np.apply_along_axis()函数似乎非常慢(15分钟后没有输出)。有没有一种快速的方法可以在长数组上执行此功能而无需并行化操作？我专门讨论的是具有数百万个元素的数组。这是我正在尝试做的一个例子。请忽略my_func的简单定义，目标不是将数组乘以55(当然无论如何都可以就地完成)，而是一个说明。在实践中，my_func稍微复杂一些，需要额外的参数，因此a的每个元素都被不同地修改，即不仅仅是乘以55。>>>defmy_func(a):...returna[0]*55>>>a=np.ones((200000000,1))>>>np.apply_along_axis(my_fun
假设我有一个如下形式的numpy数组:arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])我想找到值非零的第一个索引(对于每一列)的索引。所以在这种情况下，我希望返回以下内容:[0,0,2]我该怎么做？ 最佳答案 首次出现的指数使用np.argmax在非零掩码上沿该轴(此处为列的第零轴)获取第一个matches的索引(真值)-(arr!=0).argmax(axis=0)扩展以涵盖通用轴说明符，并且对于沿该轴找不到元素的非零值的情况，我们将有这样的实现-deffirst_nonzero
假设我有一个如下形式的numpy数组:arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])我想找到值非零的第一个索引(对于每一列)的索引。所以在这种情况下，我希望返回以下内容:[0,0,2]我该怎么做？ 最佳答案 首次出现的指数使用np.argmax在非零掩码上沿该轴(此处为列的第零轴)获取第一个matches的索引(真值)-(arr!=0).argmax(axis=0)扩展以涵盖通用轴说明符，并且对于沿该轴找不到元素的非零值的情况，我们将有这样的实现-deffirst_nonzero
我想在我创建的图上隐藏我的刻度标签，但保留这个刻度本身(Axis上的小标记)。当我尝试使用我发现的here，例如，将删除整个刻度，而不仅仅是标签。那我怎样才能只删除标签呢？ 最佳答案 这是一个稍微简单的答案，使用ax.tick_paramsimportmatplotlib.pylabaspltfig,ax=plt.subplots()plt.plot([1,2,3],[4,5,6])ax.tick_params(labelbottom=False)plt.show()这是Matplotlib3中的结果输出正如@chris所评论的，可
我想在我创建的图上隐藏我的刻度标签，但保留这个刻度本身(Axis上的小标记)。当我尝试使用我发现的here，例如，将删除整个刻度，而不仅仅是标签。那我怎样才能只删除标签呢？ 最佳答案 这是一个稍微简单的答案，使用ax.tick_paramsimportmatplotlib.pylabaspltfig,ax=plt.subplots()plt.plot([1,2,3],[4,5,6])ax.tick_params(labelbottom=False)plt.show()这是Matplotlib3中的结果输出正如@chris所评论的，可
我正在python中使用matplotlib绘制直方图，并想绘制一条表示数据集平均值的线，以虚线覆盖在直方图上(或者其他颜色也可以)。关于如何在直方图上绘制一条线的任何想法？我正在使用plot()命令，但不确定如何绘制垂直线(即我应该为yAxis指定什么值？谢谢! 最佳答案 你可以使用plot或者vlines画一条垂直线，但是要画一条从y轴底部到顶部的垂直线，axvline可能是最简单的函数了。这是一个例子:In[80]:importnumpyasnpIn[81]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[82]
我正在python中使用matplotlib绘制直方图，并想绘制一条表示数据集平均值的线，以虚线覆盖在直方图上(或者其他颜色也可以)。关于如何在直方图上绘制一条线的任何想法？我正在使用plot()命令，但不确定如何绘制垂直线(即我应该为yAxis指定什么值？谢谢! 最佳答案 你可以使用plot或者vlines画一条垂直线，但是要画一条从y轴底部到顶部的垂直线，axvline可能是最简单的函数了。这是一个例子:In[80]:importnumpyasnpIn[81]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[82]
我对matplotlib中axes和axis之间的区别感到困惑。谁能用通俗易懂的方式解释一下？ 最佳答案 文档中的这个数字将回答您的问题:你可以找到这张图片here(在Matplotlib1.x文档中)；它实际上已在Matplotlib2.x文档中被替换。 关于python-matplotlib中"axes"和"axis"之间的区别？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions
我对matplotlib中axes和axis之间的区别感到困惑。谁能用通俗易懂的方式解释一下？ 最佳答案 文档中的这个数字将回答您的问题:你可以找到这张图片here(在Matplotlib1.x文档中)；它实际上已在Matplotlib2.x文档中被替换。 关于python-matplotlib中"axes"和"axis"之间的区别？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions
我正在尝试共享两个子图Axis，但我需要在创建图形后共享xAxis。例如。我创建了这个图:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltt=np.arange(1000)/100.x=np.sin(2*np.pi*10*t)y=np.cos(2*np.pi*10*t)fig=plt.figure()ax1=plt.subplot(211)plt.plot(t,x)ax2=plt.subplot(212)plt.plot(t,y)#somecodetosharebothxaxesplt.show()我想插入一些代码来共享两个xAxis，而不是注释。
