我正在解析一个巨大的ascii文件，其中包含分配给条目的日期。因此，我发现自己使用与numpy.datetime64并行的datetime包来添加数组功能。我知道pandas包可能最推荐用于约会，但是请尝试在没有pandas的情况下完成此操作。我一直在寻找一种巧妙的方法来从datetime64对象中添加/减去某个日期步长，例如一年或3个月。目前，我正在将dt64对象转换为dt对象，并使用替换函数来更改年份，然后必须将其转换回dt64，这对我来说有点困惑。因此，如果有人有仅使用numpy.datetime64格式的更好解决方案，我将不胜感激。Example:Convertinga"YYY

我有一个包含行的10,000,000+长度的大数组。我需要单独洗牌这些行。例如:[[1,2,3][1,2,3][1,2,3]...[1,2,3]]到[[3,1,2][2,1,3][1,3,2]...[1,2,3]]我正在使用map(numpy.random.shuffle,array)但这是一个python(不是NumPy)循环，它占用了我99%的执行时间。遗憾的是，PyPyJIT没有实现numpypy.random，所以我运气不好。有没有更快的方法？我愿意使用任何库(pandas、scikit-learn、scipy、theano等)作为只要它使用Numpyndarray或衍生物。)

这三个函数似乎都可以做简单的线性回归，例如scipy.stats.linregress(x,y)numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x,y,1)x=statsmodels.api.add_constant(x)statsmodels.api.OLS(y,x)我想知道这三种方法之间是否有任何真正的区别？我知道statsmodels是建立在scipy之上的，而scipy在很多方面都依赖于numpy，所以我希望它们不会有太大差异，但细节决定成败。更具体地说，如果我们使用上面的numpy方法，我们如何获得其他两种方法默认给出的斜率的p-value？我在Pyt

基于我发现的示例here，我正在尝试从使用sumpy.diag创建的对角矩阵创建函数myM=Matrix([[x1,4,4],[4,x2,4],[4,4,x3]])例如，这是使用此例程创建的:importsympyasspimportnumpyasnpx1=sp.Symbol('x1')x2=sp.Symbol('x2')x3=sp.Symbol('x3')X=sp.Matrix([x1,x2,x3])myM=4*sp.ones(3,3)sp.diag(*X)+myM-sp.diag(*np.diag(myM))现在我想创建一个函数，使用ufuncify的lambdify，它采用num

如果这是多余的或super基本的，请原谅我。我从R转到Python/Numpy，很难在脑海中翻来覆去。我有一个n维数组，我想使用另一个n维索引值数组对其进行排序。我知道我可以将其包装在一个循环中，但似乎应该有一种非常简洁的Numpyonic方法来将其提交。这是我设置n=2问题的示例代码:a1=random.standard_normal(size=[2,5])index=array([[0,1,2,4,3],[0,1,2,3,4]])所以现在我有一个2x5的随机数数组和一个2x5的索引。我已经阅读了take()的帮助大约10遍，但显然我的大脑并没有摸索它。我想这可能会让我到达那里:ta

所以我有这个名为sumErrors的列表，它有16000行和1列，并且这个列表已经预分类到5个不同的集群中。我正在做的是为每个集群对列表进行切片，并在每个切片中找到最小值的索引。但是，我只能使用argmin()找到第一个最小索引。我不认为我可以只删除该值，因为否则它会移动切片并且索引是我必须恢复原始ID的东西。有谁知道如何让argmin()吐出最低三个的索引？或者更优化的方法？也许我应该只分配ID号，但我觉得也许有更优雅的方法。 最佳答案 Numpy包含一个argsort将返回所有索引的函数。如果我正确理解您的要求，您应该能够:mi

当我在做切片的时候，一个意想不到的事情发生了，似乎第一个是View，第二个是复制。首先首先是行切片，然后是列切片。好像是个风景。>>>a=np.arange(12).reshape(3,4)>>>a[0:3:2,:][:,[0,2]]=100>>>aarray([[100,1,100,3],[4,5,6,7],[100,9,100,11]])第二但是如果我先切片列，然后切片行，它似乎是一个副本:>>>a[:,[0,2]][0:3:2,:]=0>>>aarray([[100,1,100,3],[4,5,6,7],[100,9,100,11]])我很困惑，因为这两种方法最终都会导致似乎位置

我有几个关于将Numpy与GPU(nvidiaGTX1080Ti)结合使用的基本问题。我是GPU新手，想确保我正确使用GPU来加速Numpy/Python。我在互联网上搜索了一段时间，但没有找到解决我的问题的简单教程。如果有人能给我一些指示，我将不胜感激:1)Numpy/Python是否自动检测GPU的存在并利用它来加速矩阵计算(例如numpy.multiply、numpy.linalg.inv等)？或者我是否有特定方式的代码来利用GPU进行快速计算？2)有人可以推荐有关使用Numpy/Python和GPU(nvidia的)的好的教程/介绍Material吗？非常感谢!

我有一个120,000*4的numpy数组，如下所示。每一行都是一个样本。第一列是以秒为单位的时间，或者使用Pandas术语的index。0.01414.175-29.97-22.680.02213.905-29.835-22.680.03012.257-29.32-22.67......1259.980-0.4052.2053.8251259.991-0.4952.1153.735我想选择记录在100.000到200.000秒之间的行并将其保存到一个新数组中。如果这是Pandas数据框，我会简单地编写df.loc[100:200]。numpy中的等效操作是什么？这不是可行性问题。我只

这是基于thisquestion问2018-10.考虑以下代码。计算NumPy3D数组(1000×1000×1000)中非零元素的三个简单函数。importnumpyasnpdeff_1(arr):returnnp.sum(arr>0)deff_2(arr):ans=0forvalinrange(arr.shape[0]):ans+=np.sum(arr[val,:,:]>0)returnansdeff_3(arr):returnnp.count_nonzero(arr)if__name__=='__main__':data=np.random.randint(0,10,(1_000,