我在读取CSV文件时遇到了NumPy1.10.2的以下问题。我不知道如何为genfromtxt提供显式数据类型。这是CSV，minimal.csv:x,y1,hello2,hello3,jello4,jelly5,belly这里我尝试用genfromtxt来阅读它:importnumpynumpy.genfromtxt('minimal.csv',dtype=(int,str))我也试过:importnumpynumpy.genfromtxt('minimal.csv',names=True,dtype=(int,str))无论如何，我得到了错误:Traceback(mostrecen

回答这个question，其他一些人和我实际上是错误的，认为以下方法可行:说一个有test=[[[0],1],[[1],1]]importnumpyasnpnptest=np.array(test)背后的原因是什么>>>nptest[:,0]==[1]array([False,False],dtype=bool)虽然有>>>nptest[0,0]==[1],nptest[1,0]==[1](False,True)或>>>nptest==[1]array([[False,True],[False,True]],dtype=bool)或>>>nptest==1array([[False,T

当我意识到dtypes参数鲜为人知的行为时，我只是在摆弄numpy数组。它似乎随着输入的变化而变化。例如，t=np.array([2,2])t.dtype给出dtype('int32')但是，t=np.array([2,22222222222])t.dtype给出dtype('int64')所以，我的第一个问题是:这是如何计算的？它是否使适合最大元素的数据类型作为所有元素的数据类型？如果是这样，您不认为它需要更多空间，因为它不必要地存储多余的内存以将2作为64位整数存储在第二个数组中吗？现在，如果我想像这样更改array([2,2])的第零个元素t=np.array([2,2])t[0

我将图像存储为2dnumpy数组(可能是多维)。我可以在那个反射(reflect)二维滑动窗口的数组上创建一个View，但是当我reshape它以使每一行都是一个扁平化的窗口(行是窗口，列是该窗口中的一个像素)时，python会制作一个完整的副本。这样做是因为我使用的是典型的步幅技巧，并且新形状在内存中不连续。我需要这个，因为我将整个大图像传递给sklearn分类器，它接受二维矩阵，其中没有批处理/部分拟合过程，并且完整的扩展副本对于内存来说太大了。我的问题:有没有办法在不完全复制View的情况下做到这一点？我相信答案要么是(1)我忽略的关于strides或numpy内存管理的东西，要

我想将numpydatetime64数据存储在PyTablesTable中。我想在不使用Pandas的情况下执行此操作。到目前为止我尝试了什么设置In[1]:importtablesastbIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:fromdatetimeimportdatetime创建数据In[4]:data=[(1,datetime(2000,1,1,1,1,1)),(2,datetime(2001,2,2,2,2,2))]In[5]:rec=np.array(data,dtype=[('a','i4'),('b','M8[us]')])In[6]:rec#anumpy

对于一个python项目，我经常发现自己要reshape和重新排列n维numpy数组。但是，我很难确定如何解决问题、可视化reshape方法的结果以及知道我的解决方案是有效的。当遇到这样的问题时，我的策略是启动ipython，加载一些示例数据并反复试验，直到找到transpose()、reshape()和swapaxes()的组合。这得到了想要的结果。它完成了工作，但没有真正了解正在发生的事情，并且经常产生难以维护的代码。所以，我的问题是关于寻找策略。你如何处理这样的问题？当你必须以所需的格式塑造一个ndarray时，你如何在脑海中想象它？您如何采取正确的行动？为了让回答更具体一点，举

我这辈子都想不通。我正在尝试删除数组第二个轴上的所有其他元素。我在MATLAB中用arr(:,:,2:2:end)=[];做了这个，但是当我尝试在Python中做同样的事情并比较两个输出时，我得到了不同的结果矩阵。我试过arr=np.delete(arr,np.arange(0,arr.shape[2],2),2)和arr=arr[:,:,1::2]，但似乎都没有想出我用MATLAB得到的东西。例子:MATLABdisp(['before:',str(arr[21,32,11])])arr(:,:,2:2:end)=[];disp(['after:',str(arr[21,32,11]

例如x=np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]),2,axis=1)给你x=array([[1,1,2,2],[3,3,4,4]])但是有什么可以执行的吗x=np.*inverse_repeat*(np.array([[1,1,2,2],[3,3,4,4]]),axis=1)给你x=array([[1,2],[3,4]]) 最佳答案 常规切片应该有效。对于您想要反转重复的轴，使用::number_of_repetitionsx=np.repeat(np.array([[1,2],[3,4]]),4,axis

我有350个文档分数，当我绘制它们时，它们具有以下形状:docScores=[(0,68.62998962),(1,60.21374512),(2,54.72480392),(3,50.71389389),(4,49.39723969),...,(345,28.3756237),(346,28.37126923),(347,28.36397934),(348,28.35762787),(349,28.34219933)]我发布了完整的数组here在pastebin(它对应于下面代码中的dataPoints列表)。现在，我原本需要找到elbowpoint这个L-shape曲线，我发现这要

是否有一种方便的方法来初始化根据Kroneckerdelta定义的Numpy数组？在理想世界中，会有一个名为kron_delta的函数，如果我设置M=kron_delta('ij,kl',5)，则M将是一个5x5x5x5数组，其中M[i,j,k,l]=1只要i=j且k=l，否则为0。我的问题是是否存在像kron_delta这样的函数。跟进:如果不是，是否还有一种方便的方法来初始化数组delta(ijk)(即nxnxn数组，当所有索引相等时为1，否则为0)？ 最佳答案 使用numpy的einsum的替代解决方案:n=5M=np.ein