如果我有一个类似的数组a=np.array([2,3,-1,-4,3])我想将所有负数元素设置为零:[2,3,0,0,3]。如何在没有明确for的情况下使用numpy来做到这一点？我需要在计算中使用修改后的a，例如c=a*b其中b是另一个与原始a长度相同的数组结论importnumpyasnpfromtimeimporttimea=np.random.uniform(-1,1,20000000)t=time();b=np.where(a>0,a,0);print("1.",time()-t)a=np.random.uniform(-1,1,20000000)t=time();b=a.c
给定两个ndarraysold_set=[[0,1],[4,5]]new_set=[[2,7],[0,1]]我正在寻找两个数组之间各自值的平均值，以便数据最终类似于:end_data=[[1,4],[2,3]]基本上它会应用类似的东西foriinlen(old_set):end_data[i]=(old_set[i]+new_set[i])/2但我不确定要使用什么语法。。提前感谢您的帮助! 最佳答案 您可以创建一个3D数组，其中包含要平均的2D数组，然后沿axis=0平均使用np.mean或np.average(后者允许加权平均):
给定两个ndarraysold_set=[[0,1],[4,5]]new_set=[[2,7],[0,1]]我正在寻找两个数组之间各自值的平均值，以便数据最终类似于:end_data=[[1,4],[2,3]]基本上它会应用类似的东西foriinlen(old_set):end_data[i]=(old_set[i]+new_set[i])/2但我不确定要使用什么语法。。提前感谢您的帮助! 最佳答案 您可以创建一个3D数组，其中包含要平均的2D数组，然后沿axis=0平均使用np.mean或np.average(后者允许加权平均):
我用Numpy/Scipy/Matplotlib编写科学软件。在我的家用计算机上开发了应用程序后，我现在对编写简单的Web应用程序很感兴趣。示例:用户上传图像或音频文件，我的程序使用Numpy/Scipy对其进行处理，并使用Matplotlib在浏览器上显示输出，或者用户可以下载处理后的文件。我已经为安装了Python2.4.3但没有Numpy/Scipy的主机付费。我也没有通过命令行访问shell。只需拖放FTP。相当有限，但我可以让简单的Python/CGI脚本工作。令人惊讶的是，网络搜索显示很少有适合网络托管的选项已经内置了这些功能。(如果我错了，请指导我。)我正在学习Googl
我用Numpy/Scipy/Matplotlib编写科学软件。在我的家用计算机上开发了应用程序后，我现在对编写简单的Web应用程序很感兴趣。示例:用户上传图像或音频文件，我的程序使用Numpy/Scipy对其进行处理，并使用Matplotlib在浏览器上显示输出，或者用户可以下载处理后的文件。我已经为安装了Python2.4.3但没有Numpy/Scipy的主机付费。我也没有通过命令行访问shell。只需拖放FTP。相当有限，但我可以让简单的Python/CGI脚本工作。令人惊讶的是，网络搜索显示很少有适合网络托管的选项已经内置了这些功能。(如果我错了，请指导我。)我正在学习Googl
假设我有一个名为data.txt的数据文件，它看起来像:TIMEFXFYFZ0105612472526...在Python中运行:importnumpyasnpmyData=np.genfromtxt("data.txt",names=True)>>>printmyData["TIME"][0,1,2]我的数据文件顶部的名称会有所不同，所以我想做的是找出数据文件中我的数组的名称。我想要类似的东西:>>>printmyData.names[TIME,F0,F1,F2]我想只是读取数据文件并获取第一行并将其解析为单独的操作，但这似乎不是很有效或优雅。 最佳答案
假设我有一个名为data.txt的数据文件，它看起来像:TIMEFXFYFZ0105612472526...在Python中运行:importnumpyasnpmyData=np.genfromtxt("data.txt",names=True)>>>printmyData["TIME"][0,1,2]我的数据文件顶部的名称会有所不同，所以我想做的是找出数据文件中我的数组的名称。我想要类似的东西:>>>printmyData.names[TIME,F0,F1,F2]我想只是读取数据文件并获取第一行并将其解析为单独的操作，但这似乎不是很有效或优雅。 最佳答案
假设我有一个数组a=np.array([1,2,1,3,3,3,0])我如何(以Python方式高效地)找到a的哪些元素是重复的(即非唯一值)？在这种情况下，结果将是array([1,3,3])或可能是array([1,3])如果有效的话。我想出了一些似乎可行的方法:屏蔽m=np.zeros_like(a,dtype=bool)m[np.unique(a,return_index=True)[1]]=Truea[~m]设置操作a[~np.in1d(np.arange(len(a)),np.unique(a,return_index=True)[1],assume_unique=True
假设我有一个数组a=np.array([1,2,1,3,3,3,0])我如何(以Python方式高效地)找到a的哪些元素是重复的(即非唯一值)？在这种情况下，结果将是array([1,3,3])或可能是array([1,3])如果有效的话。我想出了一些似乎可行的方法:屏蔽m=np.zeros_like(a,dtype=bool)m[np.unique(a,return_index=True)[1]]=Truea[~m]设置操作a[~np.in1d(np.arange(len(a)),np.unique(a,return_index=True)[1],assume_unique=True
我在pandas中创建了一个TimeSeries:In[346]:fromdatetimeimportdatetimeIn[347]:dates=[datetime(2011,1,2),datetime(2011,1,5),datetime(2011,1,7),.....:datetime(2011,1,8),datetime(2011,1,10),datetime(2011,1,12)]In[348]:ts=Series(np.random.randn(6),index=dates)In[349]:tsOut[349]:2011-01-020.6900022011-01-051.00
