我需要延期thisquestion，它根据来自第二个数组的索引对数组的值求和。让A是结果数组，B是索引数组，而C要求和的数组。然后A[i]=sum在C使得index(B)==i.相反，我的设置是N=5M=2A=np.zeros((M,N))B=np.random.randint(M,size=N)#containsindicesforAC=np.random.rand(N,N)我需要A[i,j]=sum_{kin0...N}C[j,k]使得C[k]==i，即以B的索引匹配i为条件的行和。有没有一种有效的方法来做到这一点？对于我的应用程序，N大约为10,000，M大约为20。在最小化问题

我有一个值数组t，它总是按递增顺序排列(但并不总是均匀分布)。我有另一个单一的值，x。我需要找到t中的索引，使t[index]最接近x。该函数必须为xt.max()返回最大索引(或-1)。我已经编写了两个函数来执行此操作。第一个，f1，在这个简单的计时测试中要快得多。但我喜欢第二个只是一行。此计算将在大型阵列上进行，每秒可能进行多次。任何人都可以想出一些其他功能，其时间与第一个功能相当，但代码看起来更清晰吗？比第一个更快的东西怎么样(速度最重要)？谢谢!代码:importnumpyasnpimporttimeitt=np.arange(10,100000)#Notalwaysunifo

我正在上在线类(class)学习python，讲师告诉我们链式索引不是一个好主意。但是，他没能说出是合适的替代方法。假设我有一个Pandas数据框，其中的行索引为['1','2','3']，列的名称为['a','b','c'].除了使用命令df['1']['a']提取在第一行和第一列中找到的值之外，什么是合适的替代方法？ 最佳答案 使用multi-axisindexing，例如df.loc['a','1']当你使用df['1']['a']时，你首先访问的是系列对象s=df['1']，然后访问系列元素s['a']，导致两次__geti

在标题行为NaN的数据框中放置列的最pythonic位置是什么？最好就地。列中可能有也可能没有数据。df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,np.NaN],'col2':[4,5,6],np.NaN:[7,np.NaN,9]})df.dropna(axis='columns',inplace=True)不会这样做，因为它会查看列中的数据。想要的输出df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,np.NaN],'col2':[4,5,6]})预先感谢您的回复。 最佳答案 试试这个df.drop(np.na

我是python和numpy的新手。我运行了我编写的代码，我收到了这条消息:'索引0超出了大小为0的轴0的范围'没有上下文，我只想弄清楚这是什么意思。问这个问题可能很愚蠢，但是轴0和大小0是什么意思？索引0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚轴0和大小0是什么意思。“数据”是一个文本文件，在两列中包含大量数字。x=np.linspace(1735.0,1775.0,100)column1=(data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0column2=data[1,1:]x_column1=np.zeros(x.size+2)x_column1[1:-1]=xx_colum

SQLalchemy中有没有办法告诉查询使用哪个索引？我需要这个的原因是它生成的SQL查询使用了“错误的”索引-存在一个索引正好对应我拥有的两个字段，但它没有使用它。谢谢! 最佳答案 我想你可以使用with_hint()为此。例如session.query(Model).with_hint(Model,'USEINDEXcol1_index')老实说，我真的不知道这件事；我通过在他们的ORMtests中找到“USEINDEX”发现了它. 关于python-SQLalchemy指定要使用的

我知道在Python中处理数字数字的一种方法是将数字转换为字符串，然后使用字符串方法将生成的“数字”切片为“数字”组。例如，假设我有一个测试素数的函数prime，我可以确认一个整数n既是左值又是右值truncatableprime。与all(prime(int(str(n)[:-i]))andprime(int(str(n)[i:]))foriinrange(1,len(str(n))))此方法涉及首先将n转换为字符串以便对其进行切片，然后将该切片转换回整数以便检查其素数。也许这是我使用静态类型语言的历史，或者是关于字符串“昂贵”的模糊想法，或者是使用包含用于类似操作的内置功能的语言的

idea打开时一直加载indexinglibrary’mavenxxx’’每次它indexing都是在indexjdk或者是maven仓库，处理方法1：在设置里直接搜索index:把对应的jdk和maven改为不下载，使用本地索引。处理方法2.做了如上的设置后，indexing的情况还是时有发生，只不过频率降低了一些，但是其实还是没有从根本上解决问题。可以尝试更换idea版本，在升级到了2021.3.2以后的版本，该问题再也没有出现过。所以大家如果一直被这个问题困扰，建议升级一下。处理方法3.更换maven不使用idea集成的，使用阿里镜像库，下载maven文件包后选择：settings-al

我想使用boolean索引，检查我的数据框中特定列不具有NaN值的行。所以，我做了以下事情:importpandasaspdmy_df.loc[pd.isnull(my_df['col_of_interest'])==False].head()查看该数据框的片段，仅包括不是NaN的值(大多数值是NaN)。它有效，但似乎不够优雅。我想输入:my_df.loc[!pd.isnull(my_df['col_of_interest'])].head()但是，这产生了一个错误。我也花了很多时间在R上，所以也许我把事情弄糊涂了。在Python中，我通常会尽可能地使用语法“not”。例如，ifxis

这是为JSONB创建索引的当前代码。Index("mytable_data_idx_id_key",Mytable.data['id'].astext,postgresql_using='gin')但是我得到了这个错误。sqlalchemy.exc.ProgrammingError:(psycopg2.ProgrammingError)datatypetexthasnodefaultoperatorclassforaccessmethod"gin"HINT:Youmustspecifyanoperatorclassfortheindexordefineadefaultoperatorc