我是NumPy/SciPy的新手。从文档来看，预分配似乎更有效单个数组而不是调用追加/插入/连接。例如，要将一列1添加到数组中，我认为这样:ar0=np.linspace(10,20,16).reshape(4,4)ar0[:,-1]=np.ones_like(ar0[:,0])比这个更喜欢:ar0=np.linspace(10,20,12).reshape(4,3)ar0=np.insert(ar0,ar0.shape[1],np.ones_like(ar0[:,0]),axis=1)我的第一个问题是这是否正确(第一个更好)，我的第二个问题是，目前，我只是像这样预先分配我的数组(我在
我正在使用Pandas库进行遥感时间序列分析。最终我想通过使用block大小将我的DataFrame保存到csv，但我遇到了一个小问题。我的代码生成了6个NumPy数组，我将它们转换为Pandas系列。这些系列中的每一个都包含很多项目>>>prcpSeries.shape(12626172,)我想将系列添加到PandasDataFrame(df)中，以便将它们逐block保存到csv文件中。d={'prcp':pd.Series(prcpSeries),'tmax':pd.Series(tmaxSeries),'tmin':pd.Series(tminSeries),'ndvi':pd
我正在使用Pandas库进行遥感时间序列分析。最终我想通过使用block大小将我的DataFrame保存到csv，但我遇到了一个小问题。我的代码生成了6个NumPy数组，我将它们转换为Pandas系列。这些系列中的每一个都包含很多项目>>>prcpSeries.shape(12626172,)我想将系列添加到PandasDataFrame(df)中，以便将它们逐block保存到csv文件中。d={'prcp':pd.Series(prcpSeries),'tmax':pd.Series(tmaxSeries),'tmin':pd.Series(tminSeries),'ndvi':pd
假设我有a=array([[1,2],[3,4]])和b=array([1,1])我想在索引a中使用b，也就是做a[b]得到4而不是[[3,4],[3,4]]我应该可以的a[tuple(b)]有没有更好的方法？谢谢 最佳答案 根据NumPytutorial，正确的做法是:a[tuple(b)] 关于python-用另一个numpy数组索引numpy数组，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
假设我有a=array([[1,2],[3,4]])和b=array([1,1])我想在索引a中使用b，也就是做a[b]得到4而不是[[3,4],[3,4]]我应该可以的a[tuple(b)]有没有更好的方法？谢谢 最佳答案 根据NumPytutorial，正确的做法是:a[tuple(b)] 关于python-用另一个numpy数组索引numpy数组，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
我试图在一个非常大的二维numpy数组的一维上找到最小数组索引。我发现这非常慢(已经尝试用瓶颈加速它，这只是一个很小的改进)。但是，采用直线最小值似乎要快一个数量级:importnumpyasnpimporttimerandvals=np.random.rand(3000,160000)start=time.time()minval=randvals.min(axis=0)print"Took{0:.2f}secondstocomputemin".format(time.time()-start)start=time.time()minindex=np.argmin(randvals,
我试图在一个非常大的二维numpy数组的一维上找到最小数组索引。我发现这非常慢(已经尝试用瓶颈加速它，这只是一个很小的改进)。但是，采用直线最小值似乎要快一个数量级:importnumpyasnpimporttimerandvals=np.random.rand(3000,160000)start=time.time()minval=randvals.min(axis=0)print"Took{0:.2f}secondstocomputemin".format(time.time()-start)start=time.time()minindex=np.argmin(randvals,
我有一个描述polycube的3dnumpy数组(想象一个3D俄罗斯方block)。如何计算所有24次旋转？Numpy的数组操作例程包括rot90方法，它给出了24个中的4个，但我不知道如何计算其余的。我唯一的想法是将3d数组转换为2d坐标矩阵，乘以旋转矩阵，然后再转换回来。但我宁愿直接使用3d数组。2x2x2数组示例:>>>fromnumpyimportarray>>>polycubearray([[[1,0],[1,0]],[[1,1],[0,0]]])3x3x3数组示例:array([[[1,1,0],[1,1,0],[0,0,0]],[[0,0,0],[1,0,0],[1,0,
我有一个描述polycube的3dnumpy数组(想象一个3D俄罗斯方block)。如何计算所有24次旋转？Numpy的数组操作例程包括rot90方法，它给出了24个中的4个，但我不知道如何计算其余的。我唯一的想法是将3d数组转换为2d坐标矩阵，乘以旋转矩阵，然后再转换回来。但我宁愿直接使用3d数组。2x2x2数组示例:>>>fromnumpyimportarray>>>polycubearray([[[1,0],[1,0]],[[1,1],[0,0]]])3x3x3数组示例:array([[[1,1,0],[1,1,0],[0,0,0]],[[0,0,0],[1,0,0],[1,0,
我有一个形状为(30,480,640)的numpyndarray，第1和第2轴代表位置(纬度和经度)，第0轴包含实际数据点。我想在每个轴上使用最常见的值位置，即构造一个形状为(1,480,640)的新数组。即:>>>dataarray([[[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19]],[[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19]],[[40,40,42,43,44],[45,46,47,48,49],[50,51,52,53,54],[55,5
