这可能是一个简单的问题，但我被卡住了:我想在Python2.6中使用numpy。我附加了numpy文件夹所在的路径:C:\Python26\lib\站点包\还有numpy文件夹本身的路径C:\Python26\lib\site-packages\numpy但是，出现这个错误信息x=np.array([[7,8,5][3,5,7]],np.int32)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inx=np.array([[7,8,5][3,5,7]],np.int32)NameError:name'np'isnotdefined你能帮我解决这个

我需要找到一个数组中第一个小于或等于元素在另一个数组中出现的索引。一种可行的方法是:importnumpya=numpy.array([10,7,2,0])b=numpy.array([10,9,8,7,6,5,4,3,2,1])indices=[numpy.where(aindices的值为[0,1,1,1,2,2,2,2,2,3]，这正是我所需要的。当然，问题是python“for”循环很慢，我的数组可能有数百万个元素。这有什么NumPy的技巧吗？这不起作用，因为它们的数组长度不同:indices=numpy.where(a谢谢! 最佳答案

我正在尝试将图像分割成RGB，但在绘制这些图像时遇到了问题。我使用此功能从某个文件夹获取所有图像:defget_images(path,image_type):image_list=[]forfilenameinglob.glob(path+'/*'+image_type):im=misc.imread(filename,mode='RGB')image_list.append(im)returnimage_list此函数创建4d数组(30,1536,2048,3)，我非常确定第一个值代表图像数量，第二和第三个是维度，第三个是RGB值。在获取所有图像后，我将它们存储为一个numpy数组

我有一般数据，例如字符串:np.random.seed(343)arr=np.sort(np.random.randint(5,size=(10,10)),axis=1).astype(str)print(arr)[['0''1''1''2''2''3''3''4''4''4']['1''2''2''2''3''3''3''4''4''4']['0''2''2''2''2''3''3''4''4''4']['0''1''2''2''3''3''3''4''4''4']['0''1''1''1''2''2''2''2''4''4']['0''0''1''1''2''3''3''3''4'

在python中获取N-many列表的交集的最简单方法是什么？如果我有两个列表a和b，我知道我可以这样做:a=set(a)b=set(b)intersect=a.intersection(b)但我想对任意一组列表执行类似a&b&c&d&...的操作(理想情况下无需先转换为一组，但如果这是最简单/最有效的方法，我可以处理那个。)即我想编写一个函数intersect(*args)来有效地处理任意多个集合。最简单的方法是什么？编辑:我自己的解决方案是reduce(set.intersection,[a,b,c])——这样好吗？谢谢。 最佳答案

我可以消除此计算中的所有Python循环吗:result[i,j,k]=(x[i]*y[j]*z[k]).sum()其中x[i]、y[j]、z[k]是长度为N和x、y、z的第一维长度为A、B,Cs.t.输出是形状(A,B,C)并且每个元素是三元积的总和(按元素计算)。我可以将它从3个循环减少到1个循环(下面的代码)，但我一直在尝试消除最后一个循环。如有必要，我可以制作A=B=C(通过少量填充)。#Examplewith3loops,2loops,1loop(testingomitted)N=100#morelike100kinrealproblemA=2#morelike20inrea

ifile=wave.open("input.wav")现在如何将此文件写入numpyfloat组？ 最佳答案 >>>fromscipy.io.wavfileimportread>>>a=read("adios.wav")>>>numpy.array(a[1],dtype=float)array([128.,128.,128.,...,128.,128.,128.])通常是字节然后是整数...这里我们只是将其转换为浮点类型。您可以在这里阅读:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tut

在我的程序中，我使用各种不同大小的numpy数组。我需要将它们存储到XML文件中以备后用。我没有将它们写入二进制文件，因此我将所有数据都放在一个地方(XML文件)，而不是分散在200个文件中。所以我尝试使用numpy的array_str()方法将数组转换为字符串。生成的XML如下所示:-5[7.7642140551985428e-06,7.7639131137987232e-06]5000[[0.99845902-0.707805120.26981375-0.60771220.09639695][0.61856711-0.746849130.200999920.99725171-0.4

说我有Y=np.array([2,0,1,1])据此我想获得形状为(len(Y),3)的矩阵X。在这种特殊情况下，X的第一行应该在第二个索引上有一个1，否则为零。X的第二行应该在0索引上有一个1，否则为0。明确地说:X=np.array([[0,0,1],[1,0,0],[0,1,0],[0,1,0]])我如何生成这个矩阵？我开始于X=np.zeros((Y.shape[0],3))但后来不知道如何填充/填写索引列表中的那些一如既往，感谢您的宝贵时间! 最佳答案 也许:>>>Y=np.array([2,0,1,1])>>>X=np.

我正在通过IPythonNotebook测试NumPy的memmap，代码如下Ymap=np.memmap('Y.dat',dtype='float32',mode='w+',shape=(5e6,4e4))如您所见，Ymap的形状非常大。我正在尝试像稀疏矩阵一样填充Ymap。我没有使用scipy.sparse矩阵，因为我最终需要用另一个密集矩阵对它进行点积，这肯定不适合内存。无论如何，我正在执行一系列很长的索引操作:Ymap=np.memmap('Y.dat',dtype='float32',mode='w+',shape=(5e6,4e4))withopen("somefile.t