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1
回答
更改
numpy
数组
中
的
值
需要
很长
时间
、
、
我有一个函数,我把二
值
图像True,False转换成灰度图像0,255,这样它们就可以用于opencv函数。然而,我发现这个特殊
的
函数几乎是最长
的
。有什么方法可以优化这个函数吗?
浏览 33
提问于2021-05-18
得票数 0
1
回答
转换:索引
的
np.array转换为相应
的
dict条目的np.array
、
、
我在Python2.7
中
有一个
numpy
索引
数组
,它对应于字典
中
的
一个
值
。因此,我希望从字典
中
创建对应
值
的
numpy
数组
。该守则可能立即明确:indices = np.array([(0, 1), (2, 0), (2, 0)], dtype=[('A', int), ('B', int)]) d =
浏览 1
提问于2015-09-30
得票数 3
回答已采纳
3
回答
numpy
中有没有一个方法可以将
数组
中
的
每个元素相乘?
、
、
我想将一个
numpy
数组
中
的
所有元素相乘。如果有一个像[1, 2, 3, 4, 5]这样
的
数组
,我想得到1 * 2 * 3 * 4 * 5
的
值
。我试着用我自己
的
方法,但是
数组
的
大小很大,它
需要
很长
的
时间
来计算,因为我使用
numpy
,如果
numpy
支持这个操作会很有帮助。 我试图通过
nu
浏览 0
提问于2017-05-27
得票数 10
回答已采纳
1
回答
如何在
numpy
数组
中
添加条件计数器?
、
我想用一个计数器替换一个
numpy
数组
值
,如果它们满足一个条件的话。 “‘Arr”是一个NxM数值
数组
。如果'Arr‘
中
的
值
不等于65535,我希望'ArrCount’(NxM)具有来自i=1 to i=n
的
值
。对于大型
数组
,遍历每个单元格
需要
很长
时间
。import
numpy
as np ArrCount= np.empty
浏览 11
提问于2019-09-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在火花放电数据
中
查找阈值
、
、
在python
中
,我想做
的
只是一些琐碎
的
事情--然而,我似乎找不到一种不用花
很长
时间
使用pyspark
的
方法。搜索这个
数组
以找到最大
值
和阈值(最大
值
的
50%
的
第一个实例)只
需要
很短
的
时间
--但是只有在数据以“正常”格式(
numpy
数组
)
的
情况下才能找到。我用
的
是一个基本<em
浏览 3
提问于2021-12-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用cupy循环
numpy
ndarray?真的会改善执行
时间
吗?
、
、
、
、
我有两台相同size512 X512
的
numpy
ndarray。我想根据另一个
数组
的
值
更改
一个
数组
。但是执行
时间
真的
很长
。因此,我希望将
numpy
ndarray
更改
为cupy ndarray,并希望在GPU
中
执行。有可能吗?will会缩短执行
时间
吗?这是我当前代码
的
一部分。
浏览 54
提问于2019-04-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用Python创建NxM
数组
的
更有效方法
、
、
、
在Python
中
,我
需要
创建一个NxM矩阵,其中ij条目的
值
为i^2 + j^2。 我目前正在使用两个for循环来构造它,但是
数组
很大,计算
时间
也
很长
,我
需要
执行几次。是否有更有效
的
方法来构造这样
的
矩阵使用可能
的
Numpy
?
浏览 3
提问于2022-11-14
得票数 -2
回答已采纳
1
回答
如何在Pytable
中
对数据进行有效插
值
、
、
、
、
我在pytable中有
很长
的
数组
和
时间
值
对表。我
需要
能够执行线性插
值
和零阶保持插
值
这些数据。目前,我正在使用pytable
的
逐行切片表示法将这些列转换为
numpy
数组
,然后将
numpy
数组
输入scipy.interpolate.interp1d以创建插
值
函数。 有更好
的
方法吗?我问这个问题
的
原因是,根据我<em
浏览 6
提问于2013-10-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何从大型
numpy
数组
中提取样本
、
我有一个大型数据集,存储为300000x860
numpy
数组
,对其执行任何操作都
需要
很长
时间
。是否有任何方法可以提取
numpy
数组
的
前10000个元素,而无需遍历前10000个元素并将每个元素追加到一个新
数组
中
?
浏览 3
提问于2020-11-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Numpy
2D
数组
按唯一
的
第一行
值
排序,并从第二行
中
得到相应
的
最大
值
、
、
假设一张桌子5 3 3 81个 2我
的
实际问题很大,一个for循环
需要
很长
时间
。我想使用
Numpy
可以有效地解决这个问题。有人能帮我吗?对于测试用例,
numpy
数组
是: a=np.array([1,2,1,2,5,3
浏览 11
提问于2022-10-12
得票数 0
2
回答
python
中
的
条件求和
、
我有一个
numpy
2d
数组
(8000x7200)。我要计算
值
大于指定阈值
的
单元格数。我试着用双循环来做这件事,但这
需要
很长
时间
。有什么方法可以快速完成这个计算吗?
浏览 0
提问于2017-06-08
得票数 4
回答已采纳
1
回答
按最小
值
和最大
值
快速过滤Python
数组
中
的
元素
、
、
我有一个比较大
的
numpy
浮点
数组
(large_array,~2e7个元素)。我
需要
生成一个新
的
数组
,过滤掉超过某些最小
值
和最大
值
的
所有元素。我可以用一句简单的话来实现:large_array = np.random.uniform(0., 10000., 20000000)arr_f = [] for _ in large_
浏览 17
提问于2016-09-06
得票数 3
回答已采纳
2
回答
通过列表理解或映射加快
numpy
数组
分配?
、
、
、
、
我试图将一个小
的
2D
numpy
数组
("pos_x“)
的
值
添加到一个更大
的
2D
numpy
数组
("frame")
中
,从框架
数组
中
的
一个特定位置开始( "pos_y")。现在,我有两个for-循环将源
值
添加到每个位置
的
帧
值
: for j
浏览 0
提问于2018-09-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
有没有更快
的
方法将2d
numpy
数组
保存到png?
、
、
嗨,我是python
的
新手,我正在尝试将一个2d
的
numpy
数组
保存到一个png文件
中
。2d
numpy
数组
中
的
每个元素都是介于0~ 100之间
的
整数,我有一个getColor()函数将其映射到rgb
值
中
。我现在所做
的
方法是构建一个与我
的
2d
numpy
数组
形状相同
的
3通道
numpy<
浏览 0
提问于2019-07-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Numpy
csv脚本提供'ValueError:用序列设置
数组
元素‘
、
、
、
我有一个python脚本,它成功地将csv文件加载到一个2d
numpy
数组
中
,然后成功地根据其列和行头
值
提取所需单元格
的
值
。出于诊断目的,在将数据矩阵放入
numpy
数组
之前,脚本会打印数据矩阵
的
内容。当基础csv文件
中
的
数据包含所有行/列
的
值
时,脚本就会工作。问题是,当我在csv文件
的
末尾有几个空行/列
的
c
浏览 2
提问于2010-09-30
得票数 3
2
回答
将
数组
中
的
值
映射到它们
的
排序索引
、
我试图通过将
数组
中
的
值
映射到它们
的
排序索引来最小化它们。 例如,[8, 8, 15, 3, 5]将变为[2, 2, 3, 0, 1]。我可以用下面的代码来完成,但对于大型
数组
来说
需要
很长
时间
。np.zeros(len(a))for i in range(len(a)): a_mapped[i] = a_sorted.index(a[i]) 有没有更快
的
方法来做到这
浏览 8
提问于2021-03-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将条件应用于多个
数组
、
如何对多个
数组
应用相同
的
条件?import
numpy
as np b = np.array([2,3,4,5,6])a,b= a[c>6],b[c>6]像这样,我想使用相同
的
过滤器过滤掉'a‘和'b’
中
的
元素,然后替换原始
值
。虽然这段代码运行良好,但如果我想将此筛选器应用于许多
数组
,则<
浏览 0
提问于2018-08-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
当掩码为1时,
numpy
会
更改
数组
值
、
我刚接触
numpy
,现在遇到麻烦了。我有两个
numpy
数组
,img和thr:(2448, 3264, 3)(2448, 3264)我试着迭代
数组
并自己做,但这
需要
很长
时间
,所以我真的
需要
numpy
下面的C。我也看过掩码
数组</em
浏览 1
提问于2012-12-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
从
numpy
中
的
数组
创建索引
数组
、
、
、
、
我有一个包含整数
的
数组
,并且我有一个列表,其中包含以特殊顺序排序
的
数组
中
的
唯一
值
。我想做
的
是创建另一个
数组
,它将包含a
数组
中
每个
值
的
索引。#a
numpy
array with integer values#index_list contain thefor j
浏览 0
提问于2012-09-11
得票数 0
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2
回答
修改
numpy
数组
的
更快方法
、
我有一个大
的
numpy
数组
,包含400万行和4列(shape =(400004))a = np.array([[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 0],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224.21312, 1],[1.32, 24.42, 224
浏览 0
提问于2019-04-04
得票数 1
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