给定一个3D数组a，我想对其第一个索引中的每个元素调用np.tranpose。例如，给定数组:array([[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]],[[2,2,2,2],[2,2,2,2],[2,2,2,2]],[[3,3,3,3],[3,3,3,3],[3,3,3,3]])我要:array([[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],[[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],[[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]]])本质上，我想转置数组中的每个元素。我试图reshape它，但找不到

我在程序中使用了语句dataTrain=np.log(mdataTrain).diff()。我想扭转声明的影响。如何在Python中完成？ 最佳答案 反过来将涉及先累加和再取指数。由于pd.Series.diff丢失信息，即系列中的第一个值，您需要存储和重用此数据:np.random.seed(0)s=pd.Series(np.random.random(10))print(s.values)#[0.54881350.715189370.602763380.544883180.42365480.64589411#0.43758721

大家好，我找遍了SO和谷歌，找不到任何类似的东西......我有一个数据框x(基本上由一行和300列组成)和另一个具有相同大小但不同数据的数据框y。我想将x修改为0，如果它与y有不同的符号并且x本身不为0，否则保持原样。所以这需要在多个条件下使用np.where。然而，我见过的多个条件示例都使用标量，当我使用相同的语法时，它似乎不起作用(最终将-everything-设置为零，没有错误)。我担心隐藏在某处或其他地方的按引用分配问题(移位后y是x，但据我所知，此代码上方没有上游问题)有什么想法吗？我要调试的代码是:tradesmade[i:i+1]=np.where((sign(x)!=

问题所以我有50个netCDF4数据文件，其中包含全局网格上数十年的每月温度预测。我正在使用np.mean()对所有50个数据文件进行整体平均，同时保留时间长度和空间比例，但np.mean()给了我两个不同的答案。我第一次运行它的代码块时，它给了我一个数字，当对纬度和经度进行平均并针对各个运行绘制时，它略低于合奏的平均值。如果我重新运行该block，它会给我一个看起来正确的不同均值。代码我不能在这里复制每一行，因为它很长，但这是我每次运行时所做的。#Historical(1950-2020)datancin_1=Dataset("/project/wca/AR5/CanESM2/mon

在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢

我正在尝试编译文档中的示例https://docs.python.org/2.7/extending/embedding.html我的代码看起来和5.1下的完全一样:#includeintmain(intargc,char*argv[]){Py_SetProgramName(argv[0]);Py_Initialize();PyRun_SimpleString("fromtimeimporttime,ctime\n""print'Todayis',ctime(time())\n");Py_Finalize();return0;}我使用以下命令对其进行编译，这对我来说效果很好，并为我提供

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:ShouldIusenewaxisorNone?(1个回答)关闭9年前。为什么None有np.newaxis的保存效果？例如，使用:np.arange(10)[:,None]或:np.arange(10)[:,np.newaxis]两者都创造:array([[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])有谁知道np.newaxis==None的原因吗？

Python有默认的round()函数，但我用cython编程，想用numpy函数替换pythonic代码。但是，在终端中进行实验时，我得到了以下结果。>>>np.around(1.23456789)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=0)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=1)1.2>>>np.around(1.23456789,decimals=2)1.23>>>np.around(1.23456789,decimals=3)1.2350000000000001>>>np.around(1.23456789,d

据我了解，2.675和numpy.float64(2.675)都是相同的数字。然而，round(2.675,2)给出2.67，而round(np.float64(2.675),2)给出2.68。为什么会这样？importnumpyasnpfromdecimalimportDecimalx=2.675np_x=np.float64(x)type(x)#floatDecimal(x)#Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')Decimal(np_x)#Decimal('2.6749999999999998

当尝试将横向图像旋转为纵向时，应用旋转后，我无法在图像上绘图。img1=cv2.imread('a.jpg')cv2.circle(img1,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))工作正常。然后我试试:img2=np.rot90(img1,3)cv2.circle(img2,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))我得到了错误:TypeError:Layoutoftheoutputarrayimgisincompatiblewithcv::Mat(step[ndims-1]!=elemsizeorstep