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1
回答
对
包含
不同
大小
的
行
的
numpy
数组
的
有效
操作
、
、
我想问一些与之前发布
的
问题相关
的
问题。关键是我需要对
包含
不同
大小
的
行
的
numpy
数组
执行一些
操作
。像"list2*list3*np.exp(list1)“这样
的
标准方法不起作用,因为
行
的
大小
不同
,而
有效
的
方法是使用zip。请参阅下面的代码。import
nu
浏览 4
提问于2019-10-24
得票数 0
7
回答
对
numpy
数组
的
操作
包含
不同
大小
的
行
。
、
、
我有两份清单,如下所示:对于这样
的
输出,我希望从每个元素中减去如下内容:为了做到这一点,我将每个a和b转换为
数组
,并减去它们,我使用:输出只会给出错误: 我做错了什
浏览 13
提问于2016-08-11
得票数 8
回答已采纳
1
回答
对
numpy
数组
的
有效
行
操作
、
、
我想在
numpy
数组
的
行
上运行一个
操作
(例如减去中间值)。其中一种方法是使用理解列表:from statistics import median 处理每一
行
,然后将其垂直
浏览 0
提问于2018-05-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何使用字典来翻译/替换
数组
的
元素?
、
、
、
我有一个
numpy
数组
,它有数百个大写字母
的
元素,没有特殊
的
顺序abc_array = np.array(['B', 'D', 'A', 'F', 'H', 'I我还有一个“翻译字典”,其中
包含
键/值
对
,大写字母对应于一个城市 transdict = {'A': 'Adelaide&
浏览 2
提问于2015-11-05
得票数 10
回答已采纳
2
回答
将
numpy
数组
列表转换为一个
numpy
数组
、
、
假设我有N个
numpy
数组
,每个
数组
的
大小
都是(x,y,z),其中y和z
对
所有
数组
都是相同
的
,但x
对
每个
数组
都
不同
。我如何将它们组合成一个
大小
为(w,y,z)
的
numpy
数组
,其中w是所有x
的
和。或者,举个数字例子:我有一个
大小
为(14,32,32),(7,32,32),(50,32,32)<
浏览 23
提问于2020-05-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
python
numpy
动态地将元素添加到特定
行
的
末尾
、
、
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
浏览 3
提问于2018-10-13
得票数 0
2
回答
为什么这个巨大
的
(非稀疏
的
)数字矩阵适合于RAM。
、
、
我
对
numpy
.ndarray.nbytes
的
报道感到非常困惑。 如果我只计
浏览 11
提问于2016-02-13
得票数 8
回答已采纳
3
回答
从
不同
大小
的
NumPy
数组
的
列表中计算平均值
、
计算
包含
不同
大小
的
mean
数组
的
NumPy
列表
的
NumPy
和std
的
最
有效
方法是什么?例如:使用循环和手动添加它是一个
有效
的
解决方案,但我正在寻找更复杂
的
东西。
浏览 0
提问于2019-09-02
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我什么时候应该用
numpy
?
、
我是蟒蛇中
的
一只新蜜蜂。最近,我听到一些人说,
numpy
是处理海量数据
的
一个很好
的
模块。 我很好奇在日常工作中能为我们做些什么。你能和我分享一个好
的
练习吗?
浏览 2
提问于2014-07-26
得票数 1
回答已采纳
7
回答
与常规
的
Python列表相比,
NumPy
的
优势是什么?
、
、
、
、
与常规
的
Python列表相比,
的
优势是什么?我听说对于“大矩阵”,出于性能和可伸缩性
的
原因,我应该使用
NumPy
而不是Python列表。问题是,我知道Python列表,它们似乎
对
我很
有效
。如果我有1000个系列(也
浏览 0
提问于2009-06-15
得票数 520
回答已采纳
2
回答
用相同
的
方式在python中随机拆分两个列表
、
我有两个列表,其中
包含
相同
大小
的
numpy
数组
。列表list_A有1000个条目,其中每个
numpy
数组
的
大小
为20x20x3,list_B为20x8
大小
的
numpy
数组
。我希望在100个子列表中以相同
的
方式随机拆分两个列表(最后,list_A
的
每个list_A都
包含
100个
numpy
浏览 1
提问于2018-12-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
具有
不同
大小
数组
的
Numpy
高效索引
、
、
看看这段代码: np.array([1, 4, 3]),] result[0] = a[indicies[0]].sum()有没有更
有效
地获得result
的
方法?在我
的
例子中,a是一个非常大
的
数组
。 换句话说,我想从
浏览 4
提问于2016-09-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何以向量化
的
方式填充
NumPy
数组
列表?
、
我正在尝试找到一种矢量化
的
方法(或者至少比使用循环更好),从2D
NumPy
数组
列表中创建三维
NumPy
数组
。对于第二维,每个
NumPy
数组
具有相同
的
大小
(在上面的例子中,
大小
是3)。但是第一个维度有
不同
的
大小
。 我
的
目标是创建一个
包含
上述数据
的
3D
NumPy
数组
M。我一直
浏览 13
提问于2021-06-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
对
数组
的
每一
对
行
应用一个函数
、
、
我有一个
大小
为4x400
的
numpy
数组
。我想
对
这个
numpy
数组
的
所有
行
应用一个函数。职能: ...有没有办法不使用循环就能
有效
地(快速)做到这一点?
浏览 8
提问于2014-10-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
功能、广播和元素智能
操作
的
矢量化评价
、
、
、
我必须解释这段代码做什么,知道它执行矢量化
的
计算F,使用广播和元素
的
操作
概念. D = x_pos.reshape(1,-1) - x_pos.reshape/alpha) * (alpha.reshape(1,-1) * R(D)).sum(axis=1)函数F
的
第一
行
接收x_pos和α作为参数(都是
numpy
数组
),在第二
行
中,矩阵D是通过广播计算
浏览 1
提问于2016-09-20
得票数 1
1
回答
如何将
不同
大小
的
多个
numpy
2d矩阵存储到一个
numpy
矩阵中?
、
、
、
简而言之:我需要加载多个2d
numpy
矩阵(
大小
不同
)到一个
numpy
矩阵中。首先,我试图将它们作为矩阵
的
第3维加载,但是由于
大小
不同
,这是不可能
的
。如果你能指导我怎么做,或者任何其他方便
的
解决方案,那就太好了。 更多描述:我从多个csv文件中读取
数组
,并将它们加载到
numpy
数组
中。当已知csv文件
的
数量并且
数组
大小
相同时,
浏览 2
提问于2013-10-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在不丢失曲线图签名
的
情况下,
numpy
一维
数组
大小
的
减少
、
、
、
为了提高计算速度,我需要调整一维
numpy
数组
的
大小
。这里需要注意
的
是,
numpy
数组
将用作形状描述曲线,该曲线将进一步用作对
不同
类别进行分类
的
工具。 有没有什么
有效
的
方法可以减少
数组
的
大小
,但我不希望曲线图签名,即特征降级。注意:我
浏览 16
提问于2020-05-25
得票数 0
0
回答
将较短长度
的
Numpy
数组
加入Pandas Dataframe
、
、
我有一个506
行
的
熊猫数据帧。我有一个
包含
501个元素
的
numpy
数组
,这些元素是从dataframe中计算出来
的
。我希望将
numpy
数组
连接到dataframe,保留dataframe
的
索引,并以dataframe
的
第一个索引值开始
numpy
数组
的
索引。问题在于,由于
numpy
数组
具有
不同
<
浏览 5
提问于2016-07-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
NumPy
对
SymPy
行
的
操作
不同
吗?
、
、
、
、
我无法理解为什么一个带有
NumPy
的
行
操作
会导致错误
的
答案。正确
的
答案在SymPy矩阵中。有人能告诉我为什么
NumPy
不能执行正确
的
计算吗?我快要发疯了。谢谢!# simplex tableauimport sympy as sp simplex = np.array([[2,4,3,1,0,0,0, 400[-3,-4,-2,0,0,0,1, 0]]) sim
浏览 0
提问于2018-10-14
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在Python
数组
或
numpy
数组
中筛选出nan或无效
的
更简单
的
方法?
、
、
、
、
我有一个
numpy
数组
heights,其中可能
包含
nan。我通过以下
操作
来清理它:这似乎是表达这种简单/普通事物
的
一种相当冗长
的
方式
numpy
数组
。编辑:这一
行
的
错误消息是: TypeError:不支持输入类型
的
u
浏览 1
提问于2015-02-03
得票数 3
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