什么是numpy相当于euclid的二维向量类/操作？(例如:euclid.Vector2)到目前为止，我有这个。创建两个向量importnumpyasnploc=np.array([100.,100.])vel=np.array([30.,10])loc+=vel#resetingspeedtoadefaultvalue,maintainingdirectionvel.normalize()vel*=200loc+=vel 最佳答案 您可以只使用numpy数组。看numpyformatlabusers有关数组w.r.t.优缺点的详

在将一些numpy数组保存到磁盘时，我尝试了各种方法来进行数据压缩。这些一维数组包含以特定采样率采样的数据(可以是用麦克风记录的声音，或用任何传感器进行的任何其他测量):数据本质上是连续的(在数学意义上；当然在采样之后它现在是离散数据)。我尝试使用HDF5(h5py):f.create_dataset("myarray1",myarray,compression="gzip",compression_opts=9)但这很慢，而且压缩率也不是我们所能期望的最好。我也试过numpy.savez_compressed()但它可能不是此类数据的最佳压缩算法(如前所述)。对于这样的数据，在num

如何修改NumPy数组的特定行或列？例如我有一个NumPy数组如下:P=array([[1,2,3],[4,5,6]])如何将第一行的元素[1,2,3]更改为[7,8,9]以便P将变成:P=array([[7,8,9],[4,5,6]])同样，如何将第二列的值[2,5]更改为[7,8]？P=array([[1,7,3],[4,8,6]]) 最佳答案 可以使用Python中的方括号索引符号来选择或修改NumPy数组的行和列。要选择二维数组中的行，请使用P[i]。例如，P[0]将返回P的第一行。要选择列，请使用P[:,i]。:本质上意味

下面的代码跑2s有什么原因吗，defeuclidean_distance_square(x1,x2):return-2*np.dot(x1,x2.T)+np.expand_dims(np.sum(np.square(x1),axis=1),axis=1)+np.sum(np.square(x2),axis=1)而下面的numba代码在12秒内运行？@jit(nopython=True)defeuclidean_distance_square(x1,x2):return-2*np.dot(x1,x2.T)+np.expand_dims(np.sum(np.square(x1),axis=

与:importnumpyasnparray=get_array()我需要做以下事情:foriinrange(len(array)):ifrandom.uniform(0,1)数组是一个numpy.array。我希望我能做类似的事情:array=np.where(np.random.rand(len(array))但我得到以下结果(指“非数组”):Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all()为什么我可以取数组的值而不是取反？目前我解决了:array=np.where(np.rand

对于单个数组有很多解决方案，但是对于矩阵呢，例如:>>>karray([[35,48,63],[60,77,96],[91,112,135]])您可以使用k.max()，但当然这只会返回最高值，135。如果我想要第二个或第三个怎么办？ 最佳答案 作为said,np.partition应该更快(至多O(n)运行时间):np.partition(k.flatten(),-2)[-2]应该返回第二大元素。(partition保证编号的元素就位，前面的元素都小，后面的元素都大)。 关于pytho

我有一个numpy数组:importnumpyasnpa=np.array([2,56,4,8,564])我想添加两个元素:一个在数组的开头，88，一个在数组的结尾，77。我可以这样做:a=np.insert(np.append(a,[77]),0,88)所以a最终看起来像:array([88,2,56,4,8,564,77])问题:这样做的正确方法是什么？我觉得在np.insert中嵌套np.append很可能不是执行此操作的pythonic方法。 最佳答案 另一种方法是使用numpy.concatenate.示例-np.conc

我有一个datetime64t，我想将其表示为一个字符串。当我像这样调用strftime时t.strftime('%Y.%m.%d')我得到这个错误:AttributeError:'numpy.datetime64'objecthasnoattribute'strftime'我错过了什么？我正在使用Python3.4.2和Numpy1.9.1 最佳答案 导入像pandas这样的数据结构库来完成类型转换对我来说感觉有点过分了。您可以使用标准日期时间模块实现相同的目的:importnumpyasnpimportdatetimet=np.

我有一个像这样的numpy数组x=np.array([1,2,3,4])我想创建另一个numpy数组y，它是x的累加和，因此y=np.array([1,3,6,10])执行此操作的良好num-Pythonic方法是什么？ 最佳答案 y=np.cumsum(x)参见http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cumsum.html 关于python-运行一维NumPy数组的累积和，我们在StackOverflow上找到

我有一个NumPy数组:[[0.1.2.3.4.][7.8.9.10.4.][14.15.16.17.4.][1.20.21.22.23.][27.28.1.20.29.]]我想快速找到特定值的坐标并避免数组上的Python循环。例如数字4开启:row0andcol4row1andcol4row2andcol4搜索函数应该返回一个元组:((0,4),(1,4),(2,4))这可以直接通过NunmPy的函数完成吗？ 最佳答案 如果a是您的数组，那么您可以使用:ii=np.nonzero(a==4)或ii=np.where(a==4)如