FutureWarning:elementwisecomparisonfailed;returningscalarinstead,butinthefuturewillperformelementwisecomparison这个警告是由于numpy的版本问题导致的，可以通过修改代码来解决。例：returndata[data[:,feature_index]==value]修改为：returndata[data[:,feature_index].astype(str)==str(value)]当遇到类似的FutureWarning警告，提示"elementwisecomparisonfailed;

我正在寻找一种有效获取boolean值数组的方法，其中给定两个大小相等的数组a和b，如果对应的每个元素都为真a的元素出现在inb的相应元素中。例如下面的程序:a=numpy.array([1,2,3,4])b=numpy.array([[1,2,13],[2,8,9],[5,6],[7]])print(numpy.magic_function(a,b))应该打印[True,True,False,False]记住这个函数应该等同于[xinyforx,yinzip(a,b)]只有numpy-针对a和b很大的情况进行了优化，并且b的每个元素都是相当小。 最佳答案

我在将模型的预测与训练集的标签进行比较时遇到了问题。我使用的数组具有以下形状:Trainingset(200000,28,28)(200000,)Validationset(10000,28,28)(10000,)Testset(10000,28,28)(10000,)但是，当使用函数检查准确性时:defaccuracy(predictions,labels):return(100.0*np.sum(np.argmax(predictions,1)==np.argmax(labels,1))/predictions.shape[0])它给了我:C:\Users\Arslan\Anaco

我有一个定义defmyfunc(a,b):ifa现在当我使用for循环一个一个地输入我的a和b值时，这显然是完美的，但是它需要永远(我已经简化了定义a一点点)，我从经验中知道，将值作为数组传递会加快速度。那么我该如何修改这段代码来接受数组。我使用了any()和all()命令，但我一定是用错了它们，因为我的函数只吐出一个值而不是一组值。我想要的输出示例是:>>>a=np.array([1,5,50,500])>>>b=1>>>printmyfunc(a,b)array([-1,-5,100,1000]) 最佳答案 你可以使用np.wh

我在Python3上使用Pandas0.19.1。我收到关于这些代码行的警告。我正在尝试获取一个列表，其中包含字符串Peter在列Unnamed:5中存在的所有行号。df=pd.read_excel(xls_path)myRows=df[df['Unnamed:5']=='Peter'].index.tolist()它会产生一个警告:"\Python36\lib\site-packages\pandas\core\ops.py:792:FutureWarning:elementwisecomparisonfailed;returningscalar,butinthefuturewill