我想交错两个相同大小的numpy数组的行。我想到了这个解决方案。#AandBaresame-shapedarraysA=numpy.ones((4,3))B=numpy.zeros_like(A)C=numpy.array(zip(A[::1],B[::1])).reshape(A.shape[0]*2,A.shape[1])print(C)输出[[1.1.1.][0.0.0.][1.1.1.][0.0.0.][1.1.1.][0.0.0.][1.1.1.][0.0.0.]]是否有更清洁、更快、更好、仅限numpy的方法？ 最佳答案

我正在寻找一个numpy函数，它的作用相当于:indices=set([1,4,5,6,7])zero=numpy.zeros(10)foriinindices:zero[i]=42 最佳答案 你可以只给它一个索引列表:indices=[1,4,5,6,7]zero=numpy.zeros(10)zero[indices]=42 关于python-numpy函数将数组元素设置为给定索引列表的值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https

我正在尝试将低于阈值的数组成员设置为nan。这是QA/QC流程的一部分，传入数据可能已经有nan槽。例如，我的阈值可能是-1000，因此我想在以下数组中将-3000设置为nanx=np.array([np.nan,1.,2.,-3000.,np.nan,5.])以下内容:x[x产生正确的行为，还有一个RuntimeWarning，但是禁用警告的开销warnings.filterwarnings("ignore")...warnints.resetwarnings()有点重，可能有点不安全。尝试使用如下花式索引进行两次索引不会产生任何效果:nonan=np.where(~np.isnan

在numpy中，是否有一种很好的惯用方法来测试二维数组中的所有行是否相等？我可以做类似的事情np.all([np.array_equal(M[0],M[i])foriinxrange(1,len(M))])这似乎将python列表与numpy数组混合在一起，这很丑陋，而且可能也很慢。有更好/更简洁的方法吗？ 最佳答案 一种方法是检查数组arr的每一行是否等于它的第一行arr[0]:(arr==arr[0]).all()使用相等==对整数值很好，但如果arr包含浮点值，您可以使用np.isclose而是在给定的公差范围内检查是否相等:

我有一个像这样的数组:a=array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])从中切出只有“a”的前两列的1x2数组的最有效方法是什么？即array([[2,3],[4,5],[5,6]])inthiscase. 最佳答案 二维numpy数组使用a[i,j](不是a[i][j])进行索引，但您可以使用相同的切片符号numpy数组和矩阵，就像在python中使用普通矩阵一样(只需将它们放在一个[]中):>>>fromnumpyimportarray>>>a=array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])>

我有一个2x2numpy数组:x=array(([[1,2],[4,5]]))我必须将其与一维数组合并(或堆叠，如果你愿意的话):y=array(([3,6]))通过将它添加到行的末尾，从而生成一个2x3numpy数组，其输出如下:数组([[1,2,3],[4,5,6]])现在numpy指南中建议的方法是:hstack((x,y))但是这不起作用，返回以下错误:ValueError:arraysmusthavesamenumberofdimensions唯一可能的解决方法似乎是这样做:hstack((x,array(([y])).T))这行得通，但看起来和听起来都很老套。似乎没有其他方

如何将实时音频读入numpy数组并使用matplotlib绘图？现在我在wav文件上录制音频，然后使用scikits.audiolab.wavread将其读入数组。有什么方法可以直接实时执行此操作吗？ 最佳答案 您可以使用PyAudio录制音频并使用np.frombuffer将其转换为numpy数组。importpyaudioimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltCHUNKSIZE=1024#fixedchunksize#initializeportaudiop=pyaudio.

我有两个numpy数组:x=np.array([-1,0,1,2])y=np.array([-2,-1,0,1])有没有办法像元组一样将这些数组合并在一起:array=[(-1,-2),(0,-1),(1,0),(2,1)] 最佳答案 In[469]:x=np.array([-1,0,1,2])In[470]:y=np.array([-2,-1,0,1])将它们连接成二维数组:In[471]:np.array((x,y))Out[471]:array([[-1,0,1,2],[-2,-1,0,1]])转置该数组:In[472]:np

我有一个包含一些时间序列的DataFrame。我从这些时间序列创建了一个相关矩阵，我想在这个相关矩阵上创建一个层次聚类。我怎样才能做到这一点？##let'tpretendthisDataFramecontainssometimeseries#df=pd.DataFrame((np.random.randn(150)).reshape(10,15))012131400.3697460.093882-0.656211....-0.59693600.09596010.6414571.120405-0.468639....-2.0708021-1.25415920.360756-0.22255

我不确定我在sympy中使用的方法是将MutableDenseMatrix转换为numpy.array还是numpy.matrix是一个很好的当前实践。我有一个符号矩阵，如:g=sympy.Matrix([[x,2*x,3*x,4*x,5*x,6*x,7*x,8*x,9*x,10*x],[x**2,x**3,x**4,x**5,x**6,x**7,x**8,x**9,x**10,x**11]])我正在转换为numpy.array做:g_func=lambdaval:numpy.array(g.subs({x:val}).tolist(),dtype=float)我在其中获取给定值x的数