我有一个numpynd数组。我的任务的一个简化版本是从每个轴获取一个向量。举例说明:importnumpyx=numpy.array(range(24)).reshape((2,3,4))x0=x[0,0,:]x1=x[0,:,0]x2=x[:,0,0]但是我不一定知道x的维数。因此，挑战在于如何将冒号:索引运算符放在可变位置。此类语法的示例:n=x.ndimind=list(np.zeros(n))dim=0ind[dim]=':'y=x[ind]或y=indexer.index(x,ind)对于一些模块索引器。我可以写它，但我觉得这一定已经解决了，我不可能是唯一一个想这样做的人。例

假设我有像d=[dict(animal='cat',weight=5),dict(animal='dog',weight=20)]这样的数据(基本上是JSON，其中所有条目具有一致的数据类型)。在Pandas中，您可以使用df=pandas.DataFrame(d)将其创建为一个表——是否有可与普通NumPy记录数组相媲美的东西？np.rec.fromrecords(d)似乎没有给我我想要的东西。 最佳答案 您可以创建一个具有正确大小和数据类型的空结构化数组，然后从列表中填充它。http://docs.scipy.org/doc/n

我有两个numpy数组，我试图将一个数组与另一个数组分开，同时，我想确保除数为0的条目应该只替换为0。所以，我会做类似的事情:log_norm_images=np.where(b_0>0,np.divide(diff_images,b_0),0)这给了我一个运行时警告:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredintrue_divide现在，我想看看发生了什么，我做了以下事情:xx=np.isfinite(diff_images)print(xx[xx==False])xx=np.isfinite(b_0)print(xx[xx==False])但是，

我有一个张量U，它由n个维度为(d,k)的矩阵和一个维度为(k,n)的矩阵V组成。我想将它们相乘，以便结果返回维度为(d,n)的矩阵，其中第j列是U的矩阵j与V的第j列之间的矩阵乘法的结果。获得此信息的一种可能方法是:forjinrange(n):res[:,j]=U[:,:,j]*V[:,j]我想知道使用numpy库是否有更快的方法。特别是我在想np.tensordot()功能。这个小片段允许我将单个矩阵乘以一个标量，但是对向量的明显概括并没有返回我所希望的结果。a=np.array(range(1,17))a.shape=(4,4)b=np.array((1,2,3,4,5,6,7

我正在处理不同数据类型的numpy数组。我想知道任何特定数组的哪些元素是NaN。通常，这就是np.isnan的用途。但是，np.isnan对数据类型object(或任何字符串数据类型)的数组不友好:>>>str_arr=np.array(["A","B","C"])>>>np.isnan(str_arr)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:Notimplementedforthistype>>>obj_arr=np.array([1,2,"A"],dtype=object)>>>np.isnan(obj_arr)

假设我有单位向量u。fromnumpyimportmatu=mat([[0.9**0.5],[-(0.1)**0.5]])#[0.9486833-0.31622777]单位向量是具有整数项的矩阵的特征向量。我也知道特征值是整数。因此，单位向量将包含无理小数，当平方时，它们是有理数的小数近似值。有什么好的方法可以找到最小值k使得ku的所有条目都是整数？一般来说，k将是整数的平方根。一种天真的方法是对向量​​中的每个条目进行平方，然后找到生成整数的最小ki。然后，k将是所有ki的LCM的平方根。我希望有比这更好的方法。请注意，这不是thisquestion的副本.

有几个在Python中使用numpy生成所有组合数组的优雅示例。例如这里的答案:Usingnumpytobuildanarrayofallcombinationsoftwoarrays.现在假设有一个额外的约束，即所有数字的总和不能超过给定常数K。使用生成器和itertools.product，以K=3为例，我们想要三个变量的组合，范围为0-1、0-3和0-2我们可以这样做:fromitertoolsimportproductK=3maxRange=np.array([1,3,2])states=np.array([iforiinproduct(*(range(i+1)foriinma

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我正在使用Numpy-styledocstrings为Python项目编写文档.numpydoc和napoleon是两个Sphinx扩展，它们解析Numpy风格的文档字符串以生成文档。第一个用于Numpy项目本身，第二个随Sphinx一起提供。使用一种扩展程序相对于另一种扩展程序的优缺点是什么？

我在磁盘上存储了大约700个矩阵，每个矩阵大约有7万行和300列。我必须相对快速地将这些矩阵的部分加载到内存中的另一个矩阵中，每个矩阵大约1k行。我发现最快的方法是使用内存映射，最初我可以在大约0.02秒内加载1k行。但是，性能根本不一致，有时每个矩阵加载最多需要1秒!我的代码大概是这样的:target=np.zeros((7000,300))target.fill(-1)#allocatememoryforpathinos.listdir(folder_with_memmaps):X=np.memmap(path,dtype=_DTYPE_MEMMAPS,mode='r',shape

我定义了一个呈现MxN数组的函数。该数组非常大，因此我想使用该函数同时使用多处理/线程生成小数组(M1xN、M2xN、M3xN---MixN。M1+M2+M3+---+Mi=M)并最终加入这些数组组成mxn数组。正如Boardrider先生正确地建议提供一个可行的例子，下面的例子将广泛地传达我打算做什么importnumpyasndefmult(y,x):r=n.empty([len(y),len(x)])foriinrange(len(r)):r[i]=y[i]*xreturnrx=n.random.rand(10000)y=n.arange(0,100000,1)test=mult