当我运行它时，它会成功地运行。我不明白如何读
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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高效多精度数列
、、、
Numpy是一个有效的数字数组库。
在gmpy的支持下，mpmath是一个高效的多精度数字库。
我如何有效地将它们组合在一起？或者仅仅使用带有数字的Numpy数组已经很有效了吗？
要求“与本机浮点数一样高效”是没有意义的，但您可以要求它接近等效C代码的效率(或者，如果没有，Java/C#代码)。特别是，一个高效的多精度数字数组将意味着您可以进行矢量化操作，而不必在全球解释器中查找(例如，__add__ )一百万次。
编辑:最后，投票人:我的问题是一个有效的方法，把他们放在一起。可能重复的答案特别指出，天真的方法是没有效率的。
拥有一个numpy数组的dtype=object可能会误导人，因为
浏览 5提问于2015-06-27得票数 1
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我想删除彼此之间的重复，而不是整个数组中的重复。另外，我想保持订单不变。
因此，如果输入为[0 0 1 3 2 2 3 3]，则输出应为[0 1 3 2 3]
我找到了一种使用itertools.groupby()的方法，但我正在寻找一种更快的NumPy解决方案。
浏览 1提问于2016-06-15得票数 8
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与类似，我想知道如何通过截断大于某个阈值的值来截断numpy数组。所述数组的值按升序排列。
import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
truncatevalue = 5.5
如何生成一个数组，该数组的a值小于truncatevalue，并且只包含这些值？在这种情况下，结果数组将是
a_truncated=([1., 2., 3., 4., 5.])
奖励：实际上有两个数组，我想根据其中一个数组中的值截断它们。
import numpy as np
a=np.linspace(1,10,num=10)
b=np.array([19, 17, 15
浏览 5提问于2014-08-29得票数 3
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1回答
我正在寻找一种方式来存储嵌入产生的语言模型，如(T5)，在谷歌的BigQuery。
嵌入以Numpy阵列或张量的形式进行。
我找到了三种方法：
storageconvert TFRecord，将其写入TFRecord文件并存储到云TFRecord numpy数组以字符串形式存储，并将其存储为表存储中的字符串列，并以模式重复的方式存储到列中。(不确定是否可以保留嵌入向量条目的顺序)
希望任何人都能提出一些建议或其他方法。
非常感谢
浏览 1提问于2021-06-03得票数 6
我一直使用这个结构来根据向量的某些属性对向量(数组)进行排序。这个结构(用标量压缩向量排序，按标量排序)在我的代码的其他部分中一直在工作，但是在这种情况下，它失败了，警告:一个包含多个元素的数组的真值是不明确的。这取决于标量中是否有重复的值(见下文)
from numpy import array
pnts =[array([ 0. , 0.45402743, -0.64209154]),
array([-0.27803373, 0.45402743, -0.64209154]),
array([-0.64874546, 0.4540274
浏览 6提问于2017-02-15得票数 0
我正在尝试获取numpy数组中所有重复元素的索引，但目前我找到的解决方案对于大型(>20000元素)输入数组(大约需要9秒)来说效率很低。这个想法很简单：
records_array是一个numpy时间戳数组(datetime)，我们希望从中提取重复时间戳的索引。
time_array是一个numpy数组，包含在records_array中重复的所有时间戳。
records是一个django QuerySet (它可以很容易地转换成一个列表)，包含一些记录对象。我们希望创建一个由与从tagId中找到的重复时间戳相对应的记录的所有可能的tagId属性组合形成的夫
浏览 6提问于2015-05-02得票数 25
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2回答
我有一个非常简单的任务，而numpy正在做一些我不明白的事情。我试图用0到1之间的数字替换满足某些条件的数组元素，numpy正在将它们全部转换为零。例如：
In [1]: some_array = np.array([0,0,0,1,0,1,1,1,0])
In [2]: nonzero_idxs = np.where(some_array != 0)[0]
In [3]: nonzero_idxs
Out[3]: array([3, 5, 6, 7])
In [4]: some_array[nonzero_idxs] = 99
In [5]: some_array
Out[5]: a
浏览 0提问于2019-04-11得票数 3
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4回答
我有以下问题:我有带有重复索引的索引数组，并且希望向这样的数组中添加值：
grid_array[xidx[:],yidx[:],zidx[:]] += data[:]
但是，由于我有重复的索引，这不像它应该的那样工作，因为numpy将创建一个临时数组，该数组将导致为重复的索引分配几次数据，而不是相互添加(请参阅)。
A循环，如
for i in range(0,n):
grid_array[xidx[i],yidx[i],zidx[i]] += data[i]
就会慢慢变慢。我还能用numpy的矢量化吗？还是有其他方法使这项任务更快？
谢谢你的帮忙
浏览 1提问于2015-03-20得票数 3
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1回答
我在NumPy中有两个数组
a = np.array([])
b = np.array([])
这些数组在整个代码中都填充了内聚值。但是现在我想要删除两个数组中的元素，其中a中的值大于数字5。
我猜大概是这样的
a = a[~a>5]
但是我不知道如何删除数组b中具有完全相同索引的元素。
浏览 1提问于2015-05-08得票数 1
1回答
我有如下的字典结构( 10,000个键，值由列表组成)
my_dic ={0: [[1,.65,3, 0, 5.5], [[4, .55, 3, 0, 5.5] ...(10,000th value)[3,.15, 2, 1, 2.5]],
1:[[1,.65,3, 0, 5.5], [[4, .55, 3, 0, 5.5] ...(10,000th value)[3,.15, 2, 1, 2.5]] .....
10,000th key:[[1,.65,3, 0, 5.5], [[4, .55, 3, 0, 5.5] ...(10,000th value)[3,.15, 2, 1
浏览 1提问于2012-07-19得票数 3
我有一个可能包含重复项的数据集。为了找到数据集中的重复项，我将索引放入一个numpy结构化数组中，对数组进行排序，从唯一值创建另一个数组，然后比较两个数组的长度：
data = np.zeros(t_len, dtype={'names':['date', 'symbol'], 'formats':['i8', 'S16']})
data[:] = [(x['date'], x['symbol']) for x in tbl.iterrows()]
data.sort
浏览 0提问于2012-09-27得票数 0
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1回答
假设我有两个时间序列，其索引对齐如下：
import numpy as np
t1_ind = np.array([ 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6])
t2_ind = np.array([20, 21, 22, 23, 23, 24, 25, 26, 27])
这意味着t1的索引1与t2的索引20、21和22对齐(这意味着t1在前三个增量中比t2快)，依此类推。
预期产出应是：
y = np.array(([ 1, 2, 4, 5, 6],
[20, 23, 24, 25, 27]))
其逻辑是“扫描”t1
浏览 1提问于2017-04-21得票数 0
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2回答
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector，那么如果您编写表单的for循环：
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix，那么如果您编写表单的for循环：
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行，即打印一维NumPy数组，而不是单独打印数组的每个元素。
但是，如果将for循环写为：
import numpy
for element in n
浏览 3提问于2017-08-08得票数 8
要将字段添加到结构化numpy数组中，只需创建一个具有新dtype的新数组，复制旧字段，并添加新字段。但是，我需要对一个占用大量内存的数组这样做，而且我不想复制所有的内存。我自己的实现和numpy.lib.recfunctions.append_fields中的慢实现都重复内存。
有没有一种方法可以在不重复内存的情况下向结构化ndarray添加字段？这意味着，一种避免创建新ndarray的方法，还是一种创建指向与旧ndarray相同数据的新ndarray的方法？
重复RAM的解决方案：
有一个，其中的挑战是删除而不是添加字段。该解决方案使用一个视图，该视图应该适用于原
浏览 3提问于2016-10-10得票数 1
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我想要生成这样一个numpy一维数组：
数0重复n_0次数
数字1重复n_1次数
数字2重复n_2次数
..。
数N重复n_N次数
n_1，n_2，n_3，n_N是不同的，N可能很大。
在这里，我随机生成一个数组nv=[n_1, n_2, ...,n_N]，以显示我目前可以使用的方法：nv = np.random.randint(3, 10+1, size=(1000000,)) np.concatenate([i*np.ones((j,)) for i,j in zip(range(1000000), nv)])
所以我的问题是:有更好的方法来做这样的事情吗？
我
浏览 4提问于2016-12-23得票数 2
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1回答
我有一个TensorFlow模型，在这个模型中，我想传递一个图像给它，以便它确定图像中的对象。
然而，该模型抱怨图像的形状，说无论它接收(1, 7, 7, 2048)如何，它都希望它以(1, 1, 1, 2048)的形式出现。
我已经尝试通过numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, 2048))或numpy.reshape(myObj, (1, 1, 1, -1))在图像上执行numpy.reshape()。然而，前者只是抱怨它不能将大小为100352的数组重塑为(1, 1, 1, 2048)，而后者将数组的最后一个元素的大小调整为(7, 7, 2048)的倍数，即1003
浏览 1提问于2018-07-08得票数 0
我将netCDF文件通过netCDF4读取到python中。我获得了具有无效值的数组，这些值以--形式打印，例如：
[[[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]
[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]
[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]]
[[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]
[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]
[-- -- -- ..., 0.0 0.0 0.0]]]
这些值从何而来，我如何识别(并替换)它们？像numpy.isnan这样的东西也会作为结果返回给我--。我可以在以后的
浏览 1提问于2015-05-12得票数 1
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在最新版本中，我发现：
>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> a = csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8)
>>> a[0,0]
array(0) #instead of `0`
您还可以创建标量值的numpy数组(而不是向量/矩阵) np.array(0)，这与np.array([0])不同。np.array(0)的用例是什么？如何从np.array(0) (非类型转换使用int)获取数组中的
浏览 1提问于2019-07-24得票数 4
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我有以下大小为(5，2)的numpy数组：
A = [[5,6]
[4,3]
[2,1]
[4,3]
[8,9]]
我希望删除任何重复的行(因此在本例中为4,3)，并保留第一个出现的行，并返回如下内容：
A = [[5,6]
[4,3]
[2,1]
[8,9]]
浏览 0提问于2020-06-25得票数 2
2回答
可能重复：
我创建了一个以numpy作为a = numpy.arange(0,1e5,1,dtype=int)的数组。a[18645]如预期的那样是18645。当我创建另一个数组b=a*10e-15时，b[18645]是186.499999999999e-12。b[18644]是186.44e-12.为什么Python要创建这些跟踪9呢？
当我试图用numpy.where搜索数组中的一个元素时，出现了这个问题。由于尾随9s，numpy.where函数未能在b中找到184.45e-12。
浏览 5提问于2012-08-24得票数 0
我有一个长度为n的id数的主数组，它适用于其他类似的数组，并为我模拟中属于这些id数的元素(例如data[id])提供相应的数据。如果我要分别生成长度为m的id数列表，并需要这些id的data数组中的信息，那么获取原始id数组的索引idx列表的最佳方法是提取data[idx]吗？也就是说，鉴于：
a=numpy.array([1,3,4,5,6]) # master array
b=numpy.array([3,4,3,6,4,1,5]) # secondary array
我想要
idx=numpy.array([1,2,1,4,2,0,3])
数组a通常是按顺序排列的，但它不是
浏览 3提问于2010-06-11得票数 2
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在NumPy数组中，我总是使用方括号来指定数组的元素。
例如,
x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
然后，可以使用x[1, 1]来表示位于第1行和第1列的项。
但是今天，我看到一些人在使用x.item(1, 1)。
x.item(1, 1)和x[1, 1]是完全相同的，还是有什么不同？
浏览 8提问于2017-03-06得票数 0
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Python的numpy库对奇特的索引进行“矢量化”有时会产生意想不到的结果。例如：
import numpy
a = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
b = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
i = numpy.random.random_integers(0,999,1000)
j = numpy.random.random_integers(0,3,1000)
a[i,j] += 1
for k in xrange(1000):
b[i[k],j[k]] +=
浏览 0提问于2012-06-13得票数 6
5回答
NumPy数组中连续值的和片
、、、、
假设我有一个包含10个值的numpy数组a。这里只是一个例子，尽管我想对长度为100的数组重复同样的情况。
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
我想将前5个值与第二个5个值相加，以此类推，然后将它们存储在一个新的空列表中，比如b。
所以b会包含b = [15,40]。
我该怎么做呢？
浏览 5提问于2015-04-01得票数 11
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以下是示例代码。
import pandas as pd, numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 1)), columns=list('A'))
我有一个列表dl=0,2,3,4,7
在list指定的索引位置，我希望将A列设置为"Yes“。
以下代码可以正常工作
df.loc[dl,'A']='Yes'
对于不在索引中的列值，如何用“No”填充“A”列？如果这是一个重复的帖子，请原谅。
浏览 89提问于2019-05-29得票数 1
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我是vuejs的新手。在我看来，追踪属性有点难理解。下面的示例显示了track属性与array.But中的重复元素有关，那么under属性是如何在幕后实现的？当数组中有重复的元素时，行为是什么？track-by="$index"是如何起作用的？
new Vue({
el: '#app',
data: function() {
return {
items: [
'User Connected',
'Message',
'Message'
浏览 1提问于2016-02-29得票数 4
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2回答
我希望有一个只填充了第一列，其余元素都是Null的int矩阵。对不起，我有R的背景。因此，我知道如果我留下一些Null元素，以后管理它们会更容易。同时，如果我离开0，以后会有很多问题。
我有以下代码：
import numpy as np
import numpy.random as random
import pandas as pa
def getRowData():
rowDt = np.full((80,20), np.nan)
rowDt[:,0] = random.choice([1,2,3],80) # Set the
浏览 0提问于2019-03-28得票数 0
3回答
从numPy数组列表中删除重复项
、、、、
我有一个普通的Python，它包含(多维) numPy数组，所有这些数组都是相同的形状，具有相同数量的值。列表中的一些数组是早期数组的副本。
我有一个问题，我想删除所有的重复，但事实上，数据类型是numPy数组使这有点复杂……
·我不能使用set()，因为numPy数组是不可接受的。
·我无法在插入过程中检查重复项，因为数组是由函数批量生成的，并使用.extend()添加到列表中。
·如果不使用numPy自己的函数之一，numPy数组就无法直接比较，所以我不能只使用“如果x在列表中”.
·列表的内容在进程结束时需要保持为numPy数组；我可以比较转换为嵌套列表的数组的副本，但我不能永久地将数组
浏览 1提问于2015-01-03得票数 7
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3回答
按重复列值删除行
、、、、
我在numpy.ndarray中有一个类似于以下内容的大型数据集：
array([[ -4, 5, 9, 30, 50, 80],
[ 2, -6, 9, 34, 12, 7],
[ -4, 5, 9, 98, -21, 80],
[ 5, -9, 0, 32, 18, 0]])
我想删除重复行，其中第0、第1、第2和第5列相等。例如，在上述矩阵表中，答复如下：
-4, 5, 9, 30, 50, 80
2, -6, 9, 34, 12, 7
5, -9, 0, 32, 18, 0
numpy.
浏览 1提问于2018-06-18得票数 3
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1回答
我有一个python列表，其中包含numpy数组，如：
a = [Numpy array 1, Numpy array 2, Numpy array 3]
这些Numpy数组都是2D numpy数组。
现在，如果我从我的列表'a‘中随机选择两个Numpy数组，然后做一个元组，比如说，
b = (Numpy array 1, Numpy array 2)
我如何检测哪些数组是被选择的，即
Numpy array 1, Numpy array 2
哪一种不是
Numpy array 3
让我重新解释一下我的问题：列表'a‘中的numpy数组不存在于元组'b'?中。
浏览 3提问于2019-03-21得票数 1
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我正在尝试将张量对象中的一个矩阵切片为numpy矩阵，并将其用于部分计算。但是从张量对象到numpy数组的赋值不会像下面这样工作。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def assignC():
C_copy = np.zeros((2,2))
C = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
C_copy[0,0] = C[0,0]
#C_copy[0,0] = C[0,0].eval() # error saying "You must feed a value for pla
浏览 2提问于2016-06-21得票数 0
我得到了一个len(chunks)=195和len(chunks[0]) = 32的列表(我称之为块)。chunks[0]内的元素为numpy.ndarray型和形状(9,103)。
type(chunks[0][0])
<class 'numpy.ndarray'>
type(chunks[0][0][0])
<class 'numpy.ndarray'>
type(chunks[0][0][0][0])
<class 'numpy.float64'>
我正在试图找出chunks[0]
浏览 4提问于2022-08-23得票数 0
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十进制数据类型在numpy中可用吗？
>>> import decimal, numpy
>>> d = decimal.Decimal('1.1')
>>> s = [['123.123','23'],['2323.212','123123.21312']]
>>> ss = numpy.array(s, dtype=numpy.dtype(decimal.Decimal))
>>> a = numpy.array(s,
浏览 0提问于2011-10-15得票数 31
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3回答
可能重复：
我有一个numpy数组(numpy被导入为np)
gona = np.array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
我可以通过gona1获得第1行整个列的值。
数组(4，5，6)
但是，如果我试图获取所有行中某一列的所有值(例如，我希望在每一行中得到第一列的值)，我将尝试使用gona。但是我得到的结果和以前一样。
这是什么原因？我怎么才能在裸体里做这样的事呢？
浏览 10提问于2013-02-01得票数 17
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我有个numpy数组，表示1950年以来每年7月的温度。我可以使用numpy.maximum(temp1950，temp1951，temp1952，..temp2014)来确定每个单元格的7月最高温度。
我需要每个cell..the的最大值，numpy.maximum()只对2个数组起作用，我如何确定每个最大值来自的年份？
此外，numpy.maximum(array1，array2)只能比较两个数组。
多亏了Praveen，下面的代码运行良好：
array1 = numpy.array( ([1,2],[3,4]) )
array2 = numpy.array( ([3,4],[1,2]
浏览 2提问于2014-11-13得票数 1
5回答
我有一个大约131000个数组的列表，每个数组的长度为300。我正在使用python，我想检查在这个列表中哪些数组是重复的。我通过将每个数组与其他数组进行比较来尝试此方法。像这样：
Import numpy as np
wordEmbeddings = [[0.8,0.4....upto 300 elements]....upto 131000 arrays]
count = 0
for i in range(0,len(wordEmbeddings)):
for j in range(0,len(wordEmbeddings)):
if i != j:
i
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
一个扁平的numpy一维阵列的大小(nbytes)是否可能为16568 (~16.5kb)，但当保存到磁盘时，其大小为>2 mbs？
我使用numpy的numpy.save方法保存数组。数组的D类型是'O' (或object)。
此外，如何将平面数组保存到磁盘，以便在磁盘上保存时获得与nbytes相似的大小？谢谢
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
2回答
我有一个数字数组的字符串，一些重复，我想比较每个元素与每一个其他元素，以产生一个新的向量1和0's表示每对(i,j)是相同的还是不同的。
例如["a","b","a","c"] -> 12-元素(4*3)矢量[1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
有没有一种方法可以在numpy中快速实现这一点，而不需要通过所有的元素对进行双循环？我的数组有大约24万个元素，所以要用非常长的时间才能做到这一点。
我知道numpy.equal.outer，但显然numpy.equ
浏览 1提问于2017-03-10得票数 2
2回答
我正在学习numpy，对数组索引中使用的语法感到困惑。例如：
arr[2, 3]
这意味着元素在第3行和第4列的交集处。使我困惑的是，用方括号内的逗号分隔不同的索引(就像函数参数中的)。使用python列表这样做是无效的：
l = [[1, 2], [3, 4]]
l[1, 1]
追溯(最近一次调用)：TypeError: list索引中的文件""，第1行，必须是整数或切片，而不是元组
那么，如果这不是一个有效的python语法，那么numpy数组是如何工作的？
浏览 3提问于2021-05-27得票数 0
3回答
如何将numpy数组切分到形状之外，以便在不将整个数组存储在内存中的情况下重复数组中的值？这是我想要做的： x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
x[0:3, 0:3]
->
[[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]] 我知道numpy.repeat和numpy.tile，但这两个都是数组的副本，我想像x[1238123:1238143,5328932:5328941]一样对我的数组进行切片，而不需要为较小的数组制作数百万个副本。
浏览 16提问于2020-09-02得票数 2
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我觉得我错过了一些统一的主题。有几个观察，我有困难，背景化。
flatten()是numpy.ndarray.*，但是flatten()实际上是不合适的，对于我来说，它是一个对象方法，而不是一个库函数，这似乎有点奇怪。因此，如果允许对象方法返回副本，那么为什么np.repeat() (不合适的)不只是在中的一个对象方法，而非对象方法numpy.reshape在.这种趋势似乎与I expected.np.random.randn()为要生成的数组的维度接受多个位置参数相反，而np.zeros则采用包含维度的单个位置参数元组。有什么原因吗？
我只想了解导致这些选择的设计决策，这样我就不会在如何调用
浏览 5提问于2020-05-04得票数 1
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