我有成千上万个NumPybool数组，我想将它们用作字典的键。(这个字典的值是我们观察每个数组的次数。)因为NumPy数组不可散列并且不能用作键本身。我想尽可能高效地序列化这些数组。我们有两个关于效率的定义，在这里:内存使用效率；越小越好计算时间序列化和重构数组的效率；时间越少越好我希望在这两个相互竞争的利益之间取得良好的平衡，但是，高效的内存使用对我来说更为重要，我愿意牺牲计算时间。我希望有两个属性可以使这项任务更容易:我可以保证所有数组的大小和形状都相同数组是bool值，这意味着可以将它们简单地表示为1和0的序列，一个位序列是否有一个高效的Python(2.7，或者，如果可能的话，

对于二维索引的随机数组中的每个元素(可能有重复项)，我想“+=1”到二维零数组中的相应网格。但是，我不知道如何优化计算。使用标准的for循环，如下所示，definteradd():U=100input=np.random.random(size=(5000,2))*Uidx=np.floor(input).astype(np.int)grids=np.zeros((U,U))foriinrange(len(input)):grids[idx[i,0],idx[i,1]]+=1returngrids运行时间可能非常重要:>>timeit(interadd,number=5000)43.6

我有一个3维数组，我想使用一个与3维数组最右边的两个维度相同的2维数组来屏蔽它。有没有一种方法可以在不编写以下循环的情况下执行此操作？importnumpyasnpnx=2nt=4field3d=np.random.rand(nt,nx,nx)field2d=np.random.rand(nx,nx)field3d_mask=np.zeros(field3d.shape,dtype=bool)fortinrange(nt):field3d_mask[t,:,:]=field2d>0.3field3d=np.ma.array(field3d,mask=field3d_mask)print

考虑一组数字:In[8]:importnumpyasnpIn[9]:x=np.array([np.random.random()foriinrange(10)])In[10]:xOut[10]:array([0.62594394,0.03255799,0.7768568,0.03050498,0.01951657,0.04767246,0.68038553,0.60036203,0.3617409,0.80294355])现在我想按以下方式将这个集合转换成另一个集合y:对于x中的每个元素i，相应的元素y中的j将是x中小于i的其他元素的数量。例如，上面给出的x看起来像:In[25]:yO

本题基于this较旧的问题:Givenanarray:In[122]:arr=np.array([[1,3,7],[4,9,8]]);arrOut[122]:array([[1,3,7],[4,9,8]])Andgivenitsindices:In[127]:np.indices(arr.shape)Out[127]:array([[[0,0,0],[1,1,1]],[[0,1,2],[0,1,2]]])HowwouldIbeabletostackthemneatlyoneagainsttheothertoformanew2Darray?ThisiswhatI'dlike:array(

这个问题在这里已经有了答案:Numpysumelementsinarraybasedonitsvalue(2个答案)关闭4年前。也许以前有人问过，但我找不到了。有时我有一个索引I，我想相应地将这个索引从另一个数组依次添加到一个numpy数组。例如:A=np.array([1,2,3])B=np.array([10,20,30])I=np.array([0,1,1])foriinrange(len(I)):A[I[i]]+=B[i]print(A)打印预期的(正确的)值:[11523]同时A[I]+=Bprint(A)得到预期的(错误的)答案[11323].有没有办法以矢量化的方式做我想

我有两个数组x和y:x=np.array([6,3,5,2,1,4,9,7,8])y=np.array([2,1,3,5,3,9,8,10,7])我正在寻找局部最小值和最大值的索引，如下所示:sortId=np.argsort(x)x=x[sortId]y=y[sortId]minm=np.array([])maxm=np.array([])whilei=y[i]):i=i+1maxm=np.insert(maxm,0,i)i++while(y[i+1]这段代码有什么问题？答案应该是minima=[2,5,7]的索引以及maxima=[1,3,6]。 最佳答

这是一个允许步进小数增量的自定义函数:defmy_range(start,stop,step):i=startwhilei它是这样工作的:out=list(my_range(0,1,0.1))print(out)[0,0.1,0.2,0.30000000000000004,0.4,0.5,0.6,0.7,0.7999999999999999,0.8999999999999999,0.9999999999999999]现在，这并不奇怪。发生这种情况是可以理解的，因为float不准确并且0.1在内存中没有准确的表示。因此，这些精度误差是可以理解的。另一方面，以numpy为例:importn

在下面的代码中是否有任何pythonic方法来删​​除for循环和if/else。此代码遍历NumPy数组并检查条件并根据条件更改值。>>>importnumpyasnp>>>x=np.random.randint(100,size=(10,5))>>>xarray([[79,50,18,55,35],[46,71,46,95,52],[97,37,71,2,79],[80,96,60,85,72],[6,52,63,86,38],[35,50,13,93,54],[69,21,4,40,53],[83,7,30,16,78],[18,34,91,67,89],[82,16,16,24

这里是R和Python的长期用户。我使用R进行日常数据分析，使用Python处理文本处理和shell脚本等较重的任务。我正在处理越来越大的数据集，当我得到这些文件时，这些文件通常是二进制文件或文本文件。在大多数情况下，我通常做的事情是应用统计/机器学习算法并创建统计图形。我有时将R与SQLite一起使用，并为迭代密集型任务编写C；在研究Hadoop之前，我正在考虑在NumPy/Scipy上投入一些时间，因为我听说它具有更好的内存管理[并且对于具有我背景的人来说，向Numpy/Scipy的过渡似乎没有那么大]-我想知道是否有人有经验使用这两者并可以评论这方面的改进，以及Numpy中是否有