以下生成一个C连续的numpy数组:importnumpya=numpy.ones((1024,1024,5))现在，如果我将其切片，结果可能不再相同。例如:bn=a[:,:,n]n从0到4。我的问题是我需要bn是C连续的，并且我需要对a的许多实例执行此操作。我只需要每个bn一次，并且想避免做bn=bn.copy(order='C')我也不想这样重写我的代码a=numpy.ones((5,1024,1024))有没有比复制更快、更便宜的方法来获取bn？背景:我想散列每个a的每个切片，使用importhashlibhashlib.sha1(a[:,:,n]).hexdigest()不幸的

使用matplotlib在Python中绘制单个变量函数非常简单。但我正在尝试向散点图添加第三个轴，以便可视化我的多变量模型。这是一个示例片段，有30个输出:importnumpyasnpnp.random.seed(2)##generatearandomdatasetx=np.random.randn(30,2)x[:,1]=x[:,1]*100y=11*x[:,0]+3.4*x[:,1]-4+np.random.randn(30)##themodel如果这只是一个单变量模型，我可能会使用类似这样的东西来生成最适合的图和线:%pylabinlineimportmatplotlib.p

我有一个列表，my_list，其中包含我想转换为numpy数组的混合数据类型。但是，我收到错误TypeError:expectedareadablebufferobject。请参阅下面的代码。我试图将我的代码基于NumPydocumentation.my_list=[['User_0','2012-2',1,6,0,1.0],['User_0','2012-2',5,6,0,1.0],['User_0','2012-3',0,0,4,1.0]]my_np_array=np.array(my_list,dtype='S30,S8,i4,i4,f32') 最佳答

我刚刚用scipy.optimize.linprog检查了简单的线性规划问题:1*x[1]+2x[2]->max1*x[1]+0*x[2]=10*x[1]+1*x[2]>=11*x[1]+1*x[2]得到了一个非常奇怪的结果，我预计x[1]会是1而x[2]会是5，但是:>>>printoptimize.linprog([1,2],A_ub=[[1,1]],b_ub=[6],bounds=(1,5),method='simplex')status:0slack:array([4.,4.,4.,0.,0.])success:Truefun:3.0x:array([1.,1.])messag

我最近下载了Ubuntu14.04桌面版和Windows10。我的电脑配置是:4GB内存，64位我在下载文件后使用以下命令安装了Anaconda:bashAnaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh安装成功现在在我的ubuntu终端中，我按照http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/build.html#building-on-ubuntu-debian上的指示执行了步骤安装了最新的GNUC++编译器-->成功gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboostcdxgboost;

我的灰度图像很少，我想计算整个图像的平均像素值，这样我就可以使用单个值来表示每个单独的图像。 最佳答案 如果你想做这样的事情，你应该考虑使用scikit-image而不是原始PIL或pillow。SciKitImage对图像使用numpy数组，因此所有numpy方法都有效。fromskimageimportioimportnumpyasnpimage=io.imread('http://i.stack.imgur.com/Y8UeF.jpg')print(np.mean(image))您可能希望将所有图像转换为float以获得0和1

我知道如何取x[:,:,:,:,j,:](它取4维的第j个切片)。如果尺寸在运行时已知，并且不是已知常量，是否有办法做同样的事情？ 最佳答案 这样做的一个选择是以编程方式构建切片:slicing=(slice(None),)*4+(j,)+(slice(None),)另一种方法是使用numpy.take()或ndarray.take():>>>a=numpy.array([[1,2],[3,4]])>>>a.take((1,),axis=0)array([[3,4]])>>>a.take((1,),axis=1)array([[2]

我正在分析一些地理数据，并试图根据时间和地理位置预测/预测下一次事件的发生。数据顺序如下(附示例数据)TimestampLatitudeLongitudeEvent13307266102.8640097270.64039541"EventA"13311695102.808291270.47394645"EventA"13314940102.8224052270.6308513"EventA"13318949102.8340212870.64103035"EventA"13334397102.8472624270.66790352"EventA"第一步是将其分为100个区域，以降低维度和

我试图在python中打印一些大的东西，而不是得到整个结果，我得到了它的一部分，中间有“...”。有什么想法可以得到它的全部吗？例如'8.881386032''5.737972827''3.355746972'...,'2.827335059','2.598858336''2.69954686'代码是:transposedMatrix=np.transpose(data)print(transposedMatrix)我已经将它转换成一个字符串，当我在文件中写入时我得到了同样的结果 最佳答案 对于numpy，调用:importsysi

我需要制作一个由零组成的多维数组。对于两个(D=2)或三个(D=3)维度，这很简单，我会使用:a=numpy.zeros(shape=(n,n))或a=numpy.zeros(shape=(n,n,n))对于更高的D，如何制作长度为n的数组？ 最佳答案 您可以将元组(n,)乘以您想要的维数。例如:>>>importnumpyasnp>>>N=2>>>np.zeros((N,)*1)array([0.,0.])>>>np.zeros((N,)*2)array([[0.,0.],[0.,0.]])>>>np.zeros((N,)*3)a