在我将Numpy更新到1.13.1之前，我的代码工作正常。现在我得到以下错误IndexError:booleanindexdidnotmatchindexedarrayalongdimension0;dimensionis5butcorrespondingbooleandimensionis4...在这一行抛出:m=arr[np.diff(np.cumsum(arr)>=sum(arr)*i)]我似乎无法理解它。有什么建议吗？这是我的示例代码:a=[1,2,3,4,5]l=[0.85,0.90]s=sorted(a,reverse=False)arr=np.array(s)foriin

我有一个10*10的数组。我需要找到所有层的总和。下图将清除我的问题:我怎样才能轻松做到这一点？ 最佳答案 只是添加另一个答案......虽然从外部方block中减去内部方block的一般想法可能是最好的方法，但如果你想要性能，那么所提供的实现都不会做得很好，因为它们不断地添加相同的数字和结束。为了加快计算速度，您可以使用图像处理中称为积分图像的东西:>>>int_arr=np.cumsum(np.cumsum(arr,axis=0),axis=1)>>>int_arrarray([[8,8,15,19,22,22,22,29,35

我有一个bool值数组，现在我想将这些条目换成数字。False=>0True=>1我写了两段不同的代码，我想知道哪一段更好，为什么。这与其说是关于实际解决问题，不如说是关于学习。arr=[[True,False],[False,True],[True,True]]fori,rowinenumerate(arr):forj,entryinenumerate(row):ifentry:arr[i][j]=1else:arr[i][j]=0print(arr)第二种方法:arr=[[True,False],[False,True],[True,True]]foriinrange(len(ar

我有一个NumPy数组:arr=[[1,2],[3,4]]我想创建一个新数组，其中包含arr的幂，直到order的幂:#arr_new=[arr^0,arr^1,arr^2,arr^3,...arr^order]arr_new=[[1,1,1,2,1,4,1,8],[1,1,3,4,9,16,27,64]]我目前的方法是使用for循环:#Pre-allocateanarrayforpowersarr=np.array([[1,2],[3,4]])order=3rows,cols=arr.shapearr_new=np.zeros((rows,(order+1)*cols))#Itera

考虑两个长度为n的ndarrays，arr1和arr2。我正在计算以下乘积总和，并执行num_runs次基准测试:importnumpyasnpimporttimenum_runs=1000n=100arr1=np.random.rand(n)arr2=np.random.rand(n)start_comp=time.clock()forrinxrange(num_runs):sum_prods=np.sum([arr1[i]*arr2[j]foriinxrange(n)forjinxrange(i+1,n)])print"totaltimeforcomprehension=",tim

Numpy的字符串函数都非常慢，而且性能不如纯Python列表。我希望使用Cython优化所有普通字符串函数。例如，让我们采用一个包含100,000个数据类型为unicode或对象的unicode字符串的numpy数组，并将每个字符串小写。alist=['JsDated','УКРАЇНА']*50000arr_unicode=np.array(alist)arr_object=np.array(alist,dtype='object')%timeitnp.char.lower(arr_unicode)51.6ms±1.99msperloop(mean±std.dev.of7runs,

我试图在coderbyte的简单部分解决这个问题，提示是:让函数ArrayAdditionI(arr)获取存储在arr中的数字数组，如果数组中的任何数字组合加起来等于数组中的最大数字，则返回字符串true，否则返回字符串false。例如:如果arr包含[4,6,23,10,1,3]输出应该返回真，因为4+6+10+3=23。数组不会为空，不会包含所有相同的元素，并且可能包含负数。这是我的解决方案。defArrayAddition(arr):arr=sorted(arr,reverse=True)large=arr.pop(0)storage=0placeholder=0forrinra

因此，在numpy1.8.2(使用python2.7.6)中，数组划分似乎存在问题。当对足够大的数组(至少8192个元素，多于一维，数据类型无关)与自身的一部分执行就地除法时，不同符号的行为不一致。importnumpyasnparr=np.random.rand(2,5000)arr_copy=arr.copy()arr_copy=arr_copy/arr_copy[0]arr/=arr[0]printnp.sum(arr!=arr_copy),arr.size-np.sum(np.isclose(arr,arr_copy))输出应该是0，因为两个除法应该是一致的，但它是1808。这

如果arr=[4,3,2,1]并且我想将第一个值与数组的最小值交换，如果我在python上使用它的话arr[0],arr[arr.index(min(arr))]=min(arr),arr[0]#orarr[0],arr[arr.index(min(arr))]=arr[arr.index(min(arr))],arr[0]他们不工作，但如果我这样做b=arr.index(min(arr))#andthenarr[0],arr[b]=arr[b],arr[0]这很好用。谁能解释为什么？ 最佳答案 这与操作的顺序有关。我们可以对列表进

我有一个数组，我想通过扫描2x2非重叠窗口并获得最大值来生成一个较小的数组。这是一个例子:importnumpyasnpnp.random.seed(123)np.set_printoptions(linewidth=1000,precision=3)arr=np.random.uniform(-1,1,(4,4))res=np.zeros((2,2))foriinxrange(res.shape[0]):forjinxrange(res.shape[1]):ii=i*2jj=j*2res[i][j]=max(arr[ii][jj],arr[ii+1][jj],arr[ii][jj+1