我想要实现的是以编程方式创建一个由256x256颜色值矩阵表示的二维色带。可以在附图中看到预期的结果。我的起点是矩阵的4个角颜色，应从中插入其间剩余的254种颜色。虽然我在为一个轴插值颜色方面取得了一些成功，但二维计算让我有些头疼。虽然图像似乎具有非线性颜色渐变，但我对线性渐变很满意。如果您能给我一些提示，说明如何使用numpy或其他工具执行此操作，我将不胜感激。 最佳答案 这是一个使用zoomfunction的超短解决方案来自scipy.ndimage。我用初始颜色(此处为随机颜色)定义了一个2x2RGB图像，并将其简单地缩放到2

我有一个巨大的数据框，其中包含一个名为dt的日期时间类型列，该数据框已经根据dt进行了排序。我想根据dt将数据帧拆分为多个数据帧，每个数据帧包含1hr范围内的行。拆分dttext02016081111:05a12016081111:35b22016081112:03c32016081112:36d42016081112:52e52016081114:32f进入dttext02016081111:05a12016081111:35b22016081112:03cdttext02016081112:36d12016081112:52edttext02016081114:32f

令X为MxN矩阵。将xi表示为X的第i列。我想创建一个由MxM矩阵xi.dot(xi.T)组成的3维NxMxM数组。我怎样才能用numpy最优雅地做到这一点？是否可以只使用矩阵运算而不使用循环来做到这一点？ 最佳答案 一种方法broadcasting-X.T[:,:,None]*X.T[:,None]另一个带有广播和之后交换轴的-(X[:,None,:]*X).swapaxes(0,2)另一个带有广播和之后的多维转置-(X[:,None,:]*X).T另一种方法np.einsum，如果您要从循环代码进行翻译，就所涉及的迭代器而言，这

我有一个数据框:df=pd.DataFrame({'number':['10','20','30','40'],'condition':['A','B','A','B']})df=numbercondition010A120B230A340B我想对数字列中的每个元素应用一个函数，如下所示:df['number']=df['number'].apply(lambdax:func(x))但是，即使我将函数应用于数字列，我也希望函数也引用condition列，即在伪代码中:func(n):#ifthevalueincorrespondingconditioncolumnisequaltoso

我有这个使用numpy数组进行矩阵乘法的例子:importnumpyasnpm=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c=np.array([0,1,2])m*carray([[0,2,6],[0,5,12],[0,8,18]])如果m是scipy稀疏CSR矩阵，我如何做同样的事情？这给出了维度不匹配:sp.sparse.csr_matrix(m)*sp.sparse.csr_matrix(c) 最佳答案 您可以调用csr_matrix的multiply方法进行逐点乘法。sparse.csr_matr

根据https://stackoverflow.com/a/48981834/1840471，这是加权基尼系数在Python中的实现:importnumpyasnpdefgini(x,weights=None):ifweightsisNone:weights=np.ones_like(x)#Calculatemeanabsolutedeviationintwosteps,forweights.count=np.multiply.outer(weights,weights)mad=np.abs(np.subtract.outer(x,x)*count).sum()/count.sum()

我有一个像这样的numpy数组:candidates=array([[1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0],[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1],[1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0]])我不明白candidates[0]之间有什么区别:candidates[0]=array([1,0,0

当我运行这段代码时:importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6])print(np.where(a>2))很自然地得到一个索引数组，其中a>2，即[2,3,4,5]，但我们得到:(array([2,3,4,5],dtype=int64),)即第二个成员为空的元组。然后，要获得numpy.where的“自然”答案，我们必须这样做:np.where(a>2)[0]这个元组有什么意义？在什么情况下有用？注意:我在这里只谈论用例numpy.where(cond)而不是同样存在的numpy.where(cond,x,y)(参见文档)。

我想了解numpy的argpartition函数。我做了documentation的示例尽可能基本。importnumpyasnpx=np.array([3,4,2,1])print("x:",x)a=np.argpartition(x,3)print("a:",a)print("x[a]:",x[a])这是输出...('x:',array([3,4,2,1]))('a:',array([2,3,0,1]))('x[a]:',array([2,1,3,4]))a=np.argpartition(x,3)行中的第k个元素不是最后一个元素(数字1)吗？如果是数字1，那么x排序时，1不应该成

下面的代码为我提供了最佳拟合线的平线，而不是沿着适合数据的e^(-x)模型的漂亮曲线。谁能告诉我如何修复下面的代码以使其适合我的数据？importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.optimizedef_eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py=(c*np.exp(-k*(x-x0)))+y0returnydef_eNegX_residuals(p,x,y):returny-_eNegX_(p,x)defGet_eNegX_Coefficients(x,y):print'xis:',xprint'yis:',y#C