考虑以下向量(本质上是2x1矩阵):a=sc.array([[1],[2],[3]])>>>a[[1][2][3]]b=sc.array([[4],[5],[6]])>>>b[[4][5][6]]可以使用numpy.cross()计算这些向量的叉积。为什么这不起作用:importnumpyasnpnp.cross(a,b)ValueError:incompatibledimensionsforcrossproduct(dimensionmustbe2or3)但是这样做呢？np.cross(a.T,b.T)[[-36-3]] 最佳答案

假设我有一个文件myfile.txt包含:12.0000buckle_my_shoe34.0000margery_door如何将文件中的数据作为int、float和string导入numpy数组？我的目标是:array([[1,2.0000,"buckle_my_shoe"],[3,4.0000,"margery_door"]])我一直在尝试以下方法但无济于事:a=numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=(numpy.int_,numpy.float_,numpy.string_))编辑:另一种方法可能是使用ndarray类型并在之后进行转换。b=numpy.

我有一个包含数百个10x10数组的列表，我想将它们堆叠在一起形成一个Nx10x10数组。起初我尝试了一个简单的newarray=np.array(mylist)但是返回“ValueError:用序列设置数组元素。”然后我找到了dstack()的在线文档，它看起来很完美:“...这是一种将2D数组(图像)堆叠到单个3D数组以进行处理的简单方法。”这正是我想要做的。然而，newarray=np.dstack(mylist)告诉我“ValueError:除了d_0之外，数组维度必须一致”，这很奇怪，因为我所有的数组都是10x10。我想也许问题在于dstack()需要一个元组而不是列表，但是n

我在尝试将数组分配给另一个数组特定位置时收到此错误。在创建简单列表并进行此类分配之前，我正在这样做。但是Numpy比简单的列表更快，我现在正在尝试使用它。问题是因为我有一个存储一些数据的2D数组，并且在我的代码中，例如，我要计算每个位置值的梯度，所以我创建了另一个2D数组，其中每个位置存储其梯度值(value)。importnumpyasnpcols=2rows=3#Thisworksmatrix_a=[]foriinrange(rows):matrix_a.append([0.0]*cols)printmatrix_amatrix_a[0][0]=np.matrix([[0],[0]

如果我们有一个一维数组arr=np.random.randint(7,size=(5))#[31462]printnp.argsort(arr)#[14023]如果我们有一个二维数组arr=np.random.randint(7,size=(3,3))#[[524]#[333]#[612]]printnp.argsort(arr)#[[120]#[012]#[120]]我需要的是对整个矩阵进行排序的二维索引。像这样:#[[21]=>1#[01]=>2#[22]=>2#.#.#.#[02]=>4#[00]=>5#[20]]=>6如何获取二维数组排序的“二维索引”？

我正在尝试在numpy.interp和scipy.interpolate.interp1d之间做出选择(当然是kind='linear').我意识到它们有不同的接口(interface)，但这对我来说并不重要(我可以围绕任一接口(interface)进行编码)。我想知道是否还有其他我应该注意的差异。谢谢。 最佳答案 Numpy.interp不处理复数值数据或ndim>1，而scipy.interp1d两者都做。OTOH，numpy的插值器是muchfaster(并且在最近的numpy版本中可能更快)。

NumPy中是否有返回数组中每个字符串长度的内置操作？我不认为任何NumPystringoperations这是正确的吗？我可以用for循环来完成，但也许还有更高效的方法？importnumpyasnparr=np.array(['Hello','foo','and','whatsoever'],dtype='S256')sizes=[]foriinarr:sizes.append(len(i))print(sizes)[5,3,3,10] 最佳答案 您可以使用numpy的vectorize。它要快得多。mylen=np.vecto

我一直在使用Audiolab过去导入声音文件，效果很好。然而:它不支持某些格式，例如mp3，因为底层的libsndfilerefusestosupportthem它doesn'tworkinPython2.6underWindows,而作者不在身边修复它-In[2]:fromscikitsimportaudiolab--------------------------------------------------------------------ImportErrorTraceback(mostrecentcalllast)C:\Python26\Scripts\in()C:\Py

假设我定义了一个记录数组>>>y=np.zeros(4,dtype=('a4,int32,float64'))然后我继续填写可用的4条记录。现在我得到了更多的数据，比如>>>c=('a',7,'24.5')并且我想将此记录添加到y。我想不出一个干净的方法来做到这一点。我在np.concatenate()中看到的最好的，但这需要将c本身变成一个记录数组。有什么简单的方法可以将我的元组c添加到y上吗？这看起来应该非常简单并且有广泛的记录。如果是的话，我们深表歉意。我没能找到它。 最佳答案 您可以使用numpy.append()，但由于您

我目前正在研究numpy，在numpy中有一个主题叫做“strides”。我明白那是什么。但是它是如何工作的呢？我没有在网上找到任何有用的信息。谁能让我通俗易懂地理解一下？ 最佳答案 numpy数组的实际数据存储在称为数据缓冲区的同类且连续的内存块中。有关详细信息，请参阅NumPyinternals.使用(默认)row-major顺序，二维数组如下所示:为了将多维数组的索引i、j、k、...映射到数据缓冲区中的位置(偏移量，以字节为单位)，NumPy使用步幅的概念。步幅是为了沿着数组的每个方向/维度从一个项目到达下一个项目而在内存中