我正在为一个应用程序编写一个插件，该应用程序在二进制分发版中包含NumPy，但不包含SciPy。我的插件需要将数据从一个常规3D网格插入到另一个常规3D网格。从源代码运行，这可以使用scipy.ndimage非常有效地完成，或者，如果用户没有安装SciPy，则可以使用我编写的编织生成的.pyd。不幸的是，如果用户正在运行二进制文件，那么这些选项都不可用。我写了一个简单的trilinearinterpolationpython中的例程给出了正确的结果，但对于我使用的数组大小，需要很长时间(~5分钟)。我想知道是否有一种方法可以仅使用NumPy中的功能来加速它。就像scipy.ndimag

我有一个带有dtype的numpy结构化数组，例如:A=numpy.empty(10,dtype=([('segment','我知道我可以创建一个面具，例如:A[A['segment']==42]=...有没有办法在多列上创建掩码？例如(我知道这行不通，但我希望它行得通):A[A['segment']==42andA['material']==5]=... 最佳答案 您可以使用&运算符代替and:A[(A['segment']==42)&(A['material']==5)]请注意，需要额外的括号。

我有一个dtype=object的numpy数组，我想创建一个bool数组来标识哪些元素是None。但看起来None的行为有所不同......a=np.array(['Duck','Duck','Duck','Goose',None,1,2,3,1,3,None,4])printa=='Duck'printa==3printa==None结果是[TrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalse][FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseTrueFalseFalse]Fals

你好，我搜索过此内容，但没有得到任何回复。我希望通过套接字发送一个多维numpy数组。因此，我决定将其转换为字符串:但是，它破坏了数组的表示:>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([[0,1],[2,3]])>>>xstring=x.tostring()>>>printxstring>>>printx[[01][23]]>>>printxstring>>>nparr=np.fromstring(xstring,dtype=np.uint8)>>>printnparr[00000000100000002000000030000000]无论如何，我是否可以以某种方

我想了解这个ndarray.sum(axis=)是如何工作的。我知道axis=0用于列，axis=1用于行。但在3维(3轴)的情况下，很难解释以下结果。arr=np.arange(0,30).reshape(2,3,5)arrOut[1]:array([[[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]],[[15,16,17,18,19],[20,21,22,23,24],[25,26,27,28,29]]])arr.sum(axis=0)Out[2]:array([[15,17,19,21,23],[25,27,29,31,33],[35,37,39

我有一个不同植物物种的数据集，我将每个物种分成不同的np.array。当尝试从这些物种中生成高斯模型时，我必须计算每个不同标签的均值和协方差矩阵。问题是:在其中一个标签中使用np.cov()时，该函数会引发错误“'float'objecthasnoattribute'shape'”，我真的不能弄清楚问题出在哪里。我使用的确切代码行如下:covx=np.cov(label0,rowvar=False)其中label0是形状为(50,3)的numpyndarray，其中列代表不同的变量，每一行代表不同的观察值。准确的错误轨迹是:-------------------------------

考虑以下简单测试:importnumpyasnpfromtimeitimporttimeita=np.random.randint(0,2,1000000,bool)让我们找到第一个True的索引timeit(lambda:a.argmax(),number=1000)#0.000451055821031332这相当快，因为​​numpy短路。它也适用于连续的切片，timeit(lambda:a[1:-1].argmax(),number=1000)#0.0006490410305559635但似乎不是在非连续的上。我主要对找到最后一个True感兴趣:timeit(lambda:a[:

这个问题在这里已经有了答案:Subsettinga2Dnumpyarray(5个答案)关闭7年前。解释我的问题的最简单方法可能是举个例子，所以让我定义一些数组:>>>test=arange(25).reshape((5,5))>>>testarray([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19],[20,21,22,23,24]])>>>Xinds=array([1,2,3])>>>Yinds=array([1,2,3])现在，如果我想要第1、2、3行和第0列中的元素，我可以:>>>test[Yinds,0]arr

有afewarticles这表明MATLAB更喜欢列操作而不是行操作，并且性能取决于您对数据的布局canvarysignificantly.这显然是因为MATLAB使用column-major表示数组的顺序。我记得读过Python(NumPy)使用row-major命令。有了这个，我的问题是:在使用NumPy时，是否可以期待类似的性能差异？如果以上问题的答案是肯定的，有哪些突出这种差异的例子？ 最佳答案 与许多基准测试一样，这实际上取决于具体情况。的确，默认情况下，numpy以C连续(行优先)顺序创建数组，因此，抽象地说，扫描列的操

我有一个矩阵A=np.array([[0.2,0.4,0.6],[0.5,0.5,0.5],[0.6,0.4,0.2]])我想要一个新矩阵，其中第i行和第j列中的条目的值是A的第i行所有条目的乘积，除了第j列中该行的单元格。array([[0.24,0.12,0.08],[0.25,0.25,0.25],[0.08,0.12,0.24]])我首先想到的解决方案是np.repeat(np.prod(A,1,keepdims=True),3,axis=1)/A但这只有在没有条目的值为零时才有效。有什么想法吗？谢谢!编辑:我开发了B=np.zeros((3,3))foriinrange(3)