为什么numpy.may_share_memory存在？给出准确结果的挑战是什么？numpy.may_share_memory方法是否已弃用？numpy.may_share_memory可能会给出误报，但不会给出漏报。numpy.shares_memory是否没有给出任何误报也没有任何漏报？我使用numpy版本1.11.2。参见:numpy.may_share_memorynumpy.shares_memoryversion1.11.2sourceongithub 最佳答案 引用releasenotesfor1.11.0:Anewf

给定两个向量，我想创建一个指标矩阵。例如，给定a=np.array([5,5,3,4,4,4])和b=np.array([5,4,3])，结果应该是543510051003001401040104010实现此目标的最简单方法是什么？ 最佳答案 使用NumPybroadcasting-(a[:,None]==b).astype(int)sample运行-In[104]:aOut[104]:array([5,5,3,4,4,4])In[105]:bOut[105]:array([5,4,3])In[106]:(a[:,None]==b)

我知道类似这个问题的问题已经被问过很多次了，但是对类似问题的所有回答似乎只适用于二维数组。我对np.argsort()的理解是np.sort(array)==array[np.argsort(array)]应该是True。我发现如果np.ndim(array)==2这确实是正确的，但如果np.ndim(array)>2会给出不同的结果。例子:>>>array=np.array([[[0.81774634,0.62078744],[0.43912609,0.29718462]],[[0.1266578,0.82282054],[0.98180375,0.79134389]]])>>>np

我有一个二进制文件，其中包含一个由32位float组成的密集n*m矩阵。将其读入按Fortran排序的numpy数组的最有效方法是什么？该文件的大小为数GB。我可以控制格式，但它必须紧凑(即长度约为4*n*m字节)并且必须易于从非Python代码生成。edit:方法直接生成Fortran序矩阵是势在必行的(由于数据量大，我无力先创建C序矩阵再进行变换到单独的Fortran订购副本中。) 最佳答案 NumPy提供fromfile()读取二进制数据。a=numpy.fromfile("filename",dtype=numpy.floa

我有一个一维NumPy数组:a=numpy.array([2,3,3])我想要所有元素的乘积，在本例中为18。我能找到的唯一方法是:b=reduce(lambdax,y:x*y,a)看起来很漂亮，但速度不是很快(我经常需要这样做)。是否有一个numpy方法可以做到这一点？如果不是，最有效的方法是什么？我的真实世界数组有39个浮点元素。 最佳答案 在NumPy中你可以尝试:numpy.prod(a)对于更大的数组numpy.arange(1,40)/10.:array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,

我有一个numpy向量数组，我需要将其乘以一个标量数组。例如:>>>importnumpy>>>x=numpy.array([0.1,0.2])>>>y=numpy.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]])我可以像这样乘以单个元素:>>>x[0]*y[0]array([0.11,0.22,0.33])但是当我尝试将整个数组相互相乘时，我得到:>>>x*yTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inValueError:shapemismatch:objectscannotbebroadcasttoasingl

假设我定义了一个3x3x3的numpy数组x=numpy.arange(27).reshape((3,3,3))现在，我可以用x[:,0,1]得到一个包含每个3x3子数组的(0,1)元素的数组，它返回array([1,10,19])。如果我有一个元组(m,n)并想检索存储在元组中的每个子数组(0,1)的(m,n)元素怎么办？例如，假设我有t=(0,1)。我试过x[:,t]，但它没有正确的行为-它返回每个子数组的第0行和第1行。我找到的最简单的解决方案是x.transpose()[tuple(reversed(t))].transpose()但我相信一定有更好的方法。当然，在这种情况下，

保存numpy掩码数组的最有效方法是什么？不幸的是numpy.save不起作用:importnumpyasnpa=np.ma.zeros((500,500))np.save('test',a)这给出了一个:NotImplementedError:Notimplementedyet,sorry...一种方法似乎是使用pickle，但遗憾的是效率不高(文件很大)，而且与平台无关。另外，netcdf4似乎可行，但仅保存一个简单的数组就有很大的开销。有人遇到过这个问题吗？我很想做array.data的numpy.save和另一个用于掩码。 最佳答案

我的代码中有以下表达式:a=(b/x[:,np.newaxis]).sum(axis=1)其中b是形状为(M,N)的数组，x是形状为(M,)。现在，b实际上是稀疏的，因此为了提高内存效率，我想用scipy.sparse.csc_matrix或csr_matrix代替。但是，以这种方式进行的广播并未实现(即使保证除法或乘法保持稀疏性)(x的条目非零)，并引发NotImplementedError.是否有一个我不知道的sparse函数可以满足我的要求？(dot()会沿着错误的轴求和。) 最佳答案 如果b是CSC格式，那么b.data有b

这个问题在这里已经有了答案:TypeError:unsupportedoperandtype(s)for&:'float'and'float'(1个回答)关闭6年前。我正在尝试使用以下代码将连续变量转换为分类变量:defscore_to_categorical(x):ifx=0.25&x=0.5&x但我收到以下错误:---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1ConceptTemp['S