我是python新手(甚至是编程新手!)，所以我会尽量清楚地解释我的问题。对你们来说这可能很容易，但我还没有找到令人满意的结果。问题是:我有一个既有负值也有正值的数组，比如:x=numpy.array([1,4,2,3,-1,-6,-6,5,6,7,3,1,-5,4,9,-5,-2,-1,-4])我只想对连续的负值求和，即只求和(-1,-6,-6),sum(-5,-2,-1,-4)等等。我已经尝试使用numpy.where，以及基于条件的numpy.split。例如:foriinrange(len(x)):ifx[i]但是，如您所料，我只是得到了数组中所有负值的总和。在这种情况下sum

我生成了一个matplotlib3d曲面图。我只需要在图上看到矩阵的上三角部分，因为另一半是多余的。np.triu()使矩阵的冗余一半为零，但我更愿意将它们设为Nans，那么这些单元格根本不会出现在曲面图上。用NaN而不是零填充的pythonic方法是什么？我不能用NaN搜索并替换0，因为零会出现在我想要显示的合法数据中。 最佳答案 您可以使用numpy.tril_indices()将NaN值分配给下三角，例如:>>>importnumpyasnp>>>m=np.triu(np.arange(0,12,dtype=np.float)

问题我想从我的主管未发表的论文中实现一个算法，作为其中的一部分，我需要使用论文中给出的一些规则构造一个协方差矩阵C。我来自Matlab，想借此机会最终学习Python，因此我的问题是:如何在Python(包括numpy、scipy)中以最有效(快速)的方式做到这一点？子问题1:选项1:我使用2个for循环，遍历所有行和所有列。我认为这是最糟糕的事情。选项2:使用列表推导式，我构造了一个欧氏对列表，然后遍历该列表。这就是我现在正在做的。有没有更好的方法？子问题2选项1:我遍历矩阵中的所有元素。选项2:我只迭代下三角部分(没有对角线)，然后添加转置(因为协方差矩阵是对称的)，然后添加对角线

我想知道以下方法是否会被视为不良做法，如果是，是否有人可以对另一种方法提供一些指导。这里是有问题的代码:a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([-5,5])c=np.array([np.multiply(a[x],b[x])forxinrange(2)])此处的目标是获得与“a”形状相同的数组，其中“a”的第一个元素中的值乘以“b”的第一个元素和“a”的第二个元素中的值'乘以'b'的第二个元素上面的代码有效，但鉴于涉及列表/数组的混合，我担心这是不建议的-但我不清楚更优雅的解决方案。非常感谢! 最佳答案

我有一个读取数据文件的程序，用户可以选择他们想要使用的列。我希望它对输入文件更通用；有时，列可能如下所示:10:34:24.588.2846.121有时它们看起来像这样:103424.588.2846.121我希望程序在两种情况下都将其识别为5列，而不是第一种情况下的5列和第二种情况下的3列。基本上，我希望它能将whitespace识别为分隔符，并将:也识别为分隔符。有没有简单的方法来做到这一点？我知道numpy需要一个定界符命令，但据我所知它只能使用一个。 最佳答案 np.loadtxt(和genfromtxt)接受任何可迭代作为

抱歉标题解释不当。我正在尝试并行化我的一部分代码并卡在点积上。我正在寻找一种有效的方法来执行下面的代码，我确信有一个简单的线性代数解决方案，但我很困惑:puy=np.arange(8).reshape(2,4)puy2=np.arange(12).reshape(3,4)printpuy,'\n'printpuy2.Tzz=np.zeros([4,2,3])foriinrange(4):zz[i,:,:]=np.dot(np.array([puy[:,i]]).T,np.array([puy2.T[i,:]])) 最佳答案 一种方法

我试图找到不同列与pandas的最高相关性。我知道可以获得相关矩阵df.corr()我知道在那之后我可以获得最高的相关性df.sort()df.stack()df[-5:]问题是这些相关性还包含列本身的值(1)。如何删除这些包含与self相关的列？我知道我可以通过删除所有1值来删除它们，但我不想这样做，因为也可能存在实际的1相关性。 最佳答案 说你有corrs=df.corr()然后问题出在对角线元素IIUC上。您可以轻松地将它们设置为某个负值，例如-2(这必然低于所有相关性)np.fill_diagonal(corrs.value

我已经阅读了文档，但我仍然很难理解numpy.random.RandomState(0)或numpy.random.seed(0)难道它们都不能确保选择随机值的过程在整个运行过程中是相同且一致的吗？ 最佳答案 numpy.random.seed(0)重置现有全局RandomState实例的状态，该实例是numpy.random中函数的基础命名空间。numpy.random.RandomState(0)返回一个新的种子RandomState实例，但除此之外不会改变任何东西。您必须使用返回的RandomState实例来获得一致的伪随机数

我应该如何比较2个以上的numpy数组？importnumpya=numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)b=numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)c=numpy.zeros((512,512,3),dtype=numpy.uint8)if(a==b==c).all():pass这给出了一个valueError，我对一次比较两个数组不感兴趣。 最佳答案 对于三个数组，您可以检查第一个和第二个数组以及第二个和第三个数组之间的对应元素是否相等，从而

我看到了同样的问题，但它对我不起作用。pipinstallPyOpenGL.3.1.1-cp34-cp34m-win_amd64.whl我对NumPy也有同样的问题:pipinstallnumpy-1.11.1+mkl-cp34-cp34m-win_amd64.whl然后我得到:numpy-1.11.1+mkl-cp34-cp34m-win_amd64.whlisnotasupportedwheelonthisplatform.StoringdebuglogforfailureinC://Users/myUsername/pip/pip.log我使用的是64位和Python3.4.0。