假设我有以下两个numpy数组:In[251]:m=np.array([[1,4],[2,5],[3,6]])In[252]:mOut[252]:array([[1,4],[2,5],[3,6]])In[253]:c=np.array([200,400])In[254]:cOut[254]:array([200,400])我想一步得到以下数组，但我这辈子都弄不明白:In[252]:kOut[252]:array([[200,800,400,1600],[400,1000,800,2000],[600,1200,1200,2400]]) 最佳答案

如何将pandas.DatetimeIndex转换为numpy.datetime64？我得到:>>>type(df.index.to_datetime())Out[56]:pandas.tseries.index.DatetimeIndexnumpy.array(datetimeindex,dtype=numpy.datetime64)安全吗？ 最佳答案 中的数据是datetime64dtype(准确地说是datetime64[ns])。只需获取索引的values属性即可。请注意，它将以纳秒为单位。

编写一些量子力学例程时，我发现了Python的NumPy的一个奇怪行为。当我对两个以上的数组使用NumPy的乘法时，我得到了错误的结果。在下面的代码中，我必须写:f=np.multiply(rowH,colH)A[row][col]=np.sum(np.multiply(f,w))产生正确的结果。然而，我最初的表述是这样的:A[row][col]=np.sum(np.multiply(rowH,colH,w))这不会产生错误信息，但会产生错误的结果。我认为我可以为numpy的乘法例程提供三个数组的错误在哪里？完整代码如下:fromnumpy.polynomial.hermiteimpo

如何删除numpy数组的前导/尾随零？importnumpyasnpa=np.array([0,0,0,3,2,-1,0,0,7,9,13,0,0,0,0,0,0,0])#Desiredoutput[3,2,-1,0,0,7,9,13]这行不通:a[a!=0]因为它会删除所有的零，包括内部的零。 最佳答案 使用numpy.trim_zeros:>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([0,0,0,3,2,-1,0,0,7,9,13,0,0,0,0,0,0,0])>>>np.trim_zeros(a)array

我有一个大的带符号字节的numpy数组(dtypeint8)。它包含整个范围内的值-128到+127。我想通过向每个元素添加128将有效地转换为无符号字节数组(dtypeuint8)，这样-128→0、0→128、+127→255，等等所以当然结果仍然适合一个无符号字节。给定正确数值结果的简单元素加法，但除了源数组之外还使用两倍的内存(dtypeint16)创建结果数组，即使只有结果元素的低字节是需要。>>>importnumpy>>>a=numpy.array([-128,-1,0,1,127],dtype=numpy.int8)>>>b=a+128>>>barray([0,127,

我想做这样的事情:a=#multi-dimensionalnumpyarrayares=#multi-dimarray,sameshapeasaa.shape>>>(45,72,37,24)#therelevantpointisthatalldimensionaredifferentv=#1Dnumpyarray,i.e.avectorv.shape>>>(37)#notethatvhasthesamelengthasthe3rddimensionofaforiinrange(37):ares[:,:,i,:]=a[:,:,i,:]*v[i]我认为必须有一种更紧凑的方法来使用numpy

如何从字符串中读取Numpy数组？取一个像这样的字符串:"[[0.55440.4456],[0.88110.1189]]"并将其转换为数组:a=from_string("[[0.55440.4456],[0.88110.1189]]")其中a成为对象:np.array([[0.5544,0.4456],[0.8811,0.1189]])。我正在寻找一个非常简单的界面。一种将二维数组(float)转换为字符串的方法，然后是一种将它们读回以重建数组的方法:arr_to_string(array([[0.5544,0.4456],[0.8811,0.1189]]))应该返回"[[0.5544

给定一个int类型的python变量，例如z=50type(z)##outputs是否有直接的方法将此变量转换为numpy.int64？看来必须将此变量转换为numpy数组，然后再将其转换为int64。这感觉很复杂。https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.types.html 最佳答案 z_as_int64=numpy.int64(z)就这么简单。不过，请确保您有充分的理由-有一些这样做的充分理由，但大多数时候，您可以直接使用常规int。

通常我会在for循环中反转3x3矩阵数组，如下例所示。不幸的是，for循环很慢。有没有更快、更有效的方法来做到这一点？importnumpyasnpA=np.random.rand(3,3,100)Ainv=np.zeros_like(A)foriinrange(100):Ainv[:,:,i]=np.linalg.inv(A[:,:,i]) 最佳答案 事实证明，您在numpy.linalg代码中被烧毁了两层。如果您查看numpy.linalg.inv，您会发现它只是对numpy.linalg.solve(A,inv(A.shape

我在编写的非常简单的代码中遇到了一些问题。我有4组数据，想使用numpypolyfit生成多项式最佳拟合线。其中3个列表在使用polyfit时产生数字，但第三个数据集在使用polyfit时产生NAN。下面是代码和打印输出。有任何想法吗？代码:所有的“ind_#”都是数据列表。下面将它们转换成numpy数组，然后可以生成多项式最佳拟合线ind_1=np.array(ind_1,np.float)dep_1=np.array(dep_1,np.float)x_1=np.arange(min(ind_1)-1,max(ind_1)+1,.01)ind_2=np.array(ind_2,np.