我有一个包含3列的文件，其中前两列是坐标(x,y)，第三列是对应于该位置的值(z)。这是一个简短的例子:xyz011402171015111621182213我想根据文件中的x,y坐标从第三行创建一个值的二维数组。我将每一列作为一个单独的数组读取，并使用numpy.meshgrid创建了x值和y值的网格，如下所示:x=[[012]andy=[[000][012][111][012]][222]]但我是Python的新手，不知道如何生成第三个z值网格，如下所示:z=[[Nan15Nan][141618][17Nan13]]将Nan替换为0也可以；我的主要问题是首先创建二维数组。预先感谢您

我的python代码中有一些与-和-=相关的奇怪行为。我正在使用numpy编写QR分解，并在双循环中包含以下代码行:v=v-r[i,j]*q[:,i]其中q和r都是numpy.array，v是另一个的一部分>numpy.array取为v=x[:,j]。上述代码并非在所有情况下都按预期工作。但是，如果我进行以下更改:v-=r[i,j]*q[:,i]然后一切都完美无缺。我的印象是这两行应该是相同的。为了测试-=和_=_-是否工作不同，我创建了以下片段importnumpyx=numpy.array(range(0,6))y=numpy.array(range(0,6))u=x[3:5]v=

这个问题在这里已经有了答案:NumPy:calculateaverageswithNaNsremoved(12个答案)关闭9年前。如何避免nan来计算数组(A)的平均值？importnumpyasnpA=[5nannannannan10]M=np.mean(A[A!=nan])doesnotworkAnyidea?

首先，这里是代码的相关部分:stokes_list=np.zeros(shape=(numrows,1024))#'numrows'definedearlierforiinrange(numrows):epoch_name=y['filename'][i]#'y'isanarrayfromearlieros.system('pdv-t{0}>temp.txt'.format(epoch_name))#'pdv'isacommandfromanotherpieceofsoftware-hereIcopytheoutputintoatemporaryfilestokes_line=np.g

这个问题在这里已经有了答案:Importinginstalledpackagefromscriptwiththesamenameraises"AttributeError:modulehasnoattribute"or"ImportError:cannotimportname"(2个答案)关闭5年前。我只是想像这样将列表转换为一维数组:importnumpyasnpprintnp.array([2,3,4])但是我得到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"numpy.py",line11,intest_run()File"numpy.py",l

我有一个由PyTables生成的相当大的HDF5文件，我试图在集群上读取它。当我阅读单个block时，我遇到了NumPy的问题。让我们来看例子:HDF5文件中数组的总形状是，In[13]:data.shapeOut[13]:(21933063,800,3)此数组中的每个条目都是一个np.float64.我让每个节点读取大小为(21933063,10,3)的切片.不幸的是，NumPy似乎无法一次读取所有2100万个子切片。我试图通过将这些切片分成10个大小为(2193306,10,3)的切片来按顺序执行此操作然后使用以下reduce使事情正常进行:In[8]:a=reduce(lambd

我有一个numpy数组列表和一个numpy数组。我想检查该单个数组是否是列表的成员。我想存在一种方法，但我没有正确搜索...这就是我想出的方法:definList(array,list):forelementinlist:ifnp.array_equal(element,array):returnTruereturnFalse这个实现是否正确？有现成的功能吗？ 最佳答案 在谈论python时使用动词is有点模棱两可。这个例子涵盖了我能想到的所有情况:from__future__importprint_functionfromnump

我做了一些实验，发现很多情况下python的标准random和math库比numpy库更快。我认为有一种趋势是python的标准库对于小规模操作要快10倍左右，而numpy对于大规模(向量)操作要快得多。我的猜测是numpy有一些开销，这在小情况下占主导地位。我的问题是:我的直觉是否正确？对于小型(通常是标量)操作，通常建议使用标准库而不是numpy吗？示例如下。importmathimportrandomimportnumpyasnp对数和指数%timeitmath.log(10)#158ns±6.16nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000000lo

我想创建包含复杂整数值的numpy.ndarray对象。NumPy确实内置了复杂的支持，但仅适用于浮点格式(float和double)；例如，我可以使用dtype='cfloat'创建一个ndarray，但是没有类似的dtype='cint16'。我希望能够创建包含使用8位或16位整数表示的复数值的数组。我找到了thismailinglistpostfrom2007有人询问此类支持的地方。他们推荐的唯一解决方法涉及定义一个新的dtype来保存整数对。这似乎将每个数组元素表示为两个值的元组，但不清楚还需要完成哪些其他工作才能使生成的数据类型与算术函数无缝配合。我还考虑了另一种基于regi

我知道以下问题:HowtocreateapydubAudioSegmentusingannumpyarray?我的问题正好相反。如果我有一个pydubAudioSegment，我该如何将它转换为一个numpy数组？我想使用scipy过滤器等等。我不太清楚AudioSegment原始数据的内部结构是什么。 最佳答案 Pydub有一个工具可以获取audiodataasanarrayofsamples，它是一个array.array实例(不是numpy数组)，但您应该能够相对轻松地将它转换为numpy数组:frompydubimportA