我正在使用Numpy进行图像处理，特别是运行标准差拉伸(stretch)。这将读取X列，找到Std。并执行百分比线性拉伸(stretch)。然后迭代到下一个“组”列并执行相同的操作。输入图像是一个1GB、32位、单波段光栅，需要相当长的时间来处理(小时)。下面是代码。我意识到我有3个嵌套的for循环，这大概是瓶颈发生的地方。如果我在“盒子”中处理图像，也就是说加载一个[500,500]的数组并遍历图像处理时间非常短。不幸的是，相机错误要求我在极长的strip(52,000x4)(y,x)中迭代以避免strip。如有任何关于加快速度的建议，我们将不胜感激:defbox(dataset,o

argsort()函数返回一个索引矩阵，可用于索引原始数组，以便结果与sort()结果匹配。有没有办法应用这些索引？我有两个数组，一个是用来获取排序顺序的数组，另一个是一些关联的数据。我想计算assoc_data[array1.argsort()]但这似乎不起作用。这是一个例子:z=array([1,2,3,4,5,6,7])z2=array([z,z*z-7])i=z2.argsort()z2=array([[1,2,3,4,5,6,7],[-6,-3,2,9,18,29,42]])i=array([[1,1,1,0,0,0,0],[0,0,0,1,1,1,1]])我想将i应用于z2

我需要一个好的、快速的方法来从一个可以有任意多个nan和/或inf值的numpy数组中找到10个最小的实数值。我需要确定这些最小实际值的索引，而不是这些值本身。我从numpy中找到了argmin和nanargmin函数。他们并没有真正完成工作，因为我还想指定超过1个值，例如我想要最小的100个值。此外，当它出现在数组中时，它们都返回-inf值作为最小值。heapq.nsmallest有点工作，但它也返回nan和-inf值作为最小值。它也没有给我我正在寻找的索引。如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 唯一应该将其丢弃的值是负无限值

假设我有以下数组:a=np.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12],[3,5,6,7,8,9]])我想对第一行的前两个值求和:1+2=3，然后是下两个值:3+4=7，然后是5+6=11，每一行依此类推。我想要的输出是这样的:array([[3,7,11],[15,19,23],[8,13,17]])我有以下解决方案:defsum_chunks(x,chunk_size):rows,cols=x.shapex=x.reshape(x.size/chunk_size,chunk_size)returnx.sum(axis=1).reshape(rows,

我在python中使用TA-Lib包装器时出现AssertionError。你能看看我的代码吗？非常感谢您的帮助。importnumpyasnpimporttalib#Thisworkstest_data=np.random.random(5)np_out=talib.SMA(test_data,3)printnp_out#Howcomethisdoesnotwork?Ineedtofixreal_data=[135.01,133.0,134.0,131.0,133.0,131.0]np_real_data=np.array(real_data,dtype=np.object)np_o

我正在寻求解决以下类型的问题:Aw=xBw其中x是一个标量(特征值)，w是一个特征向量、A和B是等维的对称方形numpy矩阵。如果A和B是dxd，我应该能够找到dx/w对。我将如何在numpy中解决这个问题？我正在查看Scipy文档，但没有找到我想要的东西。 最佳答案 对于实对称或复杂的Hermitian稠密矩阵，您可以使用scipy.linalg.eigh()解决广义特征值问题。为避免提取所有特征值，您可以使用subset_by_index仅指定所需的特征值:fromscipy.linalgimporteigheigvals,ei

例如，如果我有两个numpy一维数组x=np.array([1,2,3])y=np.array([11,22,33])如何将它们压缩到Numpy二维坐标数组中？如果我这样做:x1,x2,x3=zip(*(x,y))结果是列表类型，不是Numpy数组。所以我有做x1=np.asarray(x1)等等..有没有更简单的方法，我不需要在每个坐标上调用np.asarray？是否有返回Numpy数组的Numpyzip函数？ 最佳答案 就用x1,x2,x3=np.vstack([x,y]).T 关于

最近我回复了THIS需要2个列表相乘的问题，一些用户建议使用numpy的以下方法，我认为这是正确的方法:(a.T*b).T我还发现aray.resize()具有与此相同的性能。无论如何，另一个答案建议使用列表理解的解决方案:[[m*nforninsecond]form,secondinzip(b,a)]但在基准测试之后，我发现列表理解比numpy执行得更快:fromtimeitimporttimeits1="""a=[[2,3,5],[3,6,2],[1,3,2]]b=[4,2,1][[m*nforninsecond]form,secondinzip(b,a)]"""s2="""a=n

如果我初始化一个python列表x=[[],[],[]]print(x)然后它返回[[],[],[]]但是如果我对一个numpy数组做同样的事情x=np.array([np.array([]),np.array([]),np.array([])])print(x)然后它只返回[]如何让它返回一个嵌套的空列表，就像它返回一个普通的python列表一样？ 最佳答案 它实际上确实返回一个嵌套的空列表。例如，试试x=np.array([np.array([]),np.array([]),np.array([])])>>>array([],s

我有一个RGB图像img是(2560L,1920L,3L)和另一个单channel图像mask形状(2560L，1920L)。现在，我想制作形状为(2560L,1920L,3L)的mask，即我想将这个单channel数据复制到所有三个channel中。我正在做如下。np.array([[[j,j,j]forjini]foriinmask])使用numpy是否有更快的方法？ 最佳答案 np.repeat(mask.reshape(2560L,1920L,1L),3,axis=2) 关于p