numpy-ndarray 相关问题

给定两个数组A和B,如何有效地组合它们,使得输出是一个数组,其中每个元素都是一个元组(Aij,Bij)?)

考虑两个数组 A 和 B,维度均为 NxN。 我希望生成一个新数组 NxN ,以便每个新元素都是类型 (A_ij,B_ij) 的元组(或列表,并不重要)。 我可以做到

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Python 数组:给定两个数组 A 和 B,如何有效地组合它们,使得输出是一个数组,其中每个元素都是一个元组 (Aij,Bij)?)

考虑两个数组 A 和 B,维度均为 NxN。 我希望生成一个新数组 NxN ,以便每个新元素都是类型 (A_ij,B_ij) 的元组(或列表,并不重要)。 我可以做到

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如何使用掩码来限制两个numpy数组之间的广播操作?

我有一个像这样的数组: 数据 = np.array([ [[10,10,10], [10,10,10], [10,10,10]], [[20,20,20], [20,20,20], [20,20,20]], [[30,30,30], [30,30,30]...

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Numpy ndarray ValueError,尺寸不匹配

我的 np.append 和 np.vstack 遇到问题 我正在尝试将 48x48 灰度脸部图像与脸部的一系列地标结合起来。 所以我可以有一个包含图像和

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在 Python (NumPy) 中存储未与字节对齐且没有填充的数据

我有用 10 或 12 位整数表示的图像数据,我想将此数据保存到磁盘,而无需在使用 16 位整数表示时写入不必要的 6 或 4 个零填充...

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为什么 np.arange(0.6, 0.68, 0.01) 包含 0.68?

我正在控制台中测试代码并得到以下结果: >>> 将 numpy 导入为 np >>> np.arange(0.6, 0.68, 0.01) 数组([0.6,0.61,0.62,0.63,0.64,0.65,0.66,0.67,0.68]) >>> np。

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类型错误:使用 shading='flat' 时,C (50, 49) 的尺寸应比 X(50) 和 Y(50) 小 1,请参阅帮助(pcolormesh)

我的输出 T_results 和 c_results 最后的值为 0,这是我不希望的,所以我对这些数组进行了切片(不包括它们的最后一列),并得到了它们各自的数组 T_results_cleaned = T_resul...

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为什么 ufunc 在一个轴上比另一个轴快 2 倍?

我测量了像 np.cumsum 这样的 ufunc 在不同轴上的性能: 在[51]中: arr = np.arange(int(1E6)).reshape(int(1E3), -1) 在[52]中:%timeit arr.cumsum(axis=1) 每个循环 2.27 ms ± 10.5 µs(平均值 ±...

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NumPy ufunc 在一个轴上比另一个轴快 2 倍

我正在做一些计算,并测量了像 np.cumsum 这样的 ufunc 在不同轴上的性能,以使代码更具性能。 在[51]中: arr = np.arange(int(1E6)).reshape(int(1E3), -1) ...

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是否有类似于 np.isin 的 numpy 函数,它允许容差而不是要求值相同?

我有两个不同大小的数组,想要确定一个数组的元素可以在另一个数组中找到。我希望能够允许元素之间存在容差。目标...

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Numpy 数组:有效查找匹配索引,但可能会丢失对应值

我有一个与这篇文章非常相似的问题。本质上,我从 2 个 2d 数组(可能具有不同的宽度)开始,其中有一堆行,其中最左边的列充当有效索引,我会...

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将 2d NumPy 数组的接近元素转换为接近平均值

我拥有的是一个 numpy 数组的数组(一个 2d numpy 数组)。 我的数组 = [ [1,2,3,4] [1,2,3,4] [2,3,4,5] [2,3,4,5] ] 我想把它变成:

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如何找到一个二维数组到另一个二维数组中相同行的位置?

将 numpy 导入为 np # 创建两个示例数据框 df1 = np.array([[0.000000,0.000000,0.000000], [0.090000,0.000000,0.000000], [0.190000,0.000000,0.000000], [0.280000,0.000000,0.000000], [0.380000,0.

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我想将Excel计算转换为Python程序,得到相同的结果

A代表需要在每台机器上处理的任务。 T0到T4总共有5个任务。 B 是准备机器处理已添加任务所需的设置值...

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Python:如何获取沿给定编号轴的单位向量?

我从一个向量开始,比如说(a,b,c),我想得到n维的三个单位向量的集合,第一个沿着轴a,第二个沿着轴b,第三个轴c 。我怎样才能做到这一点

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附加一系列 2d numpy 数组来创建 3d numpy 数组

我以为这是一个简单的问题,但我一直在努力解决。 我有一个包含 4 列的数据框(开盘价、最高价、最低价、收盘价)。 我需要迭代选择 100次 一批 75 行 每个

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高级索引/子集化

使用 NumPy,给定 a 和一个较小的布尔数组 b: a = np.array([假,真,真,假,真]) b = np.array([假, 真, 假]) 如何获得结果c? c = np.array([假,假,真,假,

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numpy 中的高级索引/子集设置?

给定一个较大的 a 和一个较小的布尔数组 b,如何使用 numpy a = np.array([假,真,真,假,真]) b = np.array([假, 真, 假]) 得到结果c? c = np.array([假,假,T...

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将数组附加到列表会覆盖现有值

作为 python 的新手,我想用数组形式的图像填充列表。如果我添加元素,它们会覆盖现有值。如何将元素添加到列表中? 示例代码: 导入numpy...

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如何序列化ndarray列表?

我有一个脚本,可以逐帧读取视频并将它们累积在双端队列中。 labelled_frame_dequeue = [numpy.ndarray, numpy.ndarray,numpy.ndarray, numpy.ndarray] 我正在尝试通过这个列表...

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