获取数字数组或异常的平面视图
This question及其答案... ReShape((-1，))只要数组的跨度允许，就获取一个视图，即使这意味着您不总是获得连续的数组。 .提出了另一个问题：假设我有一个具有任何可以想象的形状和内存布局的n维数值数组，我如何获得它的有保证的平面化视图，或者如果它不是视图，我如何获得有保证的异常？ 推荐答案 我在想这张纸条。它可以转换为函数 It is not a
..
numpy-ndarray相关内容
Numpy.VisibleDeproationWarning：从不整齐的嵌套序列创建ndarray
这里有一个我无法理解的行为例子，也许有人可以分享一下它背后的逻辑： ccn = np.ones(1) bbb = 7 bbn = np.array(bbb) bbn * ccn # this is OK array([7.]) np.prod((bbn,ccn)) # but this is NOT Traceback (most recent call last):
..
Numpy.ndarray对象不可调用
我是新手，我正在尝试编写一个Python代码来计算状态密度以下是我为其获取TypeError的代码：‘numpy.ndarray’对象不是Callable Error。 文件“DOS.py”，第35行， s = (eigenValues_of_M(k)**2)*(1/pi)*(eta/((E-eigenValues_of_M(k))+(eta**2))) TypeError：‘n
..
存储循环中的数值.ndarray
我正在尝试为循环的每次迭代存储定义为x_c、y_c和z_c的numpy.ndarray： for z_value in np.arange(0, 5, 1): ms.set_current_mesh(0) planeoffset : float = z_value ms.compute_planar_section(planeaxis = 'Z Axis', pl
..
Pandas NumPy：数学运算时使用序列设置数组元素
我有一个名为df4的df，您可以通过以下代码获得它： df4s = """ contract RB BeginDate ValIssueDate EndDate Valindex0 48 46 47 49 50 2 A00118 46 19850100 19880901 99999999 50 1 2 3 7 7 3
..
我想将所有这些行和列转换为像这样的2行
A B C D X 1 2 3 Y 5 6 7 Z 11 12 13 我想像这样转换上面的数据框 XA XB XC XD YA ..... ZD 1 2 3 4 5 14 请帮我 推荐答案 使用： s = df.stack() new_df = s.to_frame().T.set_axis([f'{x}{y}' for x, y in s.index]
..
NumPy垂直函数：'；浮动'；对象不可订阅
我有一个麻木的阵列： import numpy as np pval=np.array([[0., 0.,0., 0., 0.,0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0.]]) 和矢量化函数： def getnpx(age): return pval[0]+age vgetnpx = np.
..
非常慢的麻木或操作
我正在对大型数据集执行OR操作，该数据集是一个数值dtype数组对象。 下面的代码是外部for循环的一部分，该循环遍历15列，并检查这些列中是否有用户名可用，如果可用，则标记这些行以供进一步操作。 mask= mask | (np_array[:,col_index[f"COL_{col_number}"]] == username) MASK=与NP_ARRAY长度相同的Nump
..
CSharp：无法读取大型.npy文件。异常是&Quot；NumSharp.dll算术运算导致溢出。&Quot；
我正在尝试读取CSharp中的一个大.npy文件。 为此，我尝试使用NumSharpNuget。 该文件为7 GB交错浮点数组(Float[][])。它有大约100万个向量，每个向量是960维。 注意： 更具体地说，我使用的数据是来自以下链接的GISTApproximate Nearest Neighbors Large datasets。 以下是我用来加载数据的方法，但由于出现
..
如何基于多个条件将1个 pandas 数据帧合并或合并到另一个 pandas 数据帧
我有两个数据帧： df1和df2，df1用作df2的引用或查找文件。这意味着我们需要使用df1的每一行与df2的每一行进行匹配，然后将df1合并到df2中，然后输出新的df2。 df1： RB BeginDate EndDate Valindex0 0 00 19000100 19811231 45 1 00 19820100 1
..
将数字行与列表中的所有元素相乘
如何将Numpy数组中的所有行与列表元素相乘，如数组中的第一行与列表中的第一个元组、第二行与第二个元组等等。 我正在做此操作 utl = np.array([[ 3, 12. ], [ 3. , 17. ]]) all_ltp = ([(0, 134.30000305175778), (1, 13
..
如何使用If Else在 pandas 麻木的时候在所有行中快速应用函数
我有一个数据帧df_ia： dod1 dod2 0 0 0 1 200806 0 2 200806 0 3 200806 0 4 200806 0 5 200806 0 6 200806 0 7 200806 0 和用于应用于每一行的函数： def life_status(dod1, dod2): if
..
仅使用NumPy的Maxpooling 2x2数组
我需要使用numpy进行最大池化方面的帮助。 我正在学习数据科学的Python，在这里我必须为2x2矩阵做最大池和平均池，输入可以是8x8或更多，但我必须为每个2x2矩阵做最大池。我已使用 创建了一个矩阵 k = np.random.randint(1,64,64).reshape(8,8) 因此，我将得到8x8矩阵作为随机输出。从结果中，我要执行2x2最大池化。提前感谢 推荐答案
..
生成规则30的元胞自动机的行
规则30是一维细胞自动机，其中当前代只考虑上一代中的单元。单元格可以处于两种状态：1或0。创建下一代的规则显示在下一行中，并取决于当前单元格及其相邻单元格的上一级单元格。 元胞自动机按以下规则应用(使用位运算符)： left_cell ^ (central_cell | right_cell) 此规则形成下表： 现在，我尝试使用NumPy将这些规则实现到Python中。我定义
..
在运行时向Numpy数组添加属性
我正在尝试使用setattr将属性添加到Numpy ndarray，但收到错误： import numpy as np x = np.array([1, 2, 4]) setattr(x, 'new_attr', 1) AttributeError：numpy.ndarray对象没有属性new_attr 如何向Numpy ndarray添加新属性？ 推荐答案 使用您的
..
将任何多维NumPy数组转换为元组的元组...维度数的不可知性
this answer to Convert numpy ndarray to tuple of tuples in optimize method没有提供任何东西，但tuple(tuple(i) for i in a[:,0,:])表示这不存在，但我正在寻找类似于Numpy的.tolist()的.totuple()方法，因为您不需要事先知道的维数来生成元组的元组... 出于我的需要，这将仅
..
NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
我知道这里也有类似的问题：Python numpy.vectorize: ValueError: Cannot construct a ufunc with more than 32 operands 但我的情况不同。 我有一个32列的df，您可以通过运行以下代码来拥有它： import numpy as np import pandas as pd from io import
..
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
..
可信区间三维图
我有一个三维绘图，我可以用下面写的代码绘制它。 考虑到我的点分布由一个100x100矩阵表示，可以在我的数据上绘制一个可信区间吗？在下面的代码中，我的数据称为"；Result"；，而我想要显示的上界和下界分别称为"；Up_Bound&Quot；和"；Low_Bound&Quot；。 例如，我问是否存在类似这样的东西，但是是三维的(而不是像下图那样的二维)
..
通过追加数据构建Numpy数组(事先不知道完整大小)
我有许多文件，每个文件都以(n, 1000)形状的矩阵形式读取，其中n可能因文件而异。 我想将它们全部连接到一个大的Numpy数组中。我目前这样做： dataset = np.zeros((100, 1000)) for f in glob.glob('*.png'): x = read_as_numpyarray(f) # custom function; x is a
..