我有一个向量:a我想做这样的事情:bR中有这样的函数吗？我一直在谷歌上搜索，但“RRoll”主要为我提供了有关西类牙语发音的网页。 最佳答案 如何使用head和tail...roll关于使用head和tail的一件很酷的事情......你会得到一个负n的反向滚动，例如roll(1:5,-2)[1]34512 关于python-向量的循环移位(相当于numpy.roll)，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackover

在执行Kronecker-product时出于教学原因(没有使用明显且现成的np.kron())，我获得了一个4维数组作为中间结果，我必须将其reshape为得到最终结果。但是，我仍然无法全神贯注于reshape这些高维数组。我有这个4D数组:array([[[[0,0],[0,0]],[[5,10],[15,20]]],[[[6,12],[18,24]],[[7,14],[21,28]]]])这是(2,2,2,2)的形状，我想将它reshape为(4,4)。有人可能认为这显然与有关np.reshape(my4darr,(4,4))但是，上面的reshape没有给我预期的结果，它是:a

我想创建一个默认值为零的pandas数据框，但一列是整数，另一列是float。我能够创建具有正确类型的numpy数组，请参阅下面的values变量。但是，当我将其传递到数据框构造函数时，它仅返回NaN值(请参阅下面的df)。我包含了返回float组的无类型代码(参见df2)importpandasaspdimportnumpyasnpvalues=np.zeros((2,3),dtype='int32,float32')index=['x','y']columns=['a','b','c']df=pd.DataFrame(data=values,index=index,columns=

我正在尝试使用参数(a,tol=1e-8)创建一个函数，该函数返回一个bool值，告诉用户矩阵是否对称(对称矩阵是等于它的转置)。到目前为止，我有:defcheck_symmetric(a,tol=1e-8):ifnp.transpose(a,axes=axes)==np.transpose(a,axes=axes):returnTruedefsqr(s):rows=len(s)forrowinsq:iflen(row)!=rows:returnFalsereturnTrueifa!=sqr(s):raiseValueError尽管我一直收到axesisnotdefined消息，所以我

在numpy中是否有一种快速计算多轴平均值的方法？我正在计算n维数组中除0轴以外的所有轴的平均值。我正在做这件事；foriinrange(d.ndim-1):d=d.mean(axis=1)我想知道是否有不使用python循环的解决方案。 最佳答案 在numpy1.7中，您可以为np.mean提供多个轴:d.mean(axis=tuple(range(1,d.ndim)))我猜这将与其他提议的解决方案执行类似，除非reshape数组以展平所有维度触发数据副本，在这种情况下，这应该快得多。所以这可能会提供更一致的性能。

如何将Numpy更新到最新版本？我应该从这里下载.dmg文件吗:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/这个.dmg只适用于10.5吗？我已经使用这些说明安装了numpy:http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Mac_OS_X我当前的Numpy是1.2.1。我在MacOSX10.6.1SnowLeopard上运行。谢谢! 最佳答案 sudoeasy_install-Unumpy通过setuptools安装将为非系统实用程序在sys.path上获取新

输入:mystr="100110"期望的输出numpy数组:mynumpy==np.array([1,0,0,1,1,0])我试过:np.fromstring(mystr,dtype=int,sep='')但问题是我无法将我的字符串拆分为它的每个数字，因此numpy将其视为一个数字。知道如何将我的字符串转换为numpy数组吗？ 最佳答案 list可以帮助您做到这一点。importnumpyasnpmystr="100110"printnp.array(list(mystr))#['1''0''0''1''1''0']如果你想获取数字

例如，我有一个numpy数组a=np.arange(10)如何将前n个元素移动到数组的末尾？我找到了这个roll功能，但它似乎只是做相反的事情，它将最后的n元素移到开头。 最佳答案 为什么不用负数roll？>>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(10)>>>np.roll(a,2)array([8,9,0,1,2,3,4,5,6,7])>>>np.roll(a,-2)array([2,3,4,5,6,7,8,9,0,1]) 关于python-如何在numpy中做

为了满足自己的好奇心，我决定亲自学习NumPy的工作原理。似乎最简单的函数是最难翻译成代码的(我是按代码理解的)。为每种情况对每个轴进行硬编码很容易，但我想找到一种动态算法，可以在具有n维的任何轴上求和。官方网站上的文档没有帮助(它只显示结果而不是过程)并且很难浏览Python/C代码。注意:我确实发现当对数组求和时，指定的轴被“移除”，即形状为(4,3,2)的数组与轴1的总和产生形状为(4,2)的数组的答案 最佳答案 设置考虑numpy数组aa=np.arange(30).reshape(2,3,5)print(a)[[[0123

对于一维numpy数组，这两个表达式应该产生相同的结果(理论上):(a*b).sum()/a.sum()dot(a,b)/a.sum()后者使用dot()并且速度更快。但是哪个更准确呢？为什么？一些上下文如下。我想使用numpy计算样本的加权方差。我在anotheranswer中找到了dot()表达式,并附有一条评论，指出它应该更准确。但是那里没有给出任何解释。 最佳答案 Numpydot是调用您在编译时链接的BLAS库(或构建自己的库)的例程之一。这一点的重要性在于BLAS库可以使用乘法累加运算(通常是融合乘加)来限制计算执行的舍