我有一个索引列表a=[[1,2,4],[0,2,3],[1,3,4],[0,2]]将其转换为1的numpy数组的最快方法是什么，其中每个索引显示1出现的位置？即我想要的是:output=array([[0,1,1,0,1],[1,0,1,1,0],[0,1,0,1,1],[1,0,1,0,0]])我事先知道数组的最大大小。我知道我可以遍历每个列表并在每个索引位置插入一个1，但是是否有更快/矢量化的方法来执行此操作？我的用例可能有数千行/列，我需要这样做数千次，所以越快越好。 最佳答案 这个怎么样:ncol=5nrow=len(a)o
我想制作出类似于真实乐器的声音。问题是我对如何获得它知之甚少。我所知道的与真实乐器相去甚远的是，它们输出的声音很少是干净的。但是如何发出这种不干净的声音呢？到目前为止，我已经做到了这一点，它产生了非常清晰的声音，我不确定它是否正确使用了alsa。importnumpyfromnumpy.fftimportfft,ifftfromnumpy.randomimportrandom_samplefromalsaaudioimportPCM,PCM_NONBLOCK,PCM_FORMAT_FLOAT_LEpcm=PCM()#mode=PCM_NONBLOCK)pcm.setrate(44100
我正在尝试做一个简单的线性回归函数，但继续遇到numpy.linalg.linalg.LinAlgError:Singularmatrixerror现有函数(带有调试打印):defmakeLLS(inputData,targetData):print"InmakeLLS:"print"ShapeinputData:",inputData.shapeprint"ShapetargetData:",targetData.shapeterm1=np.dot(inputData.T,inputData)term2=np.dot(inputData.T,targetData)print"Shap
我正在尝试将pythonopencv图像转换为QPixmap。我按照指示显示PageLink我的代码附在下面img=cv2.imread('test.png')[:,:,::1]/255.imgDown=cv2.pyrDown(img)imgDown=np.float32(imgDown)cvRGBImg=cv2.cvtColor(imgDown,cv2.cv.CV_BGR2RGB)qimg=QtGui.QImage(cvRGBImg.data,cvRGBImg.shape[1],cvRGBImg.shape[0],QtGui.QImage.Format_RGB888)pixmap01
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我想学习Python。我有一门Python3的类(class)。但是，我需要主要使用matplotlib和Numpy，这些库还不兼容Python3。是否值得在Python3中学习这门类(class)，否则会浪费时间学习Python3然后回到Python2.x？你会怎么做？
这个问题在这里已经有了答案:Compare(assertequalityof)twocomplexdatastructurescontainingnumpyarraysinunittest(7个答案)关闭9年前。实现比较两个numpyfloat组的单元测试的最佳方法是什么。我试过unittest.assertEqual()但不适用于float数组，因为float永远不会100%相等。我不能使用assertAlmostEqual因为它测试round(floats)相等性......有没有人实现过这样的东西self.assertFloatArrayEqual(array1,array2,m
这听起来很简单，但我觉得我把它想得太复杂了。我想创建一个数组，其元素是从两个相同形状的源数组生成的，具体取决于源数组中哪个元素更大。举例说明:importnumpyasnparray1=np.array((2,3,0))array2=np.array((1,5,0))array3=(insertmagic)>>array([2,5,0))我不知道如何生成一个array3，它结合了array1和array2的元素来生成一个数组，其中仅采用两个array1/array2元素值中的较大者。任何帮助将不胜感激。谢谢。 最佳答案 我们可以使用
我正在尝试使用Python和Numpy/Scipy来实现图像处理算法。探查器告诉我在以下函数(经常调用)上花费了大量时间，它告诉我两幅图像之间的平方差之和defssd(A,B):s=0foriinrange(3):s+=sum(pow(A[:,:,i]-B[:,:,i],2))returns我怎样才能加快速度？谢谢。 最佳答案 只是s=numpy.sum((A[:,:,0:3]-B[:,:,0:3])**2)(如果形状始终为(,,3)，我预计可能只是sum((A-B)**2))也可以使用求和方法:((A-B)**2).sum()对吧
我收到一条错误消息，指出“数组包含NaN或无穷大”。我已经检查了我的数据，包括训练/测试缺失值，没有遗漏任何东西。我可能对“数组包含NaN或无穷大”的含义有错误的解释。importnumpyasnpfromsklearnimportlinear_modelfromnumpyimportgenfromtxt,savetxtdefmain():#createthetraining&testsets,skippingtheheaderrowwith[1:]dataset=genfromtxt(open('C:\\Users\\Owner\\training.csv','r'),delimit
我有一些同时使用numpy和R的C代码。在Windows上，它使用MSVC编译为一个.dll，它可以从R动态加载并通过所有测试。但是，我无法让它在Debian上运行。为了调查这个问题，我创建了以下最简单的示例:#include#include#includeSEXPmain(){Py_Initialize();import_array();SEXPone=PROTECT(allocVector(INTSXP,1));INTEGER(one)[0]=1;npy_intpdims[1]={1};intdata[1]={1};PyObject*another=PyArray_SimpleNe
