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)>>>
于是我找到了this:WhenconvertingMATLABcodeitmightbenecessarytofirstreshapeamatrixtoalinearsequence,performsomeindexingoperationsandthenreshapeback.Asreshape(usually)producesviewsontothesamestorage,itshouldbepossibletodothisfairlyefficiently.NotethatthescanorderusedbyreshapeinNumpydefaultstothe'C'order,
于是我找到了this:WhenconvertingMATLABcodeitmightbenecessarytofirstreshapeamatrixtoalinearsequence,performsomeindexingoperationsandthenreshapeback.Asreshape(usually)producesviewsontothesamestorage,itshouldbepossibletodothisfairlyefficiently.NotethatthescanorderusedbyreshapeinNumpydefaultstothe'C'order,
我在我的Mac上运行python2.7，并且我正在与使用Ubuntu的其他人一起开展一个小组编码项目。每隔一段时间，由于转换规则错误，他们编写的代码将无法在我的计算机上运行:273#Applycolumnaveragestoimage-->274img[:middle]*=(bg[0]/np.tile(topCol,(middle,1)))275img[middle:]*=bg[1]/np.tile(botCol,(middle,1))276TypeError:Cannotcastufuncmultiplyoutputfromdtype('float64')todtype('int16
我在我的Mac上运行python2.7，并且我正在与使用Ubuntu的其他人一起开展一个小组编码项目。每隔一段时间，由于转换规则错误，他们编写的代码将无法在我的计算机上运行:273#Applycolumnaveragestoimage-->274img[:middle]*=(bg[0]/np.tile(topCol,(middle,1)))275img[middle:]*=bg[1]/np.tile(botCol,(middle,1))276TypeError:Cannotcastufuncmultiplyoutputfromdtype('float64')todtype('int16
我正在处理不同形状的数组，我想用numpy.save保存它们，所以，考虑我有mat1=numpy.arange(8).reshape(4,2)mat2=numpy.arange(9).reshape(2,3)numpy.save('mat.npy',numpy.array([mat1,mat2]))它有效。但是，当我有两个具有相同尺寸的一维矩阵时，它就不起作用了。mat1=numpy.arange(8).reshape(2,4)mat2=numpy.arange(10).reshape(2,5)numpy.save('mat.npy',numpy.array([mat1,mat2]))
我正在处理不同形状的数组，我想用numpy.save保存它们，所以，考虑我有mat1=numpy.arange(8).reshape(4,2)mat2=numpy.arange(9).reshape(2,3)numpy.save('mat.npy',numpy.array([mat1,mat2]))它有效。但是，当我有两个具有相同尺寸的一维矩阵时，它就不起作用了。mat1=numpy.arange(8).reshape(2,4)mat2=numpy.arange(10).reshape(2,5)numpy.save('mat.npy',numpy.array([mat1,mat2]))
我试图找到矩阵的特征值乘以它的转置，但我无法使用numpy来完成。testmatrix=numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])prod=testmatrix*testmatrix.Tprinteig(prod)我预计该产品会得到以下结果:51117231125395317396183235383113和特征值:0.00000.00000.3929203.6071当将testmatrix与其转置相乘时，我得到ValueError:shapemismatch:objectscannotbebroadcasttoasingleshape。这在MatLab
我试图找到矩阵的特征值乘以它的转置，但我无法使用numpy来完成。testmatrix=numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])prod=testmatrix*testmatrix.Tprinteig(prod)我预计该产品会得到以下结果:51117231125395317396183235383113和特征值:0.00000.00000.3929203.6071当将testmatrix与其转置相乘时，我得到ValueError:shapemismatch:objectscannotbebroadcasttoasingleshape。这在MatLab
为什么会这样:a=np.random.rand(10,20)x_range=np.arange(10)y_range=np.arange(20)a_tmp=a[x_range但事实并非如此:a=np.random.rand(10,20)x_range=np.arange(10)y_range=np.arange(20)b=a[x_range 最佳答案 Numpy引用文档的pageonindexing包含答案，但需要仔细阅读。这里的答案是，使用bool值索引等同于使用通过首先使用np.nonzero转换bool数组获得的整数数组进行索
