当使用np.delete时，当使用越界索引时会引发indexError。当越界索引在np.array中使用并且该数组用作np.delete中的参数时，为什么这不会引发indexError？np.delete(np.array([0,2,4,5,6,7,8,9]),9)这给出了一个索引错误，因为它应该(索引9超出范围)同时np.delete(np.arange(0,5),np.array([9]))和np.delete(np.arange(0,5),(9,))给予:array([0,1,2,3,4]) 最佳答案 这是一个已知的“功能”
在Python的numpy库中，np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数:int和array_like[int].它们有什么区别？如:np.random.seed(2)和np.random.seed([2013,1,4])。 最佳答案 底层的状态MersenneTwisterPRNG非常大，准确地说是624个32位整数。如果给定一个整数种子，初始化例程将运行一个较小的PRNG以将该单个32位整数扩展为完整的624元素状态。这确实意味着您无法访问绝大多数可能的状态。类似地，如果给定一个整数序列作为种子，那么另一个较小
TLDR:在cython中，为什么(或何时？)遍历numpy数组比遍历python列表更快？一般来说:我以前使用过Cython，并且能够比naivepythonimpl获得巨大的速度提升'，然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。考虑以下3个sum()函数的实现。它们驻留在一个名为“cy”的cython文件中(显然，有np.sum()，但这不是我的观点..)朴素的python:defsum_naive(A):s=0forainA:s+=areturns带有期望python列表的函数的Cython:defsum_list(A):cdefunsignedlongs=0forainA:s+=
我正在处理不同数据类型的numpy数组。我想知道任何特定数组的哪些元素是NaN。通常，这就是np.isnan的用途。但是，np.isnan对数据类型object(或任何字符串数据类型)的数组不友好:>>>str_arr=np.array(["A","B","C"])>>>np.isnan(str_arr)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:Notimplementedforthistype>>>obj_arr=np.array([1,2,"A"],dtype=object)>>>np.isnan(obj_arr)
除了使用一组or语句之外isinstance(x,np.float64)或isinstance(x,np.float32)或isinstance(np.float16)是否有更简洁的方法来检查变量是否为float类型？ 最佳答案 你可以使用np.floating:In[11]:isinstance(np.float16(1),np.floating)Out[11]:TrueIn[12]:isinstance(np.float32(1),np.floating)Out[12]:TrueIn[13]:isinstance(np.floa
我想了解python的一个奇怪行为。让我们考虑一个矩阵M，其形状为6000x2000。该矩阵填充有符号整数。我想计算np.transpose(M)*M。两种选择:当我“自然地”执行此操作时(即没有指定任何类型)，numpy选择类型np.int32并且该操作大约需要150秒。当我强制类型为np.float64(使用dtype=...)时，相同的操作大约需要2秒。我们如何解释这种行为？我天真地认为int乘法比float乘法便宜。非常感谢您的帮助。 最佳答案 不，整数乘法并不便宜。但稍后会详细介绍。很可能(我有99%的把握)numpy调用
我以为是data[data.agefm.isnull()]和data[data.agefm==numpy.nan]是等价的。但是不，第一个真正返回agefm为NaN的行，但第二个返回一个空的DataFrame。我感谢省略的值总是等于np.nan，但这似乎是错误的。agefm列有float64类型:(Pdb)data.agefm.describe()count2079.000000mean20.686388std5.002383min10.00000025%17.00000050%20.00000075%23.000000max46.000000Name:agefm,dtype:floa
这不像好奇心那么严重。在我的64位linux解释器中我可以执行In[10]:np.int64==np.int64Out[10]:TrueIn[11]:np.int64isnp.int64Out[11]:True太好了，正是我所期望的。但是我发现了numpy.core.numeric模块的这个奇怪的属性In[19]:fromnumpy.core.numericimport_typelessdataIn[20]:_typelessdataOut[20]:[numpy.int64,numpy.float64,numpy.complex128,numpy.int64]奇怪为什么numpy.in
这个问题的动机是ananswer到questiononimprovingperformance在pandas中与DatetimeIndex进行比较时。该解决方案通过df.index.values将DatetimeIndex转换为numpy数组，并将该数组与np.datetime64对象。这似乎是从此比较中检索bool数组的最有效方法。pandas的一位开发人员对这个问题的反馈是:“这些通常不一样。提供numpy解决方案通常是一种特殊情况，不推荐使用。”我的问题是:对于一部分操作，它们是否可以互换？我很感激DatetimeIndex提供了更多功能，但我只需要基本功能，例如切片和索引。对于
我用np.save()保存了几个numpy数组，放在一起它们非常大。是否可以将它们全部加载为内存映射文件，然后连接并切分所有文件，而无需将任何内容加载到内存中？ 最佳答案 显然使用numpy.concatenate将数组加载到内存中。为避免这种情况，您可以轻松地在新文件中创建第三个memmap数组，并从您希望连接的数组中读取值。以更有效的方式，您还可以将新数组附加到磁盘上的现有文件。在任何情况下，您都必须为数组选择正确的顺序(行优先或列优先)。以下示例说明如何沿轴0和轴1连接。1)沿axis=0连接a=np.memmap('a.ar
