NumPy“结构化数组”、“记录数组”和“recarray”之间有什么区别(如果有的话)？NumPydocs暗示前两个是相同的:如果它们是，哪个是这个对象的首选术语？相同的文档说(在页面底部):你可以找到更多关于recarrays和结构化数组的信息(包括两者的区别)here.对这种差异有简单的解释吗？ 最佳答案 简而言之，你应该使用结构化数组而不是recarrays，因为结构化数组更快，recarrays的唯一优点是允许你编写arr.x而不是arr['x']，这可能是一个方便的快捷方式，但如果您的列名与numpy方法/属性冲突，也容
我决定比较pandas和scipy.stats中的skew和kurtosis函数，但不明白为什么我在库之间得到不同的结果。据我从文档中得知，两个峰度函数都使用Fisher的定义进行计算，而对于偏斜，似乎没有足够的描述来说明它们的计算方式是否存在任何重大差异。importpandasaspdimportscipy.stats.statsasstheights=np.array([1.46,1.79,2.01,1.75,1.56,1.69,1.88,1.76,1.88,1.78])print"skewness:",st.skew(heights)print"kurtosis:",st.ku
我决定比较pandas和scipy.stats中的skew和kurtosis函数，但不明白为什么我在库之间得到不同的结果。据我从文档中得知，两个峰度函数都使用Fisher的定义进行计算，而对于偏斜，似乎没有足够的描述来说明它们的计算方式是否存在任何重大差异。importpandasaspdimportscipy.stats.statsasstheights=np.array([1.46,1.79,2.01,1.75,1.56,1.69,1.88,1.76,1.88,1.78])print"skewness:",st.skew(heights)print"kurtosis:",st.ku
我有一个2Dnumpy数组，看起来像array([[0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,1.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.
我有一个2Dnumpy数组，看起来像array([[0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,1.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.,0.,1.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.
我有一个numpy二维numpy数组，其中包含多只股票的每日股价。例如daily_prices=np.array([[4,3,3,1],[5,4,3,6],[6,3,2,7],[3,9,7,4],[8,4,6,3],[8,3,3,9]])每行代表不同的日期，每列代表不同的股票。我希望能够以数组(或更合适的方式)存储股票的名称(如“MSFT”、“CSCO”、“GOOG”、“F”)和日期下来。换句话说，我想像在电子表格中那样命名行和列。有没有NumPythonic的方法来做到这一点？ 最佳答案 使用structuredarray:imp
我有一个numpy二维numpy数组，其中包含多只股票的每日股价。例如daily_prices=np.array([[4,3,3,1],[5,4,3,6],[6,3,2,7],[3,9,7,4],[8,4,6,3],[8,3,3,9]])每行代表不同的日期，每列代表不同的股票。我希望能够以数组(或更合适的方式)存储股票的名称(如“MSFT”、“CSCO”、“GOOG”、“F”)和日期下来。换句话说，我想像在电子表格中那样命名行和列。有没有NumPythonic的方法来做到这一点？ 最佳答案 使用structuredarray:imp
我正在尝试连接4个数组，一个1D形状数组(78427,)和3个2D形状数组(78427,375/81/103)。基本上这是4个具有78427个图像特征的数组，其中1D数组对于每个图像只有1个值。我尝试如下连接数组:>>>printX_Cscores.shape(78427,375)>>>printX_Mscores.shape(78427,81)>>>printX_Tscores.shape(78427,103)>>>printX_Yscores.shape(78427,)>>>np.concatenate((X_Cscores,X_Mscores,X_Tscores,X_Yscore
我正在尝试连接4个数组，一个1D形状数组(78427,)和3个2D形状数组(78427,375/81/103)。基本上这是4个具有78427个图像特征的数组，其中1D数组对于每个图像只有1个值。我尝试如下连接数组:>>>printX_Cscores.shape(78427,375)>>>printX_Mscores.shape(78427,81)>>>printX_Tscores.shape(78427,103)>>>printX_Yscores.shape(78427,)>>>np.concatenate((X_Cscores,X_Mscores,X_Tscores,X_Yscore
我想分别沿轴0和轴1重复数组元素M和N次:importnumpyasnpa=np.arange(12).reshape(3,4)b=a.repeat(2,0).repeat(2,1)print(b)[[00112233][00112233][44556677][44556677][889910101111][889910101111]]这可行，但我想知道有没有更好的方法而不创建临时数组。 最佳答案 您可以使用Kroneckerproduct，见numpy.kron:>>>a=np.arange(12).reshape(3,4)>>>
