numpy.array_equal 对于匹配 np 数组返回 False
我无法从 numpy.array_equal 获得正确的输出。身份数组是使用 np.eye(size) 创建的，而我与之比较的 result_ab 数组是使用 np.array([]) 构建的。 我...
我有一堂课： 将 numpy 导入为 np 从多处理导入池 类示例 def __init__(自身): self.arr = np.random.rand(1000, 1000, 1000, 1000) def f(自身, a): 重新...
我有一个这样的列表： l=[(1,2),(3,4)] 我想将其转换为 numpy 数组，并将数组项类型保留为元组： 数组([(1,2),(3,4)]) 但 numpy.array(l) 会给出： 数组([[1,2],[3,4)]]) 和...
IndexError：数组索引过多：数组是 0 维，但有 2 个索引
我想通过PyQt5引入一个文本文件并用数据值绘制一个图表。 导入系统 从 PyQt5.QtWidgets 导入 QApplication、QMainWindow、QTextEdit、QAction、QFileDialog 来自 PyQt5.QtGui 我...
按元素组合 2 个 2D numpy 数组，形状相同，同时保留其形状
组合第一个数组和第二个数组中的每个元素并创建一个新数组，同时保留相同的形状。 #Numpy 数组 1 -- 形状 7 X 5 #X坐标 数组([[0,1,2,3,4], [0，...
是否可以向 numpy.ndarray 添加一个维度，使其形状变为 (n,m,1)？
例如： x 列表 = [(1,2,3,4),(5,6,7,8)] xarr = np.array(xlist) xarr 的形状为 (2,4)。 是否可以将其重塑为 (2,4,1)，以便我可以使用 xarr[i][j][0] 来获取元素？
由于出于效率原因，Numpy 使用 C 语言实现，我想了解 Numpy 到底如何从 Python 调用 C 函数，例如 np.array，以及 Numpy 源代码的哪一部分......
我想创建一个专门用于对称矩阵的 numpy 子类。 我希望它就像任何 numpy 数组一样，只有两个区别： 它将有 2 个用于特征分解的字段：U、D。 开
有谁知道如何在 Visual Studio Code 中显示 NumPy ndarray，就像具有滚动功能的 Excel 工作表一样？ 我搜索了 VSC 扩展但一无所获。 最接近的匹配是 vscode...
我有一个 3D 数组和一个 2D 索引数组。如何选择最后一个轴？ 将 numpy 导入为 np # 示例数组 形状 = (4,3,2) x = np.random.uniform(0,1, 形状) # 索引 idx = np.random.rand...
我想使用另一个索引数组提取给定多维 numpy 数组的元素。但是它的行为并不符合我的预期。下面是一个简单的例子： 将 numpy 导入为...
如何使用 numpy 在 Python 中从数组中间删除/移动元素？
假设数组是[1,2,3,4]。我想让这个数组像这样 [1,3,4,None]。 说明：我想删除 2 并在数组末尾插入 None 。帮助我只使用 numpy 和 basic lo...
我有四个属性的数据。两个是坐标xs和ys；另外两个是时间戳 ts 和极性 ps。 我需要用最新的极性设置每个位置（x，y）的图像值...
使用 2d 坐标数组从 numpy 中的 2d 数组中选择值
在 numpy 中，数组可以通过包含数组索引的其他数组来索引： >>> x 数组([ 4, 16, 64]) >>> 指数 数组([1, 1, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 1, 0, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 0, 2, 2, 2...
我有一个形状为 (1000, 54, 50) 的数组 A 和另一个形状为 (1000, 54) 的数组 x。对于每个 i=0, ..., 999 I. 想要计算 A[i, :, :] @ (A[i, :,:].T @ x[i])。最快的方法是什么
NumPy - 利用向量化利用另一个数组中的行填充数组的每个下对角线
我有一个形状为 (N, M, M) 的 numpy 数组 A 和另一个形状为 (N, M) 的 numpy 数组 B。我想用 B 中的行填充子矩阵 A[i, :, :] 的 N 个对角线中的每一个。我想这样做...
我正在尝试将两个 numpy 数组的特定元素加在一起。 例如，考虑这两个数组： f1 = np.array([ [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]], [[0., 0., 0.], ...
我正在寻找一种方法来转换给定的二维数组； 宽度 = w1 且高度 = h1 到 where 的填充数组； 宽度= max_wdith 和高度= max_height w1 和 h1 都应该大于 3 但小于
np.argsort(array)[::-1][:10] 和 np.argsort(array)[-10:] 之间的内存消耗是否有差异？ 他们都返回相同的数字（相同的答案），但我的大学医生说
ndarray.__new__ 如何知道它是从哪里被调用的？
在子类化 ndarray 的 numpy 文档中。据说 ndarray.__new__，将我们自己的新对象传递给 __array_finalize__ 类（自身）以及视图的对象...