我有一个包含一些值的mx1数组a。此外，我有一个nxk数组，比如b，它包含0到m之间的索引。例子:a=np.array((0.1,0.2,0.3))b=np.random.randint(0,3,(4,4))对于b中的每个索引值，我想从a中获取相应的值。我可以用一个循环来完成:c=np.zeros_like(b).astype('float')n,k=b.shapeforiinrange(n):forjinrange(k):c[i,j]=a[b[i,j]]是否有更优雅的内置numpy函数或技巧？这种方法对我来说看起来有点愚蠢。PS:最初，如果有帮助，a和b是Pandas对象。
我正在使用pip安装我需要的包:Numpy和Scipy。但是，它们只有在我使用python2.7导入它们时才有效。当我尝试使用3.5时，它似乎根本没有安装。我更新了pip并从/Library/Python/2.7/site-packages(python2.7)获取了它的版本pip8.0.2然后我尝试了:pip3.5--version并得到:pip8.0.2from/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages(python3.5)我想要的只是我下载的所有包，我可以将它们与Pyt
我有一个两列的numpy数组。我想遍历第二列的每一行，并计算每组2个数字(9.6-0、19.13-9.6等)之间的差异。如果差异>15，我想为两列插入一行0。我真的只需要以第一列中的值结束(我只需要第二列来确定将0放在哪里)，所以如果将它们拆分起来更容易，那就没问题了。这是我的输入数组:[[0.000.00][1.859.60][2.7319.13][0.3028.70][2.6438.25][2.2947.77][2.0157.28][2.6166.82][2.2076.33][2.4985.85][2.55104.90][2.65114.47][1.79123.98][2.8613
我目前正在使用Pandas和matplotlib执行一些数据可视化，我想在我的散点图中添加一条最佳拟合线。这是我的代码:importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspandaimportnumpyasnpdefPCA_scatter(filename):matplotlib.style.use('ggplot')data=panda.read_csv(filename)data_reduced=data[['2005','2015']]data_reduced.plot(kind='scatter',x='2005
我需要一个我正在开发的Python程序来拍摄小图像，确定它是否存在于大图像中，如果存在，则报告它的位置。如果没有，请报告。(在我的例子中，大图像是屏幕截图，小图像是HTML5canvas中可能在屏幕上或不在屏幕上的图像。)在线查看，我发现了OpenCV中的模板匹配，它确实具有出色的Python绑定(bind)。我尝试了以下方法，基于我在网上找到的非常相似的代码，也使用了numpy:importcv2importnumpyasnpimage=cv2.imread("screenshot.png")template=cv2.imread("button.png")result=cv2.ma
这个问题类似于Split(explode)pandasdataframestringentrytoseparaterows但包括有关添加范围的问题。我有一个数据框:+------+---------+----------------+|Name|Options|Email|+------+---------+----------------+|Bob|1,2,4-6|bob@email.com|+------+---------+----------------+|John|NaN|john@email.com|+------+---------+----------------+|M
我想对大型NumPy数组的某一行求和。我知道函数array.max()会给出整个数组的最大值，而array.max(1)会给出每一行的最大值数组。但是，我想在某一行(例如第7行或第29行)中获取最大值。我有一个大数组，因此获取所有行的最大值会给我带来很大的时间损失。 最佳答案 您可以使用索引运算符轻松访问二维数组的一行。行本身是一个数组，是原始数组的一部分的View，并暴露了所有数组方法，包括sum()和max()。因此，您可以像这样轻松获得每行的最大值:x=arr[7].max()#Maximuminrow7y=arr[29].s
我有一个70x70的numpyndarray，主要是对角线。唯一的非对角线值在对角线下方。我想让矩阵对称。作为Matlab世界的新手，如果没有for循环，我无法让它工作。在MATLAB中很容易:W=max(A,A')其中A'是矩阵转置，max()函数负责生成对称的W矩阵。在Python中是否也有一种优雅的方式来做到这一点？例子示例A矩阵是:1000020010200103所需的输出矩阵W是:1010020110200103 最佳答案 找到以下适合我的解决方案:importnumpyasnpW=np.maximum(A,A.trans
假设我有一个包含10个值的numpy数组a。这里只是一个示例情况，尽管我想对长度为100的数组重复相同的操作。a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])我想将前5个值和后5个值相加，依此类推，并将它们存储在一个新的空列表中，例如b。因此b将包含b=[15,40]。我该怎么做？ 最佳答案 一种方法是使用addufunc及其reduceat方法:>>>np.add.reduceat(a,[0,5])array([15,40])这对切片a[0:5]和a[5:]求和并返回一个新数组。如果你想要一个Python列表，
我有一个包含多列的数据框，例如:Prod_AProd_BProd_CStateRegion110111我想删除所有以Prod_开头的列，(我不能按名称选择或删除，因为数据框有200个变量)可以这样做吗？谢谢 最佳答案 使用startswith对于掩码，然后使用loc和booleanindexing删除列:df=df.loc[:,~df.columns.str.startswith('Prod')]print(df)StateRegion111 关于python-删除以开头的列，我们在St
