我目前在Matlab中的数据结构如下item{i}.attribute1(2,j)其中item是i=1..n中的一个单元格，每个单元格包含多个属性的数据结构，每个属性都是一个大小为2,j的矩阵，其中j=1..m。属性的个数不固定。我必须将此数据结构转换为python，但我是numpy和python列表的新手。使用numpy/scipy在python中构建此数据的最佳方式是什么？谢谢。 最佳答案 我经常看到以下转换方法:matlab数组->pythonnumpy数组matlab元胞数组->python列表matlab结构->pytho
考虑以下几点:A=np.zeros((2,3))print(A)[[0.0.0.][0.0.0.]]这对我来说很有意义。我告诉numpy制作一个2x3矩阵，这就是我得到的。但是，以下内容:B=np.zeros((2,3,4))print(B)给我这个:[[[0.0.0.0.][0.0.0.0.][0.0.0.0.]][[0.0.0.0.][0.0.0.0.][0.0.0.0.]]]这对我来说没有意义。我不是在告诉numpy制作一个有4个2x3矩阵的立方体吗？我更加困惑，因为虽然数据结构看起来不正确，但切片完全按计划工作:print(B[:,:,1])[[0.0.0.][0.0.0.]]
假设您有一个结构化的numpy数组，它是从csv生成的，第一行是字段名称。该数组具有以下形式:dtype([('A','现在，假设您要从此数组中删除“第ith”列。有什么方便的方法吗？我希望它像删除一样工作:new_array=np.delete(old_array,'i')有什么想法吗？ 最佳答案 这不是一个单一的函数调用，但下面显示了一种删除第i个字段的方法:In[67]:aOut[67]:array([(1.0,2.0,3.0),(4.0,5.0,6.0)],dtype=[('A','包装成一个函数:defremove_fie
我有一个函数接受一个变量，如果它是以下三种类型中的任何一种，该变量就可以工作1.pandasSeries2.numpyarray(ndarray)3.pythonlist应拒绝任何其他类型。最有效的检查方法是什么？ 最佳答案 你可以使用isinstance来做到这一点:importpandasaspdimportnumpyasnpdeff(l):ifisinstance(l,(list,pd.core.series.Series,np.ndarray)):print(5)else:raiseException('wrongtype'
我目前正致力于在Python中重新实现一些用Java编写的算法。第一步是计算值列表的标准偏差。原始实现使用DescriptiveStatistics.getStandardDeviation来自ApacheMath1.1库。我使用numpy1.5的标准偏差。问题是，他们对相同的输入给出(非常)不同的结果。我的样本是这样的:[0.113967640255,0.223095775796,0.283134228235,0.416793887842]我得到以下结果:numpy:0.10932134388775223ApacheMath1.1:0.12620366805397404Wolfram
有人知道Networkx中三种不同的pagerank函数在准确性上的差异吗？我有一个包含1000个节点和139732条边的图表，“普通”pagerank函数似乎根本不起作用——除了两个节点之外，所有节点都具有相同的PG，所以我假设此函数对于大型图形效果不佳？pagerank_numpy的值似乎也比pagerank_scipy的值更加分散。此功能的文档说“这对于小图形来说将是最快和最准确的。”“小”图是什么意思？此外，为什么pagerank_numpy不允许max_iter和tol参数？ 最佳答案 三个函数中的每一个都使用不同的方法来
我想选择数组的某些元素并根据这些值执行加权平均计算。但是，使用过滤条件会破坏数组的原始结构。形状为(2,2,3,2)的arr变成一维数组。这对我没有用，因为并非所有这些元素都需要稍后相互组合(但它们的子数组)。我怎样才能避免这种扁平化？>>>arr=np.asarray([[[[1,11],[2,22],[3,33]],[[4,44],[5,55],[6,66]]],[[[7,77],[8,88],[9,99]],[[0,32],[1,33],[2,34]]]])>>>arrarray([[[[1,11],[2,22],[3,33]],[[4,44],[5,55],[6,66]]],[
我有一个3d数组，其中填充了从0到N的整数。我需要一个索引列表，对应于数组等于1、2、3、...N的位置。我可以使用np.where来实现如下:N=300shape=(1000,1000,10)data=np.random.randint(0,N+1,shape)indx=[np.where(data==i_id)fori_idinrange(1,data.max()+1)]但这很慢。根据这个问题fastpythonnumpywherefunctionality?应该可以大大加快索引搜索的速度，但我无法将那里提出的方法转移到我获取实际索引的问题上。加速上述代码的最佳方法是什么？作为附加
我有一个像这样的numpy数组dd=[[foo0.5670.611][bar0.4690.479][noo0.2200.269][tar0.4800.508][boo0.3240.324]]如何遍历数组选择foo并获得0.5670.611作为单例float。然后选择bar并得到0.4690.479asfloats作为单例.....我可以使用将第一个元素作为列表获取向量dv=dd[:,1]“foo”和“bar”元素不是未知变量，它们可以改变。如果元素在位置[1]，我将如何更改？[[0.567foo20.611][0.469bar20.479][0.220noo20.269][0.480t
我正在处理的科学/工程应用程序有很多线性代数矩阵乘法，因此我使用Numpy矩阵。但是，python中有许多函数可以互换地接受矩阵或数组类型。很好，不是吗？好吧，不是真的。让我用一个例子来说明这个问题:fromscipy.linalgimportexpmfromnumpyimportmatrix#SetupinputvariableasmatrixA=matrix([[0,-1.0,0,0],[0,0,0,1.0],[0,0,0,0],[0,0,1.0,0]])#DosomecomputationwiththatinputB=expm(A)b1=B[0:2,2:4]b2=B[2:4,2:
