将float32矩阵除以int32矩阵得到float64矩阵。现在我要做什么 a = np.random.random((512,512,3)).astype(np.float32) b = np.ones((512,512,1), dtype=np.int32) c = a / b c.dtype >> dtype('float64') 这是CPU的额外工作。我有没有办法避免最后的转换并告诉numpy用float32做这项工作？您必须使用np.divide（）的out参数 在N

我在julia中迈出了第一步，我想重现我通过numpy所取得的成就 我想编写一个新的类似数组的类型，它本质上是任意类型元素的向量，为了保持示例的简单性，还需要一个标量属性，例如采样频率fs 我是从这样的事情开始的 type TimeSeries{T} <: DenseVector{T,} data::Vector{T} fs::Float64 end 2） 索引TimeSeries总是返回TimeSeries： ts[1:3] ts * 2 ts + [1,2,3,1

考虑以下numpy广播示例： import numpy as np import theano from theano import tensor as T xval = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) bval = np.array([[10, 20, 30]]) print xval + bval 正如预期的那样，向量bval被添加到矩阵xval的每一行，并且输出为： [[11 22 33] [14 25 36]] 试图在git版本的theano中复

我使用numpy.polyfit得到一个线性回归：coeffs=np.polyfit（x，y，1） 使用numpy计算拟合斜率误差的最佳方法是什么？正如@ebarr在评论中提到的，您可以使用np.polyfit通过使用关键字参数full=True返回残差 例如： x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) y = np.array([0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0]) z, residuals, rank, sing

我在做一些矩阵计算，想计算这个特殊矩阵的特征值和特征向量： 我通过分析找到了它的特征值和特征向量，并想用numpy.linalg.eigh来确认我的答案，因为这个矩阵是对称的。问题是：我找到了期望的特征值，但相应的特征向量似乎根本不是特征向量 下面是我使用的一段代码： import numpy as n def createA(): #create the matrix A m=3 T = n.diag(n.ones(m-1.),-1.) + n.diag(n.ones(m)*

迭代3D NumPy数组中所有元素的最快方法是什么？如果array.shape=（r，c，z），一定有比这更快的东西： x = np.asarray(range(12)).reshape((1,4,3)) #function that sums nearest neighbor values x = np.asarray(range(12)).reshape((1, 4,3)) #e is my element location, d is the distance def nn(arr,

考虑以下使用DataArray的示例： In [34]: import xarray as xr In [35]: da=xr.DataArray(np.random.rand(5,5,5), dims=['x', 'y', 'z'], coords=dict(x=range(5), y=range(5), z=range(5))) In [36]: da.mean() Out[36]: <xarray.DataArray ()> array(0.547996) [34]中的

我是Python新手，我想按组计算百分位排名。我的团队是野生动物管理单位WMU-string，排名基于预测的驼鹿密度PMDEN3-FLOAT值。秩值进入RankMD字段 我的方法是使用for循环来计算每个WMU中的3个列组，但结果是为整个dbf文件创建了3个列组，大约23000条记录，而不考虑WMU。非常感谢您的帮助 import arcpy import numpy as np input = r'K:\Moose\KrigStratPython\TestRank3.dbf' arr =

我有一个1x3的整数向量。给定一对整数，如何提取第三个整数。numpy向量中的每个整数都是唯一的，并且该对不包括自身（例如3和3） 例如： >>> nodes array([3, 5, 7], dtype=int16) >>> n1 = 3 >>> n2 = 7 给定n1、n2和1x3数组，我需要中间值5。使用np.inad从节点中过滤出n1和n2： nodes[~np.in1d(nodes, [n1, n2])] # array([5])

我想用nan替换masked结果。有没有一种方法可以直接用numpy的掩蔽数组？我想你可以做np.ones >> masks = [[1,1],[0,0]] >> [np.ma.masked_array(data=np.array([1.0,2.0]), mask=m, fill_value=np.nan).mean() for m in masks] [masked, 1.5] filled方法将屏蔽值替换为填充值： In [232]: M = np.m

在numpy中，看起来我可以使用same\u kind从uint到int进行强制转换，但不能从int到uint，这有点道理： > np.array([0, 2], dtype=np.uint8).astype(np.int64, casting='same_kind') array([0, 2]) > np.array([0, 2], dtype=np.int8).astype(np.uint64, casting='same_kind') TypeError: Cannot cas

我正在使用python在Revit API中编写脚本。我希望使用NumPy，因为我试图生成一个点阵栅格来放置族。但是，我知道NumPy与IronPython不兼容，因为它是用CPython编写的。有解决办法吗？如果没有，有没有什么好方法可以在不使用诸如NumPy之类的外部软件包的情况下生成点的晶格网格？pyRevit有一个。 我链接的帖子是beta版发布。它现在在pyRevit主版本中可用。 有些人已经成功地使用了熊猫和小动物。 pyRevit的使用pyRevit具有。 我链接的帖子是beta版

我在做运动。 我以前找过这个问题，但没有找到解决我问题的方法 此代码似乎适用于trainX，但不适用于trainY。 我有一个神经元输出的1672个一维训练数据 batch_dim = trainX.shape[0] input_dim = windowSize hidden_dim = 6 output_dim = 1 O:batch_dim=1，值为“1672” 问题似乎在尺寸上。所以我试图重塑它 Y = np.reshape(trainY[index:in

我正在用线性回归拟合我的数据。但我想知道如何计算R2值。以下是我到目前为止的代码 total_csv= pd.read_csv('IgG1_sigma_biospin_neg.csv',header=0).iloc[:,:] x_values=(19,20,21,22) y_values=IgG1_sigma_biospin_neg.loc[0, ['19-', '20-', '21-', '22-']].tolist() my_fitting= np.polyfit(x_values,y_

我有一个大小为（5000,8,9）的三维numpy数组 我想为5000个数组中的每一个插入一行0作为第一行，这样新的形状将是（5000，9，9），第一行将是0 我怎样才能在numpy中优雅地做到这一点 编辑： 谢谢你的灵感，本。我正在努力，但我显然还没有。以下是我到目前为止所掌握的信息： >>> import numpy as np >>> n1 = np.array([[[1,2,3], [4,5,6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],

如果我有一个numpy数组的形状 （162242246） 我如何将其重塑为 （2242246*16） 所以所有的元素都是新的形状？ 附言：我需要一个简单的答案，而不是从pytorch推导出来的答案：）我相信你可以使用转置和重塑： a.transpose([1,2,3,0]).reshape(244,244,-1) 这回答了你的问题吗？

这是一项非常简单的任务，但不知何故，我似乎无法理解它 假设我有一本字典 dictr = {(0,1,2): 0, (5,4,2):1} 和一个数组： A = [[0, 1, 2], [5, 4, 2]] 我希望得到一个数组b=[0，1] 我想我们可以通过： B = np.vectorize(dictr.get)(A) 然而，这是行不通的。有人知道为什么吗 这是因为您的字典键是元组，而列表中的项是列表。 您应该将元组中的所有元素转换为元组，以便键可以匹配 python ic方式（没有num

我有一组点和它们的变换（它们在未知变换发生后变成的点），它们是： input_coordinates = { 'A': (5, 2), 'B': (2, -3), 'C': (-3, 6)} final_coordinates = { 'A': (2, -3), 'B': (-3, 6), 'C': (6, 5)} 我还有一个输入点，我想推断它在转换后空间中的位置： x_coordinate = (5, -7) 在这里，它们都以图形的

我试图理解numpy数组索引的复杂性 给定一个一维numpy数组a。和b=numpy.argsort（A） np.sort（A）vsA[b]在时间复杂度上有什么区别 对于np.sort（A），它将是O（n log（n）），而A[b]应该是O（n）？在引擎盖下argsort进行排序，这再次给了复杂性O（n log（n））。 实际上，您可以指定算法 总而言之，虽然只有A[b]是线性的，但你不能用它来克服排序的一般复杂性，因为你还必须确定b（通过排序）。在引擎盖下argsort进行排序，这再次给出了复

我将数据作为间隔列表给出，即，（s1，e1），（s2，e2），…，（sn，en）。我想计算（并绘制）这些范围/间隔内的值的直方图 我知道我可以做一些事情，比如： points = [ j for i in intervals for j in range(i[0], i[1] + 1) ] plt.hist(points) def inter_hist(ivls, n_bins = 10): imin, imax = ivls.min(), ivls.max() values

我有一个向量 >>> import numpy as np >>> v = np.array([1, 2, 3]) 在努比。我们使用np.diag从这个向量创建一个对角矩阵，得到以下结果 [[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]] 但是，如中所述，np.diag函数仅适用于一维和二维矩阵。 如果v的元素本身是nxmnp数组怎么办？如何方便快速地对那个数组进行对角化？来吧，重点是我们将有nxm大小的零矩阵，而不是0 这就是我想要的：

非常新的编码，只是想知道是否有一种方法可以轻松地将VSCode中的numpy数组（或任何数组）格式化为这种堆叠样式 array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 目前，我正在用标签和间隔将它们像那样堆叠起来，这很痛苦。 感谢您的建议您的问题表明此数组是您自己手动编写的 如果这是代码中的一行，请用内置numpy函数替换它 而不是： a = array([[ 0, 1, 2, 3],

我需要为有3个数据集的散点图绘制一条最佳拟合线。这样我就可以开始建立一个模型来证明物理实验中两个变量之间存在相关性。我将数据集绘制在一个图表中，但我不明白如何让最佳拟合线在计算中考虑所有3个数据集，如果可能的话。我被禁止将它们组合成一个数据集，因为每个数据集的数据点需要显示为不同的试验。 这是我目前拥有的一张图： 这是我的代码，它给出了这个图： trial1 = plt.scatter(distances1, df1['Btotal'], color='orange') trial2 = p

谢谢你阅读我的问题 我必须这样绘制我的数据。当我绘制数据时 我有这样的输出。 从文件中读取数据并打印的代码如下所示 #!/usr/bin/env python3.8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np with open('data.txt','r') as file2: y= [line.rstrip('\n') for line in file2] notf2=y[2:] z=[a.rs

如何洗牌scipy稀疏矩阵的行 有一个，但它返回一个新的矩阵，因此对于一个非常大的稀疏矩阵，洗牌不会在适当的位置进行，而是复制矩阵 有，但似乎有 如何有效地洗牌scipy稀疏矩阵的行，无论使用何种格式将其存储在内存中？我正在将我的评论整合到一个答案中。这不是一个解决方案，但编辑更容易 如果希望找到一种高效的行洗牌，而不考虑稀疏格式，那么您对稀疏矩阵文档的研究还不够。只有csr和lil以面向行的方式存储数据 我可以想象使用lil格式执行就地行洗牌。当csr以面向行的方式存储数据时，行洗牌将更加复杂

我有一个图像，为了这个问题，它只是一个numpy数组。我想过滤图像以去除孤立透明像素形式的噪声（更一般地说，我也想去除线条，但这是下一个问题） 让我们举一个可玩的例子： a = np.ones((10, 10), np.uint8) a[5,5] = 0 # isolated hole a[5,6] = 2 # the neighbour to clone 导致该矩阵： [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1,

我正在尝试解一组点积。目前，我发现最好的方法就是使用这个循环 for i in range(n): u[:,:,i] = np.dot(K[i,:,:], v[:,:,i]) 有人能帮我通过广播或其他更快的方法解决这个问题吗 非常感谢一个简单的解决方法是： u = np.matmul(K, v.transpose(2, 0, 1)) u = u.transpose(1, 2, 0) 我假设K的形状是nxbbxc，v的形状是cxdn。像这样转置v使其成为nxcxd形状，这使得可以对输入

我用python导入了excel数据 data = pd.read_excel (r'/home/lea/Import_Excel.xlsx') df = pd.DataFrame(data, columns= ['Image Number','y']) print(df) 如何使用excel中的列来查找最佳拟合多项式方程

我安装了numpy，但在导入时会显示 错误没有名为numpy的模块 我使用的是windows10、python3和lde是visualstudio代码 而且它也犯了一个错误，在红色代码行中安装pyaudio，如下所示 pip安装pyaudio 收集pyaudio 使用缓存的PyAudio-0.2.11.tar.gz（37 kB） 使用pyaudio的旧版“setup.py install”，因为未安装程序包“wheel”。 安装收集的软件包：pyaudio 正在运行pyaudio的setup.p

有人能告诉我为什么这个NumPy记录在Python的新样式字符串格式上有问题吗？记录中的所有浮动都在“{:f}”上阻塞。格式化（记录） 谢谢你的帮助 In [334]: type(tmp) Out[334]: numpy.core.records.record In [335]: tmp Out[335]: ('XYZZ', 2001123, -23.823917388916016) In [336]: tmp.dtype Out[336]: dtype([('sta', '|S6'), (

我正在尝试使用Numpy的f2py.py脚本从Fortran源代码构建Python扩展。我将遵循（）中的步骤。我的系统是Windows 7 64位，我主要使用Python 2.7.3[MSC v.1500 64位（AMD64）]。我有Numpy MKL 1.7.1，来自 以下是我尝试过的： 选择Fortran编译器。因为我使用的是64位Python，所以需要一个64位Fortran编译器。从开始，我尝试了一些个人构建 打开一个新的cmd.exeshell，编辑我提取GCC编译器的路径，即： 设

我用网络摄像机和激光制作了一个距离检测器，用来估计激光点的距离。我的计划是使用raspberry pi制作一个便宜的2d ldar系统 起初我使用嵌套的python循环进行像素扫描，这太慢了，扫描大约需要2分钟。然后我尝试使用numpy阵列来加速扫描过程。这使时间降低到600毫秒。然而，这仍然不够快。10毫秒将是一个更合适的时间框架，如果我能得到比这更低的时间，这将是一个奖励。有人对如何获得更快的扫描时间有什么想法吗 我正在用numpy数组设置一个阈值，只是使用xy_vals=[img_arra

在numpy中，您可以执行np.allclose（A，B）以查看数组A和B是否接近 Julia中有任何函数可以这样做吗？Julia没有附带的名为allclose的函数： julia> allclose ERROR: allclose not defined 我不知道现有的Julia函数是否提供了您想要的功能，但根据文档，您可以自己实现一个（包括）： （有关此答案的过时版本，请参见水平线下方。） Julia 0.4中有一个数组版本，因此您现在可以编写： isapprox(A, B) 与标

我找不到版本1.75.01和1.82在对比度处理方面的差异的来源。这里有两张图片显示了它过去的样子（1.75）， 它现在看起来是什么样子： 不幸的是，回滚并不是一件小事，因为我遇到了依赖项的问题（尤其是PIL v PILLOW）。这些图像是从一个numpy数组创建的，我怀疑当从数组到图像的转换发生时，数字是如何处理的（？type，rounding）与此有关，但我找不到错误。任何帮助都将不胜感激 已编辑-新的最小示例 这就产生了： 在转换为图像之前生成阵列时，沿水平方向的三块棋盘格会改变阵列中

我有一个表示numpy数组的变量x_轴： array(['administrator', 'retired', 'lawyer', 'none', 'student', 'technician', 'programmer', 'salesman', 'homemaker', 'executive', 'doctor', 'entertainment', 'marketing', 'writer', 'scientist', 'educator', 'he

16Gb机器出现内存不足错误。我怀疑转换是否真的到位 import numpy as np x = np.ones(int(1.5e9), dtype=np.int64) # 12 Gb x.astype(np.float64, copy=False) # gives out of memory error. 如何进行就地内存转换？我想转换数据类型并保留值。例如，1.0f变为整数1 关于copy参数： 默认情况下，astype始终返回新分配的数组。如果这 设置为false，并且dtype、

如何找到两个numpy数组之间完全匹配的行的索引。例如： x = np.array(([0,1], [1,0], [0,0])) y = np.array(([0,1], [1,1], [0,0])) 这应返回： matches = [0,2] # Match at row no 0 and 2 或： 或： 如果长度相同，则这适用于每对numpy阵列： matches = [i f

我有两个可变长度和内容的数组（简化示例）： 获取一个数组的最佳/最快方法是什么，其中B的每个元素都被A（B作为索引）中相应的行替换，从而得到以下结果： C = [[0.25, 0.25], [0.25, 0.75], [0.75, 0.25], [0.8, 0.9], [0.25, 0.25], [0.75, 0.75], [0.75, 0.75], ...] 不知怎的，我不知所措（仍然是一个初学者，在numpy的问题上有困难） 编辑/附录：忘了提一下：我想避免循环，因为数组很大，时间很关键。

在对我的数据集进行分层聚类并使用树状图函数对其进行绘制后，似乎它是正确的聚类，但当我调用函数fcluster提取集群id时，我只得到一个集群id。 为什么会这样 我的代码： for key, values in use_case_idx.items(): vectors = [] labels = [] for value in values: labels.append(value[0])

我有下面的张量执行 np.einsum('k,pjqk,yzjqk,yzk,ipqt->it', A, B, C, D, E) 我注意到，当“z”或“q”在维度上扩展时，执行时间确实受到了影响，尽管我的直觉是，它可能不会那么糟糕——也许是我的输入形式，我可以通过手动张量收缩来优化 经过一点挖掘，我发现优化有两种模式：“优化”和“贪婪”。如果我根据两种模式分别评估路径： (['einsum_path', (0, 3), (1, 3), (0, 2), (0, 1)], ' Complet

假设我有一个像 a = np.arrray([[2, 3], [6, np.nan]]) 以下两者之间的区别是什么： a = np.nan_to_num(a) np.sum(a) 只是： np.nansum(a) 结果在任何情况下都是不同的还是等效的？不是完整的答案，但可能是指向一个答案的指针：源代码是： 源链接来自上的每个函数的页面。您能给出一些代码示例来说明您怀疑的等效方法吗。。。请澄清。假设我得到一个numpy数组，比如a=np.arrray（[[2,3]，[6,np.na

我正在尝试使用binder beta在Github上共享我的代码。绑定器生成环境，但在导入numpy库时生成错误。错误为“ModuleNotFoundError:没有名为'numpy'的模块” 如何解决此问题？检查您是否像他们那样在回购中创建了.yml文件 environment.yml文件应列出其上的所有Python库 您的笔记本依赖于，就像使用 下列conda命令： ; 另外，您是否有一个requirements.txt文件来指定环境（）谢谢。我第一次在我的存储库中使用活页夹时，它工作得很好

我正在尝试将numpy安装到Py3 virtualenv中，但我遇到了这个错误（在导入时）： 我使用的是最新的archlinux，numpy可以很好地与CPython配合使用，但我有一个使用pandas（这取决于numpy）的项目，我需要在pypy上进行测试 我首先尝试了推荐的方法（pip-install-numpy在venv中），但没有成功。（安装很好，但执行时仍然存在相同的错误） 然后，我尝试了建议的（链接自），因为我没有安装ATLAS（我不想安装arch上的aur包），尝试使用OpenBi

Numpy提供了一种使用偏移从单个元素创建对角线矩阵的方法。现在，我有一个由2*2个块组成的列表，这些块不是单个元素，而是沿着对角线以指定的偏移量插入。 下面是11个2*2阵列块，应沿24*24矩阵的+1偏移量进行拟合。我知道scipy.linalg.block_diag可以为零（隐式）偏移创建块对角线 通常，我有一个2*2块数组的列表，我想沿着主2*2块对角线的指定偏移插入这些块 [array([[ 1, 8],[ 5, 40]]), array([[ 2, 7],[10, 35]]),

我想计算和（e-λλI/I！）其中I=197，。。。，∞ 和λ=421.41使用scipy 我浏览了scipy.stats.poisson的scipy文档，可以在 然而，他们有多种方法用于scipy.stats.poisson，在选择最适合我的方法时有点困惑 e、 g 目前，我使用的是sf（197421.41，loc=0）。然而，我不太确定我是否选择了正确的方法。请让我知道你的想法 如果需要，我很乐意提供更多细节。指数因子（e-λλI/I！）是泊松分布的概率密度（质量）函数，而总和是累积概率（分

我有一个带有numpy数组实例变量的对象 在函数中，我想声明对该numpy数组中插槽的本地引用 例如： 原因是，我不想花时间实例化新变量和复制值 显然，上面的代码不起作用。不支持C++样式引用的一些内容。我如何做我想做的事？< P> C++引用不支持本地变量（即使在Cython的C++模式下），因为它们需要在创建时初始化，Cython更喜欢生成代码： # start of function double& x_ref # ... x_ref = something # assign #

我正在使用阿拉伯语Bert并将我的训练数据集作为批传递，我得到的错误消息是，不能将张量视为numpy数组，但不能使用detach（）将其分离到numpy。numpy（） 但它产生了： /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:571 train_function * outputs = self.distribute_strategy.run( <ipytho

我想创建两个随机噪声信号，采样频率为2.5G sa/s，频率范围为200kHz-20Mhz，信号时间为5us，并计算其fft，但我在fft方面有问题。谢谢你的帮助，代码是 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot from scipy import signal from scipy import fft import pandas as pd t = np.arange(0, 5e-6, 4e-10) s1 = 1

我想在均匀矩阵中添加噪声，我使用的代码如下： import numpy as np s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512) s2 = np.reshape(s, (512,512)) s2 =s2+11*np.ones((515,512)) 它给出了以下错误： ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512

有没有一种方法可以在Cython中稍后将指针移动到n字节 例如，如果我有（伪代码）： 在最后一行，我得到“+”（void*；void*）的错误无效操作数类型，告诉我它不知道如何添加指针地址ary和指针八字节。这似乎应该是显而易见的，但是在手册或八月的参考文献中找不到任何东西。C和C++标准不允许< < > > P > 空白> /COD>算术。 如果要执行此操作，需要将指针转换为char*类型 有关更多信息，请查看和。使用这种指针强制转换（也包括填充和对齐）时要非常小心。我能够做我需要做的事情 c