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
我正在尝试实现一个numpy函数，它将2D数组的每一行中的最大值替换为1，并将所有其他数字替换为零:>>>a=np.array([[0,1],...[2,3],...[4,5],...[6,7],...[9,8]])>>>b=some_function(a)>>>b[[0.1.][0.1.][0.1.][0.1.][1.0.]]到目前为止我所做的尝试defsome_function(x):a=np.zeros(x.shape)a[:,np.argmax(x,axis=1)]=1returna>>>b=some_function(a)>>>b[[1.1.][1.1.][1.1.][1.1
我正在尝试实现一个numpy函数，它将2D数组的每一行中的最大值替换为1，并将所有其他数字替换为零:>>>a=np.array([[0,1],...[2,3],...[4,5],...[6,7],...[9,8]])>>>b=some_function(a)>>>b[[0.1.][0.1.][0.1.][0.1.][1.0.]]到目前为止我所做的尝试defsome_function(x):a=np.zeros(x.shape)a[:,np.argmax(x,axis=1)]=1returna>>>b=some_function(a)>>>b[[1.1.][1.1.][1.1.][1.1
实现一个系统，当涉及到繁重的数学工作时，我希望尽可能少做。我知道numpy对象的内存存在问题，因此实现了惰性键缓存以避免整个“过早优化”参数。defmagic(numpyarg,intarg):key=str(numpyarg)+str(intarg)try:ret=self._cache[key]returnretexcept:pass...herebedragons...self._cache[key]=valuereturnvalue但是由于字符串转换需要相当长的时间...t=timeit.Timer("str(a)","importnumpy;a=numpy.random.ra
实现一个系统，当涉及到繁重的数学工作时，我希望尽可能少做。我知道numpy对象的内存存在问题，因此实现了惰性键缓存以避免整个“过早优化”参数。defmagic(numpyarg,intarg):key=str(numpyarg)+str(intarg)try:ret=self._cache[key]returnretexcept:pass...herebedragons...self._cache[key]=valuereturnvalue但是由于字符串转换需要相当长的时间...t=timeit.Timer("str(a)","importnumpy;a=numpy.random.ra
我在Python中有一个numpy数组，我想在屏幕上将它显示为光栅图像。最简单的方法是什么？它不需要特别花哨或有一个漂亮的界面，我需要做的就是将数组的内容显示为灰度光栅图像。我正在尝试使用NumPy将我的一些IDL代码转换为Python，并且基本上正在寻找IDL中tv和tvscl命令的替代品。 最佳答案 根据您的需要，matplotlib'simshow或glumpy可能是最好的选择。Matplotlib无限灵活，但速度较慢(即使您做对了所有事情，matplotlib中的动画也可能非常耗费资源。)。但是，您将拥有一个非常棒的功能齐全
我在Python中有一个numpy数组，我想在屏幕上将它显示为光栅图像。最简单的方法是什么？它不需要特别花哨或有一个漂亮的界面，我需要做的就是将数组的内容显示为灰度光栅图像。我正在尝试使用NumPy将我的一些IDL代码转换为Python，并且基本上正在寻找IDL中tv和tvscl命令的替代品。 最佳答案 根据您的需要，matplotlib'simshow或glumpy可能是最好的选择。Matplotlib无限灵活，但速度较慢(即使您做对了所有事情，matplotlib中的动画也可能非常耗费资源。)。但是，您将拥有一个非常棒的功能齐全
numpy中最简单的反转数组最内部值的方法是什么:array([[[1,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]],[[1,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]]])这样我得到以下结果:array([[[2,1,1,1],[3,2,2,2],[4,3,3,3]],[[2,1,1,1],[3,2,2,2],[4,3,3,3]]])非常感谢! 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpa=np.array([[[10,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]],[[1,1,1,2],[2,2
numpy中最简单的反转数组最内部值的方法是什么:array([[[1,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]],[[1,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]]])这样我得到以下结果:array([[[2,1,1,1],[3,2,2,2],[4,3,3,3]],[[2,1,1,1],[3,2,2,2],[4,3,3,3]]])非常感谢! 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpa=np.array([[[10,1,1,2],[2,2,2,3],[3,3,3,4]],[[1,1,1,2],[2,2
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭2年前。Improvethisquestion我已经使用非常大的DataFrame工作了一段时间，并且一直在使用csv格式来存储输入数据和结果。我注意到读取和写入这些文件需要花费大量时间，例如，这会大大减慢数据的批处理速度。我想知道文件格式本身是否相关。有没有更快地读取/写入PandasDataFrame和/或Numpy数组的首选文件格式？ 最佳答案
