我有以下numpy矩阵，我想按升序对其进行排序基于第3列值。[[3.05706500e+064.98000000e+01-2.62500070e+01-9.38135544e+01][3.05706600e+064.98000000e+01-3.00000056e+01-9.38135544e+01][3.05706700e+064.98000000e+01-3.37500042e+01-9.38135544e+01][3.05706800e+064.98000000e+01-3.75000028e+01-9.38135544e+01]]这才是我真正想要的矩阵。[[3.05706800

我有一个100x200二维数组，表示为由黑色(0)和白色(255)单元格组成的numpy数组。它是一个位图文件。然后我有2D形状(最容易将它们想象成字母)，它们也是2D黑白单元格。我知道我可以天真地遍历矩阵，但这将是我代码的“热门”部分，因此速度是一个问题。有没有一种快速的方法可以在numpy/scipy中执行此操作？我简要地查看了Scipy的相关函数。我对“模糊匹配”不感兴趣，只对精确匹配感兴趣。我也看了一些学术论文，但它们超出了我的理解范围。 最佳答案 您可以使用关联。您需要将黑色值设置为-1，将白色值设置为1(反之亦然)，以便

我想得到每个元素的排名，所以我在numpy中使用argsort:np.argsort(np.array((1,1,1,2,2,3,3,3,3)))array([0,1,2,3,4,5,6,7,8])它给同一个元素不同的等级，我能得到相同的等级吗:array([0,0,0,3,3,5,5,5,5]) 最佳答案 如果你不介意对scipy的依赖，你可以使用scipy.stats.rankdata,method='min':In[14]:aOut[14]:array([1,1,1,2,2,3,3,3,3])In[15]:fromscipy.

处理sliding-windownumpy的例子。试图理解start_idx=np.arange(B[0])[:,None]的,Nonefoo=np.arange(10)printfooprintfoo[:]printfoo[:,]printfoo[:,None]None的作用似乎是转置数组。[0123456789][0123456789][0123456789][[0][1][2][3][4][5][6][7][8][9]]但我不是很确定。我找不到解释第二个参数(None)作用的文档。这也是一个很难用谷歌搜索的片段。numpyarraydocsmakesmethinkithassom

我有一个形式为df,的pandas数据框(将if视为网络中节点的加权邻接矩阵)ABCDA00.50.50B1000C0.8000.2D0010我想获得一个代表边列表的数据框。对于上面的例子，我需要一些形式，edge_list_df,SourceTargetWeight0AB0.51AC0.52AD03BA14BC05BD06CA0.87CB08CD0.29DA010DB011DC1创建它的最有效方法是什么？ 最佳答案 将对角线标记为nan，然后我们堆叠df.values[[np.arange(len(df))]*2]=np.nand

我有这个名为v的dtype('float64')数组:array([[9.33350000e+05,8.75886500e+06,3.45765000e+02],[4.33350000e+05,8.75886500e+06,6.19200000e+00],[1.33360000e+05,8.75886500e+06,6.76650000e+02]])...这是我使用np.loadtxt命令从文件中获取的。我想在第一列的值之后对其进行排序，而不会混淆将同一行上列出的数字放在一起的结构。使用v.sort(axis=0)给我:array([[1.33360000e+05,8.75886500

我想添加数千个4D数组元素并考虑nans。一个使用一维数组的简单示例是:X=array([4,7,89,nan,89,65,nan])Y=array([0,5,4,9,8,100,nan])z=X+Yprintz=array([4,12,93,9,97,165,nan])我已经为此编写了一个简单的for循环，但它需要很长时间-不是一个明智的解决方案。另一种解决方案可能是创建更大的阵列并使用瓶颈nansum，但这会占用我的笔记本电脑太多内存。我需要超过11000个案例的运行总和。有没有人有聪明而快速的方法来做到这一点？ 最佳答案 这是

我正在使用不同长度的ndarray切片，我希望我的结果是平坦的。例如:a=np.array(((np.array((1,2)),np.array((1,2,3))),(np.array((1,2)),np.array((1,2,3,4,5,6,7,8)))))有没有直接的方法通过使用numpy功能(没有循环)使这个数组变平？ 最佳答案 您可以尝试展平它，然后使用hstack，它将数组按顺序水平堆叠。>>>a=np.array(((np.array((1,2)),np.array((1,2,3))),(np.array((1,2)),

我有一个方阵A(可以是任何大小)，我想取上三角部分并将这些值放在一个数组中，而中心对角线(k=0)以下的值不包含在内。A=array([[4,0,3],[2,4,-2],[-2,-3,7]])使用numpy.triu(A)让我可以A=array([[4,0,3],[0,4,-2],[0,0,7]])但是从这里我如何只将上三角元素复制到一个简单的数组中？如:[4,0,3,4,-2,7]我打算只是迭代并复制所有非零元素，但是允许上三角中的零。 最佳答案 您可以使用Numpy的uppertriangularindicesfunction将

我有一个简单的numpy数组。array([[10,0,10,0],[1,1,0,0][9,9,9,0][0,10,1,0]])我想分别取这个数组每一列的中位数。但是，在计算中位数时，我想在各个地方忽略一些0值。更复杂的是，我想保留只有0条目的列的中位数为0。以这种方式，这些列将充当一些占位符，使矩阵的维度保持不变。numpy文档没有任何参数可以满足我的需求(也许我被R中的许多开关宠坏了!)numpy.median(a,axis=None,out=None,overwrite_input=False)[来源]有人可以阐明一种符合numpy精神的有效方法吗？我可以破解它，但在那种情况下，