我在教程中看到(没有进一步解释)我们可以使用x-=np.mean(x,axis=0)将数据处理为零均值，并使用规范化数据x/=np.std(x,axis=0).谁能详细说明这两段代码，我从文档中得到的唯一信息是np.mean计算算术平均值计算沿特定轴的平均值，而np.std这样做是为了标准偏差。 最佳答案 这也称为zscore.SciPy有一个实用程序:>>>fromscipyimportstats>>>stats.zscore([0.7972,0.0767,0.4383,0.7866,0.8091,...0.1954,0.6307

有什么方法可以从numpy数组中的任何类创建对象吗？像这样的东西:a=zeros(4)foriinrange(4):a[i]=Register()谢谢 最佳答案 是的，你可以这样做:a=numpy.array([Register()for_inrange(4)])这里，a.dtype是dtype('object')。或者，如果您确实需要为您的数组保留内存，然后逐个元素地构建它，您可以这样做:a=numpy.empty(shape=(4,),dtype=object)a[0]=Register()#etc.

可以如下选择numpy数组中的元素a=np.random.rand(100)sel=a>0.5#selectelementsthataregreaterthan0.5a[sel]=0#dosomethingwiththeselectionb=np.array(list('abcabcabc'))b[b==a]='A'#convertallthea'stoA'snp.where函数使用此属性来检索索引:indices=np.where(a>0.9)我想做的是能够在这种元素选择中使用正则表达式。例如，如果我想从上面的b中选择匹配[Aab]正则表达式的元素，我需要编写以下代码:regexp=

我正在尝试获取浮点类型的numpy数组的bincount:w=np.array([0.1,0.2,0.1,0.3,0.5])printnp.bincount(w)如何将bincount()用于浮点值而不是整数？ 最佳答案 在使用bincount之前，您需要使用numpy.unique。否则你在计算什么是模棱两可的。对于numpy数组，unique应该比Counter快得多。>>>w=np.array([0.1,0.2,0.1,0.3,0.5])>>>uniqw,inverse=np.unique(w,return_inverse=T

将向量转换为二维数组的最佳方法是什么？例如，大小为(10,)的向量ba=rand(10,10)b=a[1,:]b.shapeOut:(10L,)可以转换为大小为(10,1)的数组b=b.reshape(len(b),1)有没有更简洁的方法呢？ 最佳答案 由于在使用a[1,:]进行索引时丢失了一个维度，因此需要替换丢失的维度以保持2D形状。考虑到这一点，您可以使用以下语法进行选择:b=a[1,:,None]那么b的形状为(10,1)。请注意，None与np.newaxis相同，并插入一个长度为1的新轴。(这与编写b=a[1,:][:,

我有一个像这样的numpy数组:A=array([[1,3,2,7],[2,4,1,3],[6,1,2,3]])我想按降序对这个矩阵的行进行排序，并像这样获取排序矩阵的参数:As=array([[3,1,2,0],[1,3,0,2],[0,3,2,1]])我做了以下事情:importnumpyA=numpy.array([[1,3,2,7],[2,4,1,3],[6,1,2,3]])As=numpy.argsort(A,axis=1)但这给了我升序排序。此外，在我花了一些时间在互联网上寻找解决方案之后，我希望numpy中的argsort函数必须有一个参数可以颠倒排序顺序。但是，显然没有

我在RGB空间中有一个图像数组，并希望将alphachannel添加为全零。具体来说，我有一个形状为(205,54,3)的numpy数组，我想将形状更改为(205,54,4)，第三维中的附加点全部为0.0'秒。哪个numpy操作可以实现这一点？ 最佳答案 您可以使用其中一个堆栈函数(stack/hstack/vstack/dstack/concatenate)将多个数组连接在一起。numpy.dstack((your_input_array,numpy.zeros((205,54))))

我有一个名为dt的numpy数组。每个元素都是datetime.timedelta类型。例如:>>>dt[0]datetime.timedelta(0,1,36000)如何将dt转换为仅包含秒数而不循环的数组dt_sec？我目前的解决方案(可行，但我不喜欢)是:dt_sec=zeros((len(dt),1))foriinrange(0,len(dt),1):dt_sec[i]=dt[i].total_seconds()我尝试使用dt.total_seconds()但当然没有用。关于如何避免此循环的任何想法？谢谢 最佳答案 impo

我仍在使用ctypes为我的c代码编写python接口(interface)。今天我用python版本替换了我的文件读取功能，它是由其他人使用NumPy编写的。“旧”c版本是使用byref(p_data)而p_data=PFloat()调用的(见下文)。main函数接受p_data。旧文件阅读:p_data=POINTER(c_float)foo.read(filename,byref(p_data))result=foo.pymain(p_data)另一方面，python文件读取函数返回一个NumPy数组。我现在的问题是:如何将NumPy数组转换为POINTER(c_float)？我

错误Numpyerror:Matrixissingular具体是什么意思(使用linalg.solve函数时)？我在Google上查看过，但找不到任何可以说明此错误发生时间的信息。 最佳答案 奇异矩阵是不可逆的。这意味着您要求解的方程组没有唯一解；linalg.solve无法处理这个问题。您可能会发现linalg.lstsq提供了一个可用的解决方案。 关于python-NumPy错误:Singularmatrix，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：