我经常使用spyder和对象检查器，我发现它作为即时帮助功能非常方便。一些模块似乎从这个功能中获益良多。例如，一个非常基本的numpy函数(numpy.absolute)在对象检查器中生成以下View:我想知道如何编写自己的模块，以便在调用spyder中的函数时产生如此漂亮的View。 最佳答案 为了使您的文档呈现得像numpy一样好，您需要遵循NumpyDoc标准。假设您有一个名为func的函数，带有两个参数，如下所示:deffunc(arg1,arg2):returnTrue要向其添加文档，您需要在其定义下方编写一个多行字符串(

在numpy中有两种标记缺失值的方法:我可以使用NaN或maskedarray。我知道使用NaN(可能)更快，而掩码数组提供更多功能(哪个？)。我想我的问题是我是否/什么时候应该使用一个而不是另一个？np.NaN在常规数组与屏蔽数组中的用例是什么？我确信答案一定在那里，但我找不到... 最佳答案 区别在于两种结构保存的数据。使用regulararraywithnp.nan,无效值后面没有数据。使用maskedarray，您可以初始化一个完整的数组，然后在其上应用一个掩码，以便某些值看起来无效。numpy.ma模块提供的方法使您不必处

我已经跑了numpy.histogram()在更大数据集的一堆子集上。我想将计算与图形输出分开，所以我不想调用matplotlib.pyplot.hist()关于数据本身。原则上，这两个函数都采用相同的输入:原始数据本身，然后再合并。numpy版本只返回nbin+1bin边缘和nbin频率，而matplotlib版本继续自己制作情节。那么有没有一种简单的方法可以从numpy.histogram()生成直方图？输出本身，而无需重做计算(并且必须保存输入)？明确地说，numpy.histogram()输出是nbin+1个nbinbin边的列表；没有将这些作为输入的matplotlib例程。

假设我有一个数组:>>>arr=np.array(range(9)).reshape(3,3)>>>arrarray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])我想创建一个函数f(arr,shape=(2,2))接受数组和形状，并将数组拆分为给定形状的block没有填充。因此，必要时通过重叠某些部分。例如:>>>f(arr,shape=(2,2))array([[[[0,1],[3,4]],[[1,2],[4,5]]],[[[3,4],[6,7]],[[4,5],[7,8]]]])我设法使用np.lib.stride_tricks.as_strided(arr,shape=(

在第二次调用以下代码时，我的应用出现段错误，所以我想我遗漏了一些东西:Py_Initialize();pName=PyString_FromString("comp_macbeth");pModule=PyImport_Import(pName);Py_DECREF(pName);if(pModule==NULL){PyErr_Print();Py_Finalize();return;}pFunc=PyObject_GetAttrString(pModule,"compute");/*pFuncisanewreference*/if(!pFunc||!PyCallable_Check(

我在python中创建一个图形，使用源数据的文本文件和matplotlib绘制图形。下面的简单逻辑运行良好。但是有没有办法让numpy.gentfromtxt只读取文件'temperature_logging'的前50行？目前它读取整个文件。temp=numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(0))time=numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(1))dates=matplotlib.dates.datestr2num(time)p

以下:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html这个-df.to_numpy()抛出一个AttributeError:'DataFrame'objecthasnoattribute'to_numpy'不知道为什么。 最佳答案 请尝试使用df.values。这对0.24.0之前的pandas版本具有相同的效果 关于python-10分钟了解Pandas教程-to_numpy()不存在？，我们

以下是我所知道的计算马尔可夫链中的转换并使用它来填充转换矩阵的最基本方法:defincrement_counts_in_matrix_from_chain(markov_chain,transition_counts_matrix):foriinxrange(1,len(markov_chain)):old_state=markov_chain[i-1]new_state=markov_chain[i]transition_counts_matrix[old_state,new_state]+=1我试过用3种不同的方式加快速度:1)使用基于此Matlab代码的稀疏矩阵单行:transi

我想在pandas系列上使用numpy.diff。我是对的，这是一个错误吗？还是我做错了？In[163]:s=Series(np.arange(10))In[164]:np.diff(s)Out[164]:0NaN10203040506070809NaNIn[165]:np.diff(np.arange(10))Out[165]:array([1,1,1,1,1,1,1,1,1])我使用的是pandas0.9.1rc1，numpy1.6.1。 最佳答案 Pandas像这样实现diff:In[3]:s=pd.Series(np.ara

我正在实现一种算法，该算法要求我查看(严格来说是二维的)numpy数组中的非重叠连续子矩阵。例如，对于12x12>>>a=np.random.randint(20,size=(12,12));aarray([[4,0,12,14,3,8,14,12,11,18,6,6],[15,13,2,18,15,15,16,2,9,16,6,4],[18,18,3,8,1,15,14,13,13,13,7,0],[1,9,3,6,0,4,3,15,0,9,11,12],[5,15,5,6,4,4,18,13,10,17,11,8],[13,17,8,15,17,12,7,1,13,15,0,18]