我有两个矩阵，A和B:A=array([[2.,13.,25.,1.],[18.,5.,1.,25.]])B=array([[2,1],[0,3]])我想用B的每一行索引A的每一行，生成切片:array([[25.,13.],[18.,25.]])也就是说，我基本上想要这样的东西:array([A[i,b]fori,binenumerate(B)])有没有办法直接花式索引这个？我能做的最好的就是这个“flat-hack”:A.flat[B+arange(0,A.size,A.shape[1])[:,None]] 最佳答案 @Ophi

我有一个numpy数组，我想从该数组创建一个字典。更具体地说，我想要一个具有与行对应的键的字典，因此键1应该是第1行的总和。s1是我的数组，我知道如何获取行的总和，但是执行numpy.sum(s1[i])，其中i是行。我正在考虑创建一个循环，我可以在其中计算行的总和，然后将其添加到字典中，但我是编程新手，所以我不确定如何执行此操作或是否可行。有人有什么建议吗？编辑我使用范围函数创建了键值。然后压缩键和数组。mydict=dict(zip(keys,s1)) 最佳答案 我会做一些与您的dict(zip(keys,s1))类似的事情，但

我有一个很大的代码，它在某一时刻根据从probabilitydensityfunction中获取的概率对数组中的值进行采样。(PDF)。为此，我使用numpy.random.choice在numpy1.8.0之前它工作得很好。这是一个MWE(文件pdf_probs.txt可以下载here):importsimplejsonimportnumpyasnp#Readprobabilitiesfromfile.f=open('pdf_probs.txt','r')probs=simplejson.load(f)f.close()printsum(probs)#问题是，在使用numpy1.9.

我注意到你可以在numpy.random.seed()中放入各种数字，例如numpy.random.seed(1),numpy.random.seed(101)。不同的数字是什么意思？你如何选择号码？ 最佳答案 考虑一个非常基本的随机数生成器:Z[i]=(a*Z[i-1]+c)%m这里，Z[i]是第ith个随机数，a是乘数，c是增量-对于不同的a、c和m组合，您有不同的生成器。这被称为linearcongruentialgenerator由莱默介绍。该除法的余数或模数(%)将生成一个介于零和m-1之间的数字，并通过设置U[i]=Z[

我试图为此找到一个巧妙的解决方案，但我正在以相同的方式切割多个相同形状的二维数组。我已经通过定义一个包含“x，y”中心的列表来尽可能多地整理它，例如cpix=[161,134]我想做的是不必像这样将切片写出三次:a1=array1[cpix[1]-50:cpix[1]+50,cpix[0]-50:cpix[0]+50]a2=array2[cpix[1]-50:cpix[1]+50,cpix[0]-50:cpix[0]+50]a3=array3[cpix[1]-50:cpix[1]+50,cpix[0]-50:cpix[0]+50]只是有一些预定义的东西(比如面具？)所以我可以做一个a1

我在容器中使用pandas时出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"/volumes/dependencies/site-packages/celery/app/trace.py",line374,intrace_taskR=retval=fun(*args,**kwargs)File"/volumes/dependencies/site-packages/celery/app/trace.py",line629,in__protected_call__returnself.run(*args,**kwargs)File"/volumes/c

我有一个(N,3)numpy值数组:>>>vals=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,7],[0,4,5],[2,2,1],[0,0,0],[5,4,3]])>>>valsarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,7],[0,4,5],[2,2,1],[0,0,0],[5,4,3]])我想从数组中删除具有重复值的行。例如，上述数组的结果应该是:>>>duplicates_removedarray([[1,2,3],[4,5,6],[0,4,5],[5,4,3]])我不确定如何在不循环的情况下使用numpy高效地执行此操作(数组可能非常大)

假设我有一个NumPy2D数组A:>>>importnumpyasnp>>>A=np.arange(30).reshape(3,10)>>>Aarray([[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]])我需要得到两个数组B和C，它们具有以下属性:B=array([[0,3,4,5,6,7,8,9],[10,13,14,15,16,17,18,19],[20,23,24,25,26,27,28,29]])C=array([[1,2],[11,12],[21,22

我正在尝试使用numpy.lib.stride_tricks.as_strided迭代数组的非重叠block，但我无法找到参数的文档，所以我只能得到重叠block.例如，我有一个4x5数组，我想从中获取4个2x2block。我可以排除右侧和底部边缘的额外单元格。到目前为止，我的代码是:importsysimportnumpyasnpa=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20],])sz=a.itemsizeh,w=a.shapebh,bw=2,2shape=(h/bh,w/bw,bh,bw)

我的目标是描绘其中有很多独立形状的绘图，并将这些形状拆分成单独的图像。它是白底黑字。我对numpy、opencv&co很陌生——但这是我目前的想法:扫描黑色像素发现黑色像素->分水岭找到分水岭边界(作为多边形路径)继续搜索，但忽略已找到边界内的点我不太擅长这类事情，有没有更好的方法？首先我试图找到分水岭结果的矩形边界框(这或多或少是一些例子的拼贴):fromnumpyimport*importnumpyasnpfromscipyimportndimagenp.set_printoptions(threshold=np.nan)a=np.zeros((512,512)).astype(n