我有两个大小相同的numpy数组(它们恰好是48x365)，其中每个元素都是-1、0或1。我想比较两者，看看它们有多少次相同以及有多少次它们是不同的，同时在至少有一个数组没有数据的情况下一直打折。例如:forxinrange(48):foryinrange(365):ifarray1[x][y]!=0:ifarray2[x][y]!=0:ifarray1[x][y]==array2[x][y]:score=score+1else:score=score-1returnscore这需要很长时间。我正在考虑利用将元素相乘并对所有答案求和可能会得到相同结果的事实，我正在寻找一个特殊的nump

我正在寻找一种简洁的方式:a=numpy.array([1,4,1,numpy.nan,2,numpy.nan])到:b=numpy.array([1,5,6,numpy.nan,8,numpy.nan])我目前能做的最好的是:b=numpy.insert(numpy.cumsum(a[numpy.isfinite(a)]),(numpy.argwhere(numpy.isnan(a))-numpy.arange(len(numpy.argwhere(numpy.isnan(a))))),numpy.nan)有没有更短的方法来完成同样的事情？沿着二维数组的轴做一个cumsum怎么样？

作为大学项目，我正在使用LucasKanade方法编写光流脚本。虽然它运作良好，但有些事情我无法弄清楚。它在开始时使用几MB的内存，但该数量每秒都在迅速增加。当它为480p电影的1帧计算OF时，它使用了大约1GB。当它达到1.9GB时，它突然停止并停留在那里，即使放置几个小时。我尝试在另一台PC上运行该脚本，但它“仅”使用1GB。这真的很奇怪，因为根据我的计算，它应该使用远少于100MB。最让我吃惊的是，在脚本计算完一帧后，我打印了垃圾收集器正在监视的对象数量，大约是200万，然后在强制收集后再次打印，结果完全一样。我等待计算第二帧(同时内存使用量增加了~1GB)并且脚本打印了GC正在

我想返回pythonnumpy数组中两个值之间的所有值的索引。这是我的代码:inEllipseIndFar=np.argwhere(excessPathLen*2但它返回一个错误:inEllipseIndFar=np.argwhere((excessPathLen*2我想知道是否有一种方法可以在不遍历数组的情况下执行此操作。谢谢! 最佳答案 自>返回屏蔽数组，您可以将它们相乘以获得您正在寻找的效果(本质上是逻辑与):>>>importnumpyasnp>>>A=2*np.arange(10)array([0,2,4,6,8,10,1

假设我有一个像这样的任意numpy矩阵:arr=[[6.012.01.0][7.09.01.0][8.07.01.0][4.03.02.0][6.01.02.0][2.05.02.0][9.04.03.0][2.01.04.0][8.04.04.0][3.05.04.0]]什么是对按第三列编号分组的行进行平均的有效方法？预期的输出是:result=[[7.09.331.0][4.03.02.0][9.04.03.0][4.333.334.0]] 最佳答案 一个紧凑的解决方案是使用numpy_indexed(免责声明:我是它的作者)，

所以，我有这个功能-deffunction(x):x,y=vectorreturnexp(((-x**2/200))-0.5*(y+0.05*(x**2)-100*0.05)**2)假设我想在以下几点对其进行评估(第一列是x值，第二列是y值)-array([[-1.56113514,4.51759732],[-2.80261623,5.068371],[0.7792729,6.0169462],[-1.35672858,3.52517478],[-1.92074891,5.79966161],[-2.79340321,4.73430001],[-2.79655868,5.0536116

假设我有一个由如下列表组成的矩阵:>>>LoL=[list(range(10))foriinrange(10)]>>>LoL[[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]]另外，假设我有一个名为Lo

所以我在试验numpy时遇到了rollaxis方法中的奇怪(？)行为。In[81]:a=np.ones((4,3,2))In[82]:a.shapeOut[82]:(4,3,2)In[83]:x=np.rollaxis(a,2)In[84]:x.shapeOut[84]:(2,4,3)In[85]:np.rollaxis(x,-2).shapeOut[85]:(4,2,3)-2不应该反转rollaxis吗？我想要做的是应用一个矩阵，该矩阵只能在第一个坐标为2时应用。但后来我想把我的阵列放回原来的形式。我发现唯一有用的是应用np.rollaxis(x,2)两次，或应用np.rollaxi

在此代码片段中train_dataset,test_dataset和valid_dataset属于numpy.ndarray类型.defcheck_overlaps(images1,images2):images1.flags.writeable=Falseimages2.flags.writeable=Falseprint(type(images1))print(type(images2))start=time.clock()hash1=set([hash(image1.data)forimage1inimages1])hash2=set([hash(image2.data)fori

我正在按照本教程安装TensorFlow(https://www.tensorflow.org/install/pip)，但在最后一个命令中:python-c"importtensorflowastf;tf.enable_eager_execution();print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000,1000])))"我得到这个结果:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'numpy.core._multiarray_umath'ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimp