我有一个数字列表，表示另一个程序生成的矩阵或数组的扁平化输出，我知道原始数组的维度，想将这些数字读回到列表列表或NumPy矩阵中。原始数组中可能有超过2个维度。例如data=[0,2,7,6,3,1,4,5]shape=(2,4)printsome_func(data,shape)会产生:[[0,2,7,6],[3,1,4,5]]提前干杯 最佳答案 使用numpy.reshape:>>>importnumpyasnp>>>data=np.array([0,2,7,6,3,1,4,5])>>>shape=(2,4)>>>data.re
删除数组中负元素的最有效方法是什么？我试过numpy.delete和Removeallspecificvaluefromarray和x[x!=i]形式的代码。对于:importnumpyasnpx=np.array([-2,-1.4,-1.1,0,1.2,2.2,3.1,4.4,8.3,9.9,10,14,16.2])我想以数组结尾:[0,1.2,2.2,3.1,4.4,8.3,9.9,10,14,16.2] 最佳答案 In[2]:x[x>=0]Out[2]:array([0.,1.2,2.2,3.1,4.4,8.3,9.9,10.
如您所知，我是一名初学者，正在尝试了解编写此函数的“Pythonic方式”是基于什么构建的。我知道其他线程可能包含对此的部分答案，但我不知道要寻找什么，因为我不明白这里发生了什么。这一行是我friend发给我的代码，用来改进我的代码:importnumpyasnp#load_data:defload_data():data_one=np.load('/Users/usr/...file_name.npy')list_of_tuples=[]forx,y,labelindata_one:list_of_tuples.append((x,y))returnlist_of_tuplespri
与我能找到的所有其他问题不同，我不想从同类Numpy数组创建DataFrame，也不想将结构化数组转换为DataFrame。我想要的是从每个列的单独一维Numpy数组创建一个DataFrame。我尝试了明显的DataFrame({"col":nparray,"col":nparray})，但这显示在我个人资料的顶部，所以它一定是在做一些非常慢的事情。据我了解，PandasDataFrames是用纯Python实现的，其中每一列都由一个Numpy数组支持，所以我认为有一种有效的方法可以做到这一点。我实际上想做的是从Cython有效地填充DataFrame。Cython具有允许高效访问Nu
我正在使用python/numpy/scipy来实现此算法，以根据地形坡向和坡度对齐两个数字高程模型(DEM):“用于量化冰川厚度变化的卫星高程数据集的配准和偏差校正”，C.Nuth和A.Kääb，doi:10.5194/tc-5-271-2011我已经设置了一个框架，但是scipy.optimize.curve_fit提供的拟合质量很差。deff(x,a,b,c):y=a*numpy.cos(numpy.deg2rad(b-x))+creturnydefcompute_offset(dh,slope,aspect):importscipy.optimizeasoptimization
我正在寻找一个Python包来执行高效的常量Q变换(即使用FFT来加速该过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQToolbox的工具箱，但出现以下错误:File"build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py",line37,inFile"build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py",line7,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\scikits\audiolab\__init__.py",line25,infrompysndfileimportformatinfo,sndfile
我有一个numpy数组，其中每一行中的值将始终排序并单调递增:a=np.array([[1,2,3,4,8],[2,5,6,7,8],[5,7,11,12,13]])我想为每一行搜索以下值(未排序或单调):b=np.array([4.5,2.3,11.6])以便我得到以下答案:[4,1,3]但是searchsorted不支持这个(感觉需要一个axis关键字)。对于一个非常大的数组，有没有一种有效的方法可以做到这一点？显然，使用for循环，我可以像这样索引数组a和b:foriinnp.arange(np.alen(a)):printa[i].searchsorted(b[i])但是当a很
我对NumPy/SciPy插值方法感到困惑。我使用LinearNDInterpolator实现了3D线性插值，但我发现它非常慢。然后我用纯Python写了一个强力三重for循环方法，令人惊讶的是它给了我1000倍的加速。我也试了一下Numba包，但结果并没有更快。根据我在互联网上找到的任何来源，与NumPy/SciPy和Numba相比，Python循环应该超慢。但这不是我所看到的。我发布了我运行的整个源代码。我在我的机器上得到了这些时间:Numpyready:3.94499993324s,result[0]=0.480961746817Pythonforloop...Pythonrea
我刚刚安装了PyPy在Windows上，我看到我正在运行的一些模拟代码的速度提高了大约10倍。我也希望看到类似的代码使用numpy。然而，我不是经验丰富的Python程序员，我正在寻找instructions很难理解。有谁知道是否可以在Windows上为PyPy安装numpy，如果可以，最简单的方法是什么？说明提供了两个选项。选项一Ifyouhavepip(thecommand-lineassumesthatitfindsthepipbelongingtoPyPy,nottheonefromCPython):pipinstallgit+https://bitbucket.org/pyp
将numpy矩阵作为参数传递给采用双指针的C函数的规范方法是什么？上下文:我正在使用numpy来验证一些C代码，我有一个C函数，它接受一个constdouble**const，我正在使用ctypes从Python调用.so。我试过:func.argtypes=ctypeslib.ndpointer(dtype=double,ndim=2,flags="C_CONTIGUOUS")并直接传递numpy矩阵(没用)，以及func.argtypes=ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))然后通过各种转换传递numpy矩阵。转换导致Pyt
