我有两个列表，如下所示:a=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6,7]],b=[[5,6,7,8],[9,1,2,3],[4,5,6,7,8]]对于这样的输出，我想逐个元素地减去:a-b=[[-4,-4,-4,-4],[7,2,2,2],[-1,-1,-1,-1,-1]]为了做到这一点，我将每个a和b转换为数组并减去它们，我使用:np.array(a)-np.array(b)输出只是给我错误:UnsupportedOperandtypefor-:'list'and'list'我做错了什么？np.array命令不应该确保转换为数组吗？ 最
我有一个2dnumpy数组。A我想将np.bincount()应用于矩阵A的每一列以生成另一个二维数组B，它由原始矩阵A的每一列的bincounts组成。我的问题是np.bincount()是一个接受一维数组的函数。它不是像B=A.max(axis=1)这样的数组方法。除了讨厌的for循环之外，是否有更pythonic/numpythic的方式来生成此B数组？importnumpyasnpstates=4rows=8cols=4A=np.random.randint(0,states,(rows,cols))B=np.zeros((states,cols))forxinrange(A.
我正在尝试使用pybind11包装我的C++代码.在C++中，我有一个类Matrix3D它充当3-D数组(即形状为[n,m,p])。它具有以下基本签名:templateclassMatrix3D{public:std::vectordata;std::vectorshape;std::vectorstrides;Matrix3D();Matrix3D(std::vector);Matrix3D(constMatrix3D&);T&operator()(int,int,int);};为了尽量减少包装代码，我想将此类直接转换为NumPy数组(拷贝没有问题)。例如，我想直接包装一个具有以下签
我在MicrosoftAccess中有一个VBA脚本。VBA脚本是多人参与的大型项目的一部分，因此无法离开VBA环境。在我的脚本的一部分中，我需要在表格上快速完成复杂的线性代数运算。因此，我将VBA表移动为recordsets)转换成Python来做线性代数，然后再转换成VBA。python中的矩阵表示为numpy数组。一些线性代数是专有的，因此我们正在使用pyinstaller编译专有脚本.具体过程如下:VBA脚本创建一个代表表格input.csv的csv文件。VBA脚本通过命令行运行python脚本python脚本将csv文件input.csv加载为numpy矩阵，对其执行线性代数
Inarelatedquestion我了解到，如果我有一个形状为MxMxN的数组，并且我想根据形状为MxM的bool矩阵进行选择，我可以简单地做data[select,...]并完成它。不幸的是，现在我的数据顺序不同了:importnumpyasnpdata=np.arange(36).reshape((3,4,3))select=np.random.choice([0,1],size=9).reshape((3,3)).astype(bool)对于data中索引为i0,i1,i2的每个元素，如果select[i0,i2]==True，则应该选择它>。我怎样才能继续我的选择，而不必做一
我有以下意想不到的行为importnumpyasnpclassTest:def__radd__(self,other):print(f'value:{other}')[1,2,3]+Test()#prints:value:[1,2,3]np.array([1,2,3])+Test()#prints#value:1#value:2#value:3我希望第二次添加的行为与第一次添加的行为相同，但事实并非如此。我能看到的唯一合乎逻辑的解释是numpy+运算符首先以某种方式遍历参数，并尝试将它们中的每一个添加到Test()，然后第二个添加(int+Test)回落到Test.__radd__所以
我有一个矩阵X，我正在为其计算中间矩阵乘积的加权和。这是一个最小的可重现示例:importnumpyasnprandom_state=np.random.RandomState(1)n=5p=10X=random_state.rand(p,n)#10x5X_sum=np.zeros((n,n))#5x5#ThelengthofweightsarenotrelatedtoX'sdims,#butwillalwaysbesmallery=3weights=random_state.rand(y)forkinrange(y):X_sum+=np.dot(X.T[:,k+1:],X[:p-(k
假设我有一个包含多个时间戳和值的数据框。我想每2.5秒测量一次Δ值/Δt。Pandas是否提供任何用于时间区分的实用程序？time_stampvalues194922014-10-0617:59:40.016000-04:0018321281671062014-10-0617:59:41.771000-04:0026710482025112014-10-0617:59:43.001000-04:0020194341614572014-10-0617:59:44.792000-04:0012940512039442014-10-0617:59:48.741000-04:00867856
我有一个形状为(28,8,20)的np.arraydata，我只需要其中的某些条目，所以我要切片:In[41]:index=np.array([5,6,7,8,9,10,11,17,18,19])In[42]:extract=data[:,:,index]In[43]:extract.shapeOut[43]:(28,8,10)到目前为止一切顺利，一切都应该如此。但现在我只想查看第一行最后一个索引中的前两个条目:In[45]:extract[0,:,np.array([0,1])].shapeOut[45]:(2,8)等等，应该是(8,2)。它改变了索引，即使我上次切片时它没有!根据我
我希望并行化numpy或pandas操作。为此，我一直在研究pydata的blaze。.我的理解是无缝并行化是它的主要卖点。不幸的是，我一直无法找到运行在多个内核上的操作。blaze中的并行处理是否可用或目前只是一个既定目标？难道我做错了什么？我正在使用blazev0.6.5。我希望并行化的一个函数示例:(pytables列的重复数据删除太大而无法放入内存)importpandasaspdimportblazeasbzdeff1():counter=0groups=pd.DataFrame(columns=['name'])t=bz.TableSymbol('t','{name:str
