我是python和numpy的新手。我运行了我编写的代码，我收到了这条消息:'索引0超出了大小为0的轴0的范围'没有上下文，我只想弄清楚这是什么意思。问这个问题可能很愚蠢，但是轴0和大小0是什么意思？索引0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚轴0和大小0是什么意思。“数据”是一个文本文件，在两列中包含大量数字。x=np.linspace(1735.0,1775.0,100)column1=(data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0column2=data[1,1:]x_column1=np.zeros(x.size+2)x_column1[1:-1]=xx_colum

这个问题在这里已经有了答案:HowcanIconvertanRGBimageintograyscaleinPython?(14个答案)关闭4年前。使用Numpy将大小为(x,y,3)的rgb像素值数组转换为大小为(x,y,1)的灰度像素值数组的最佳方法是什么？我有一个函数rgbToGrey(rgbArray)可以获取[r,g,b]数组并返回灰度值。我想将它与Numpy一起使用，以将数组的第3维从大小3缩小到大小1。我该怎么做？注意:如果我有原始图像并且可以先使用Pillow对其进行灰度化，这将非常容易，但我没有。更新:我要找的函数是np.dot()。来自这个问题的答案:假设我们通过公式

我有三个数组，想把它们组合起来importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])c=np.array([[13,14,15],[16,17,18]])得到:array([1,2,3,7,8,9,13,14,15,4,5,6,10,11,12,16,17,18])这个有什么作用？谢谢:) 最佳答案 用np.hstack水平堆叠那些并用np.ravel压平-np.hstack((a,b,c)).ravel()

假设我用相同的dtype制作了两个recarrays并将它们堆叠起来:>>>importnumpyasnp>>>dt=[('foo',int),('bar',float)]>>>a=np.empty(2,dtype=dt).view(np.recarray)>>>b=np.empty(3,dtype=dt).view(np.recarray)>>>c=np.hstack((a,b))尽管a和b是recarrays，但c不是:>>>c.fooTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'numpy.ndarray

我有一个MxN稀疏csr_matrix，我想在矩阵的右侧添加一些只有零的列。原则上，数组indptr、indices和data保持不变，所以我只想改变矩阵的维度。但是，这似乎没有实现。>>>A=csr_matrix(np.identity(5),dtype=int)>>>A.toarray()array([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0],[0,0,1,0,0],[0,0,0,1,0],[0,0,0,0,1]])>>>A.shape(5,5)>>>A.shape=((5,7))NotImplementedError:Reshapingnotimplementedforcs

我有一个10*10的数组。我需要找到所有层的总和。下图将清除我的问题:我怎样才能轻松做到这一点？ 最佳答案 只是添加另一个答案......虽然从外部方block中减去内部方block的一般想法可能是最好的方法，但如果你想要性能，那么所提供的实现都不会做得很好，因为它们不断地添加相同的数字和结束。为了加快计算速度，您可以使用图像处理中称为积分图像的东西:>>>int_arr=np.cumsum(np.cumsum(arr,axis=0),axis=1)>>>int_arrarray([[8,8,15,19,22,22,22,29,35

是否可以使用numpy/scipy/matplotlib函数对一维数组执行循环交叉/自相关？我查看了numpy.correlate()和matplotlib.pyplot.xcorr(基于numpy函数)，两者似乎都无法进行循环互相关。为了说明差异，我将使用[1,2,3,4]数组的示例。通过循环相关，做出周期性假设，滞后1看起来像[2,3,4,1]。我发现的python函数似乎只使用零填充，即[2、3、4、0]。有没有办法让这些函数做循环相关？如果没有，是否有针对循环相关的标准解决方法？ 最佳答案 您可以使用FFT实现周期性(也称为

我有一个列表列表，像这样:a=[[1,2],[2,3]]我想创建一个替换a给定大小的随机列表。numpy.random.choice()方法只接受一维数组。我可以编写自己的函数来执行此操作，但是是否已经有优化的方法？预期输出:[[1,2],[1,2],[2,3],[2,3]]//thesize(4here)hastobeaparameterpassedtothefunction 最佳答案 您可以简单地调用thestandardlibrary'srandom.choice()反复。不需要numpy。>>>list_of_lists=[

如何将数组的列拆分为三个数组x、y、z而无需分别手动编写每个[:,0]、[:,1]、[:,2]？例子#Createexamplenparrayimportnumpyasnpdata=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])现在数据是[[123][456][789]]我想做的事情:x,y,z=data[:,0],data[:,1],data[:,2]##Helpmehere!print(x)想要的输出:array([1,4,7]) 最佳答案 转置，然后解压:>>>x,y,z=data.T>>>xarray

我需要以给定的概率随机选择列表中的元组。编辑:每个元组的概率在概率列表中不知道忘了参数replacement，默认是none使用数组而不是列表的相同问题下一个示例代码给我一个错误:importnumpyasnpprobabilit=[0.333,0.333,0.333]lista_elegir=[(3,3),(3,4),(3,5)]np.random.choice(lista_elegir,1,probabilit)错误是:ValueError:amustbe1-dimensional我该如何解决？ 最佳答案 根据函数的文档，a:1