多个数组的块元素加法
我想知道是否有更有效的方法来添加多个数字数组(2D)，而不是： def sum_multiple_arrays(list_of_arrays): a = np.zeros(shape=list_of_arrays[0].shape) #initialize array of 0s for array in list_of_arrays: a += array r
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Numpy，将数组与标量相乘
是否可以使用 ufuncs https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html 为了将函数映射到数组(一维和/或二维)和标量 如果不是，我的方法是什么? 例如: a_1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])a_2 = np.array([[1., 2.], [3., 4.]])b = 2.0 预期结果: a_1
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np.ufunc.at 和 np.ix_ 的 Numpy 多维索引
我想知道如何从数组中获取索引并与另一个数组相乘.我有两个 4d 数组和一个 2d 索引数组: base = np.ones((2, 3, 5, 5))to_multiply = np.arange(120).reshape(2, 3, 4, 5)索引 = np.array([[0, 2, 4, 2], [0, 3, 3, 2]]) 索引数组的行索引对应base和to_multiply的第1维，
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减少的最大值的 Numpy 索引 - numpy.argmax.reduceat
我有一个平面数组 b: a = numpy.array([0, 1, 1, 2, 3, 1, 2]) 还有一个索引数组 c 标记每个“块"的开始: b = numpy.array([0, 4]) 我知道我可以使用减少找到每个“块"中的最大值: m = numpy.maximum.reduceat(a,b)>>>数组([2, 3], dtype=int32) 但是...有没有办法在一个块
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为什么np.std()和ivot_table(aggfunc = np.std)返回不同的结果
我有一些代码，不明白为什么会出现这种差异: np.std()单独使用时默认ddof = 0. 但是为什么当它用作数据透视表(aggfunc = np.std)中的参数时，它会自动更改为ddof = 1. import numpys as np import pandas as pd dft = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one'],
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如何从Python Slice Object生成numpy.ufunc.reduceat索引
说我有一个像x[p:-q:n]或x[::n]的切片，我想用它来生成要传递到numpy.ufunc.reduceat(x, [p, p + n, p + 2 * n, ...])或numpy.ufunc.reduceat(x, [0, n, 2 * n, ...])的索引.完成它的最简单，最有效的方法是什么? 解决方案 以评论为基础: In [351]: x=np.arange(100
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如何显式指定np.ufunc.reduceat的最后一个索引
说我有一个数组 data = np.arange(6) 我想使用 np.add.reduceat . 1 如果我这样做: np.add.reduceat(data, [0, 6, 3])[::2] 我立即收到错误消息 IndexError: index 6 out-of-bounds in add.reduceat [0, 6) 如果我这样做 np.add
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使np.vectorize在标量输入上返回标量值
以下代码返回一个数组，而不是预期的浮点值. def f(x): return x+1 f = np.vectorize(f, otypes=[np.float]) >>> f(10.5) array(11.5) 如果输入是标量而不是奇怪的数组类型，是否有一种方法可以强制它返回简单的标量值? 我发现它很奇怪，因为np.cos，np.sin等所有其他ufunc都返回常规标量，因
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等效于tensorflow中的np.add.at
如何将np.add.at语句转换为tensorflow? np.add.at(dW, self.x.ravel(), dout.reshape(-1, self.D)) 修改 self.dW.shape是(V，D)，self.D.shape是(N，D)，self.x.size是N 解决方案 对于np.add.at，您可能希望查看以您的示例为例: np.add.at(d
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numpy:通过关联从关联中找到最小值和最大值
先决条件 这是一个源自此帖子的问题.因此，对该问题的一些介绍将类似于该帖子. 问题 假设result是2D数组，而values是1D数组. values保留一些与result中的每个元素关联的值. values中的元素到result的映射存储在x_mapping和y_mapping中. result中的位置可以与不同的值关联.现在，我必须找到按关联分组的最小值和最大值. 一
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缩放时间以numpy广播3D数组上的操作
我正在尝试在两个3D阵列上广播“>"的简单操作.一个具有尺寸(m，1，n)，另一个具有尺寸(m，1，n).如果更改第三维(n)的值，我会天真地希望计算速度将缩放为n. 但是，当我尝试明确地进行测量时，我发现将n从1增加到2时，计算时间增加了大约10倍，此后缩放是线性的. 为什么从n = 1到n = 2时计算时间会急剧增加?我假设它是numpy中的内存管理工件，但是我正在寻找更多细节.
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Numpy将输入数组作为ufunc的`out`参数传递
只要类型正确，将输入数组作为ufunc中的ufunc的可选out参数提供，通常是安全的吗?例如，我已经验证了以下功能: >>> import numpy as np >>> arr = np.array([1.2, 3.4, 4.5]) >>> np.floor(arr, arr) array([ 1., 3., 4.]) 数组类型必须与输出兼容或相同(对于numpy.floor()
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np.add.at与数组建立索引
我正在使用cs231n，并且在理解此索引的工作方式方面遇到了困难.鉴于 x = [[0,4,1], [3,2,4]] dW = np.zeros(5,6) dout = [[[ 1.19034710e-01 -4.65005990e-01 8.93743168e-01 -9.78047129e-01 -8.88672957e-01 -4.66605091e
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numpy ufuncs速度与循环速度
我读了很多“避免使用numpy进行循环".所以，我尝试了.我正在使用此代码(简化版).一些辅助数据: In[1]: import numpy as np resolution = 1000 # this parameter varies tim = np.linspace(-np.pi, np.pi,
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直接应用和使用xarray.apply_ufunc应用的numpy渐变结果之间的差异
我试图使用xarray的apply_ufunc包装numpy的gradient函数，以便沿一维进行渐变.但是，apply_ufunc返回的数组形状与使用np.gradient直接返回的数组不同: import xarray as xr import numpy as np def wrapped_gradient(da, coord): """Finds the gradient
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使用numpy.frompyfunc通过参数将广播添加到python函数
从类似db的数组(大约为(1e6, 300))和mask = [1, 0, 1]向量中，我在第一列中将目标定义为1. 我想创建一个out向量，该向量由db中的相应行与mask和target==1匹配的地方组成，并且在其他所有位置为零. db = np.array([ # out for mask = [1, 0, 1] # target, vector # [
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numpy函数的默认值是什么，其中where = False?
ufunc文档指出: 其中 1.7版中的新功能. 接受与操作数一起广播的布尔数组.值True表示要在该位置计算ufunc，值False表示将值保留在输出中. 未给出out时的默认行为是什么? 我观察到一些行为，这对我来说真的没有意义: import numpy as np a,b = np.ones((2,2)) np.add(a,b,where = False) #
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如何使用numpy.frompyfunc返回元素，而不是数组的数组的数组？
我使用从SHTOOLS包PLegendre功能。它返回Legendre多项式为一个特定的参数的阵列。 PLegendre（LMAX，x）返回勒的阵列多项式P_0（x）至P_lmax（x）的。它的工作原理是这样的： 在[1]：从pyshtools导入PLegendre 装载shtools文档[2]：进口numpy的为NP[3]：PLegendre（3,0.5） 出[3]：阵列（[1，0.5，-0.
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