来自Matlab/Octave的背景，我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题，我会给出一个具体的问题，但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片，为什么你首先想要它们，如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦，等等，我会非常感激。总之，问题是：
我有一个叫做X的二维数组：
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量)，叫做Y。我唯一能想到的方法是：
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
浏览 4提问于2013-03-01得票数 14
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我要用numpy做一些涉及二维和三维点的几何计算。
二维或三维点的正则表示是什么？请尽量减少对矮胖、数据形状等的熟悉程度。
浏览 1提问于2019-08-14得票数 1
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我正在使用numpy数组，我遇到了一个障碍，也许你可以帮助我。所以我有一个二维numpy数组，这个二维数组中的每个数组都有一个最大值，我需要的是获取最大值的索引，而不是二维数组的索引，而是像一维数组一样使用索引，我知道我可以使用numpy.argmax来找到索引，但索引是根据二维数组而不是一维数组来计算的，也许举个例子会更好： import numpy as np
arr = np.array([[512, 523, 491],
[512, 531, 495]])
index = np.argmax(arr, axis = 1)
index2 = n
浏览 51提问于2020-08-13得票数 1
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是一种内置类型，对于某些数字任务，它看起来比list高效得多。
在numpy中，我可以很容易地创建一个二维数组，例如：a = numpy.asarray([[1,2][3,4]], dtype='int')
但是我找不到如何使用array.array创建一个二维数组，是吗？
浏览 1提问于2016-03-29得票数 5
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在NumPy中是否有将向量表示为一维或二维ndarray的标准实践？我离开了MATLAB，它将向量表示为二维数组。
浏览 1提问于2013-01-03得票数 5
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我正在实验宇宙学中做一些模拟，并且在处理numpy阵列时遇到了这个问题。我刚接触过numpy，所以我不确定我是做错了还是错误了。我跑：
Enthought Python Distribution -- www.enthought.com
Version: 7.3-1 (32-bit)
Python 2.7.3 |EPD 7.3-1 (32-bit)| (default, Apr 12 2012, 11:28:34)
[GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin
Type "credits", "demo" or
浏览 4提问于2013-04-17得票数 7
在Python中，有numpy.argmax
In [7]: a = np.random.rand(5,3)
In [8]: a
Out[8]:
array([[ 0.00108039, 0.16885304, 0.18129883],
[ 0.42661574, 0.78217538, 0.43942868],
[ 0.34321459, 0.53835544, 0.72364813],
[ 0.97914267, 0.40773394, 0.36358753],
[ 0.59639274, 0.67640815,
浏览 5提问于2016-01-13得票数 11
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假设我有一个类似于此的二维NumPy数组，我希望提取左底部平方(4x4)：
arr_2d = [[ 5,10,15],
[20,25,30],
[35,40,45]]
为什么这种方式有区别：
arr_2d[row,col]
这样：
arr_2d[row][col]
我的意思是，有一个不同的，因为我有不同的输出，而试图这样做：
arr_2d[1:3,1:3] #output was: [[25,30],
[40,45]]
arr_2d[1:3][1:3] #output was: [[35, 4
浏览 7提问于2020-10-04得票数 2
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让二维数组如下所示：
In [1]: a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [1, 2], [7, 8]]
a = np.array(a)
a, type(a)
Out [1]: (array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[1, 2],
[7, 8]]),
numpy.ndarray)
我曾尝试过这样做：
In [2]: a = a[a != [1, 2])
浏览 7提问于2022-02-27得票数 1
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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
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我有一个存储在元组列表中的索引列表：
index=[(0,0), (0,1), (1,0), (1,1) ....]
这些索引将用于在以下公式中计算图像im ( numpy数组)中的能量：
(1-im[0,0])^2+(1-im[0,1])^2+....
这里的im是一个二维numpy数组。下面是im的一个示例
im=Image.open('lena_noisy.png')
im=numpy.array(im)
print im
[[168 133 131 ..., 127 213 107]
[174 151 111 ..., 191 88 122]
[197 173
浏览 0提问于2013-02-07得票数 3
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我正在从YouTube教程中学习numpy。在一段视频中，他证明了
wine_data_arr[:, 0].shape
其中wine_data_arr是从sklearn导入的二维numpy数组。结果是(178,)，他说“这是一个一维数组”。但以数学为例
[1,2,3]
可以表示具有维数2的1×3矩阵。所以我的问题是为什么wine_data_arr[:, 0]是一个一维数组？我想这个定义在某些情况下一定是有用的。那是什么情况？
尝试更具体一些:在编写wine_data_arr[:, 0]时，我提供了两个参数，即:和0，结果是one维度。在编写wine_data_arr[:, (0,4)]时，仍然
浏览 2提问于2022-03-05得票数 -1
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我有两个numpy数组：
import numpy as np
A = np.random.rand(20).reshape(-1, 2)
B = np.random.rand(8).reshape(-1, 2)
其中列在二维欧几里得空间中可视为x和y坐标。对于A的每一行，我需要计算从存储在B中的所有点的最小距离。我的真实数据很大，我需要关心速度。在numpy中最有效的方法是什么？
浏览 2提问于2020-04-04得票数 0
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用Numpy生成和填充二维数组
、、、、
我想用NumPy生成一个二维数组，几次迭代一些变量，然后用在for迭代中计算的2段float数据填充二维数组。然后将其导出到.csv
从技术上讲，我想这样做：
max_array=8000
ARRAY=numpy.zeros( [max_array*2] , dtype=float)
ARRAY=numpy.arange(max_array*2).reshape((max_array,2))
for i in range(1,max_array):
######calculations here#######
array[i,i]=[data1,data2]
numpy.savet
浏览 4提问于2017-04-20得票数 1
当我使用numpy.ndarray调用itemgetter时，会得到一个tuple。
In [1]: import numpy as np
In [2]: import operator as op
In [3]: ar = np.array([1,2,3,4,5])
In [4]: op.itemgette
浏览 0提问于2012-12-26得票数 2
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我正在尝试理解numpy的nonzero函数。以下是一个示例应用程序：
import numpy
arr = numpy.array([[1,0],[1,1]])
arr.nonzero()
--> (array([0, 1, 1]), array([0, 0, 1]))
我可以看到，因为arr是二维的，所以nonzero()的输出是一个二元组。但是，我不明白为什么元组中每个元素的索引数超过了数组的行数/列数。我看得出来
arr[arr.nonzero()]
--> array([1, 1, 1])
但是如何...？
浏览 10提问于2011-10-28得票数 32
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我需要同时对两个数组进行排序，或者更确切地说，我需要对其中一个数组进行排序，并在排序时带上与其关联的数组的相应元素。也就是说，如果数组是(5，33)，(4，44)，(3，55)，并且我按第一个轴(标在下面的dtype='alpha')排序，那么我想要：(3.0，55.0) (4.0，44.0) (5.0，33.0)。这些都是非常大的数据集，在我做其他操作之前，我需要首先排序(为了nlog(n)速度)。我不知道如何以适当的方式合并我的两个独立的数组，以使排序算法正常工作。我想我的问题很简单。我尝试了三种不同的方法：
import numpy
x=numpy.asarray([5,
浏览 16提问于2009-02-18得票数 1
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我有两个numpy数组。一个numpy阵列是形状(200，x)的2D，其中x可以是正整数。另一个阵列是形状为(x，)的一维阵列，其中x与2Dnumpy阵列相同。如果二维数组的第二个维数大于1000，我想将两个数组中的列一起随机删除，使其大小为(200,1000)，相应的一维数组也将为(1000，)。我知道我可以使用np.delete，但是我不知道如何确保列被随机丢弃，这样二维数组的第二维是1000，一维数组的长度也是1000。真知灼见将不胜感激。
浏览 14提问于2021-06-04得票数 0
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我同时学习物理和矮胖。Numpy说我的3x3矩阵是二维的，但是在我的物理书中，或者3blue1brown‘线性代数的本质’中，3x3矩阵是三维的。
#a '2d' array, created using identity
i2d = np.identity(3)
print(i2d)
print('this is a %s-D array, shape is %s with %s elements'%(i2d.ndim, i2d.shape, i2d.size))
YIELDS:
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1
浏览 4提问于2021-03-22得票数 0
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我是Objective-C编程的新手，我正在尝试访问二维数组中的对象属性。首先，我创建了两个数组，每个数组都包含对象，然后使用NSMutableArray创建了一个包含这些对象数组的二维数组
NSMutableArray *team1 = [[NSMutableArray alloc] init];
[team1 addObject:tank1];
[team1 addObject:btr1];
[team1 addObject:ambulance1];
NSMutableArray *team2 = [[NSMutableArray alloc] init];
[team2 addObj
浏览 9提问于2017-06-30得票数 0
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在C中，m×n二维数组与长度为m×n的一维数组(对于较大的m和n值)在时间和空间上是否存在差异？使用一维数组访问元素会更快吗？
浏览 2提问于2009-08-07得票数 43
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快速查找2d数组中的多个最大值
、、、、
情况如下：
我有一个二维的数字阵列。其形状为(1002,1004)。每个元素包含介于0和Inf之间的值。我现在要做的是确定前1000个最大值，并将相应的索引存储到一个名为x的列表中，以及一个名为y的列表中，这是因为我想绘制最大值，而这些索引实际上对应于这个值的实时x和y位置。
到目前为止，我得到的是：
x = numpy.zeros(500)
y = numpy.zeros(500)
for idx in range(500):
x[idx] = numpy.unravel_index(full.argmax(), full.shape)[0]
y[idx] = numpy.
浏览 0提问于2013-12-29得票数 6
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这与之前的文章有关：
我有一个二维的numpy数组，并希望使用2D概率数组进行选择。我认为唯一能做到这一点的方法是平放，然后使用模组和余数将结果转换回2D索引。
import numpy as np
# dummy data
x=np.arange(100).reshape(10,10)
# dummy probability array
p=np.zeros([10,10])
p[4:7,1:4]=1.0/9
xy=np.random.choice(x.flatten(),1,p=p.flatten())
index=[int(xy/10),(xy%10)[0]] # convert b
浏览 3提问于2020-04-28得票数 2
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当我在numpy中创建一个一维数组并使用一个字符串(包含数字)对其进行索引时，我会得到一个预期的错误：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15)
>>> a['10']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: field named 10 not found.
但是，当我创建一个二维数组并使用两个字符串进行索引
浏览 2提问于2012-10-31得票数 11
2回答
对于我的项目使用，我需要在二维数组中存储一定数量(~100x100)的浮点数。在函数计算期间，我需要读写数组，由于函数是真正的瓶颈(消耗98%的时间)，所以我真的需要它很快。
我用numpy和cython做了一些实验：
import numpy
import time
cimport numpy
cimport cython
cdef int col, row
DTYPE = numpy.int
ctypedef numpy.int_t DTYPE_t
cdef numpy.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] matrix_c = numpy.zeros([100 + 1,
浏览 2提问于2013-07-08得票数 1
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访问列表的多个项目
、、、
我目前正在尝试实现一个重放缓冲区，在其中我将20个数字存储在一个列表中，然后想随机采样这些数字中的5个。 我尝试使用numpy数组执行以下操作： ac = np.zeros(20, dtype=np.int32)
for i in range(20):
ac[i] = i+1
batch = np.random.choice(20, 5, replace=False)
sample = ac[batch]
print(sample) 它的工作方式应该是这样的，但我希望用list而不是numpy数组来做同样的事情。 但是当我尝试用一个列表获取sample = acbatch时，我
浏览 9提问于2021-01-04得票数 0
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在试图传递二维数组的一行时，函数调用出现了一个错误：
Tester.java:10: illegal start of expression
function(arr[0][]);
^
1 error
我们就不能从二维数组中传递一行吗？
class Tester {
public static void main(String args[]) {
char arr[][] = new char[3][3];
arr[0][0] = 'x';
浏览 2提问于2013-04-01得票数 1
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我有一个带有形状的2D numpy数组(3024,4032)。
我有一个三维numpy阵列与形状(3024,4032，3)。
二维numpy阵列充满了0和1s。
3D numpy数组填充的值介于0到255之间。
通过查看2D数组值，我希望更改3D数组中的值。如果2D数组中的值为0，则沿最后一个轴将3D数组中的所有3个像素值更改为0。如果2D数组中的值为1，我不会更改它。
我已经检查过这个问题了，，但是它适用于两个维度相同的数组。在我的例子中，维度是不同的。
如何在两个数组中应用过滤，两个数组的大小在二维上相同，而在最后一个维度上没有大小？
浏览 11提问于2017-11-21得票数 6
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考虑下面这个简单的例子：
X = numpy.zeros([10, 4]) # 2D array
x = numpy.arange(0,10) # 1D array
X[:,0] = x # WORKS
X[:,0:1] = x # returns ERROR:
# ValueError: could not broadcast input array from shape (10) into shape (10,1)
X[:,0:1] = (x.reshape(-1, 1)) # WORKS
有人能解释为什么numpy有形状为(N，)而不是(N,1)的向量吗？从一维数组到二
浏览 0提问于2013-08-26得票数 7
4回答
我有一个大的二维Numpy数组，看起来有点像这样，我想找到数组中数量最多的索引。
[[0.09911875 0.087047 0.07395894 ... 0.10334793 0.10507131 0.10572167]
[0.09951172 0.08808007 0.07559184 ... 0.0953996 0.09637988 0.09686002]
[0.09908096 0.08856899 0.07680183 ... 0.08633772 0.08709209 0.08753099]
...
[0.16518855 0.1658697 0.16564748
浏览 6提问于2020-06-26得票数 2
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我使用gdal模块中的osgeo处理地理栅格数据。
#Get size of input raster (cols, rows)
cols = ds.RasterXSize #3531
rows = ds.RasterYSize #3314
因此，为了读取所有数据，我创建了一个数组：
data = band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows).astype(float)
ReadAsArray的结果是一个二维的数字数组。在此之前，它是有效的。
为了进一步应用栅格中每个像素的地理变换，我需要列索引和每个像素的行索引。我想我可能需要一个numpy函数来读出来，但是我不知道2
浏览 3提问于2015-01-12得票数 0
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我有一个二维numpy数组：
a = np.array([[0,1],
[2,3]])
我有一份价值清单要保留：
vals_keep = [1,2]
我想测试数组中每个元素的列表成员资格。类似于：
mask = a in vals_keep
我想要的结果是：
array([[False, True],
[True, False]])
浏览 0提问于2018-06-27得票数 4
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KDTree双类型整数
、、、
我有一个二维坐标的列表，我正在创建一个kdtree。坐标的类型为double-例如[508180.748, 195333.973]
我使用numpy创建and数组，然后使用scipy的KDTree函数。
import numpy as np
import scipy.spatial
points_array = np.array(points)
kdt = scipy.spatial.KDTree(points_array)
# Query
tester = kdt.query_pairs(20)
tester = list(tester)
print(tester[0])
浏览 2提问于2017-01-06得票数 0
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我有一个2D列表，类似于
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我想把它转换成二维numpy数组。我们可以在不分配内存的情况下这样做吗
numpy.zeros((3,3))
然后将值存储到其中？
浏览 2提问于2011-10-11得票数 87
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我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是，我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
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我是numpy的初学者，没有矩阵方面的经验。我理解基本的一维和二维数组，但我很难可视化像下面这样的3Dnumpy数组。下面的python列表是如何形成一个具有高度、长度和宽度的3d数组的？哪些是行和列？
b = np.array([[[1, 2, 3],[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],[10, 11, 12]]])
浏览 0提问于2018-01-11得票数 10
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高级矮胖/熊猫索引
、、、
我想执行一个索引操作，比如
ix = [(1,2),(3,4),(5,6)]
ar[ix] # this is invalid real life
这就给了我一维数组
array([ar[1,2], ar[3,4], ar[5,6]])
换句话说，我想指定一组坐标，并在这些坐标处得到一个值向量。这不是一项工作，我对索引ix、对列表、对列表、二维数组的精确性不太在意，pandas.DataFrame很好。我有兴趣在numpy数组和Pandas DataFrames上都这样做。
浏览 2提问于2014-05-08得票数 2
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我将整数列表转换为两个二维空间数组，如下所示：
data = numpy.array( l )
shape = ( 10, 30 )
data = data.reshape( shape )
我试图得到矩阵的指数x，y，其值大于某个阈值，低于其他一些阈值。
我试着做下一个，但它提供了一些错误：
data_indices = numpy.where(data<=obj_value_max and data>=obj_value_min)
错误：
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
浏览 1提问于2015-06-22得票数 2
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我试着用嵌套循环在二维数组中进行赋值。我尝试访问数组的元素，如下所示。但我弄错了。我找过了，但没找到结果。如何在二维数组中赋值Julia？
for x in 1:total
for y in 1:W
@show (x, y)
if agirliklar[x] <= y
V[x][y] = getMax(V[x-1][y], degerler[x] + V[x-1][y - agirliklar[x]])
else
print(&
浏览 1提问于2018-12-30得票数 0
2回答
我有一个元组，如下所示
array=(1,2,3,4)
lenM = numpy.shape(array)
print lenM
(4,)
if not lenM[1]:
"Code"
现在，我如何自动化我的代码来查找元组是一维还是二维的？
浏览 3提问于2015-12-07得票数 16
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考虑以下numpy代码：
A[start:end] = B[mask]
在此：
A和B是二维数组，具有相同数量的columns;start和end是一个一维布尔型array;(end - start) == sum(mask).。
原则上，可以使用O(1)临时存储执行上述操作，方法是将B的元素直接复制到A中。
这是在实践中实际发生的，还是numpy为B[mask]构造了一个临时数组？如果是后者，是否有办法通过重写语句来避免这种情况？
浏览 3提问于2011-05-11得票数 7
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我用下面的代码创建了二维数组。但是我不能在数组中存储值。数组的行和列是动态增长的。之前无法预测。
arr = Array.new {Array.new}
也不能做这种事情……
arr[0][0] = "Ruby"
浏览 0提问于2013-03-28得票数 1
2回答
我的问题是：
import numpy as np
import itertools
bla = list(itertools.product([0, 1], repeat=3))
[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
np.random.choice(bla,size=3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module&
浏览 0提问于2019-06-29得票数 1
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我可以通过以下方式对numpy数组执行过滤
a[np.where(a[:,0]==some_expression)]
或
a[a[:,0]==some_expression]
每个版本的(Dis)优点是什么--特别是在性能方面？
浏览 1提问于2019-01-22得票数 3
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我有几千个形状(14，64，1)的numpy数组，我一个一个地创建它。
在创建每个文件时，我希望将其添加到一个文件(我将最终保存该文件)以及它的名称。
因此，格式是：
[[[number, number....number, number]]] array_name_1
[[[number, number....number, number]]] array_name_2
.
.
[[[number, number....number, number]]] array_name_7012
做这件事最好的方法是什么？我通常使用numpy.savetxt保存数组，但我相信这只适用于二维数组。
我是
浏览 2提问于2020-08-16得票数 0
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我的CSV混合了字符串和数字列。nump.recfromcsv精确地推断了它们(哇-呼)，给出了一个d型的
dtype=[('null'，'S7')，('00'，'<f8')，('nsubj'，'S20')，('g'，'S1')，.
所以你可以看到字符串和数字的混合。但是numpy.shape(csv)给了我
(133433，)
这让我很困惑，因为dtype暗示它知道列。此外，它还直观地访问：
csv[1]
> ('def'
浏览 0提问于2016-04-25得票数 1
我的问题是关于在numpy中的数组切片。以下行为的逻辑是什么？
x = arange(25)
x.shape = (5, 5)
# This results in a 2-d array in which rows and columns are excerpted from x
y = x[0:2, 0:2]
# But this results in a 1-d array
y2 = x[0:2, 0]
我本来希望y2是一个二维数组，它包含0和1列中的值。
浏览 6提问于2013-10-06得票数 3
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我正在尝试过滤具有列条件的np.ndarray中的行。我通常使用以下代码：
def filter(data,column_index,threshold):
left = data[data[:,column_index] <= threshold]
right = data[data[:,column_index] > threshold]
return left,right
但是我有一个很大的数据集和阈值，所以我需要优化执行时间。有没有办法使用Cython优化这段代码？我的尝试：
import numpy as np
cimport numpy as
浏览 2提问于2021-08-05得票数 0
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我有一些python代码，它目前与二维数组硬连接在一起，如下所示：
import numpy as np
data = np.random.rand(5, 5)
width = 3
for y in range(0, data.shape[1] - W + 1):
for x in range(0, data.shape[0] - W + 1):
block = data[x:x+W, y:y+W]
# Do something with this block
现在，这对于二维数组是硬编码的，我想将其扩展到3D和4D数组。当然，我可以为其他维度编写更多
浏览 11提问于2016-09-05得票数 4
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