这里有点麻烦，我正在尝试将numpy.ndarray转换为字符串，我已经这样做了:randomArray.tostring()它有效，但我想知道是否可以将其转换回numpy.ndarray。最好的方法是什么？我正在使用numpy1.8.1上下文:目标是将numpy.ndarray作为消息发送到rabbitmq(pika库) 最佳答案 您可以为此使用fromstring()方法:arr=np.array([1,2,3,4,5,6])ts=arr.tostring()print(np.fromstring(ts,dtype=int))>
我有一个形状为(6,2)的Numpy数组:[[0,1],[10,11],[20,21],[30,31],[40,41],[50,51]]我需要一个步长为1和窗口大小为3的滑动窗口，如下所示:[[0,1,10,11,20,21],[10,11,20,21,30,31],[20,21,30,31,40,41],[30,31,40,41,50,51]]我正在寻找一个Numpy解决方案。如果您的解决方案可以参数化原始数组的形状以及窗口大小和步长，那就太好了。我找到了这个相关的答案Usingstridesforanefficientmovingaveragefilter但我看不到如何在那里指定步
我有一个形状为(6,2)的Numpy数组:[[0,1],[10,11],[20,21],[30,31],[40,41],[50,51]]我需要一个步长为1和窗口大小为3的滑动窗口，如下所示:[[0,1,10,11,20,21],[10,11,20,21,30,31],[20,21,30,31,40,41],[30,31,40,41,50,51]]我正在寻找一个Numpy解决方案。如果您的解决方案可以参数化原始数组的形状以及窗口大小和步长，那就太好了。我找到了这个相关的答案Usingstridesforanefficientmovingaveragefilter但我看不到如何在那里指定步
有没有“扩展”numpyndarray的好方法？假设我有一个这样的ndarray:[[12][34]]我希望每一行通过填充零来包含更多元素:[[12000][34000]]我知道必须有一些蛮力的方法来做到这一点(比如用零构造一个更大的数组，然后从旧的更小的数组中复制元素)，只是想知道有没有Pythonic方法可以做到这一点。试过numpy.reshape但没用:importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])np.reshape(a,(2,5))Numpy提示:ValueError:totalsizeofnewarraymustbechanged
有没有“扩展”numpyndarray的好方法？假设我有一个这样的ndarray:[[12][34]]我希望每一行通过填充零来包含更多元素:[[12000][34000]]我知道必须有一些蛮力的方法来做到这一点(比如用零构造一个更大的数组，然后从旧的更小的数组中复制元素)，只是想知道有没有Pythonic方法可以做到这一点。试过numpy.reshape但没用:importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])np.reshape(a,(2,5))Numpy提示:ValueError:totalsizeofnewarraymustbechanged
假设我有一个名为data.txt的数据文件，它看起来像:TIMEFXFYFZ0105612472526...在Python中运行:importnumpyasnpmyData=np.genfromtxt("data.txt",names=True)>>>printmyData["TIME"][0,1,2]我的数据文件顶部的名称会有所不同，所以我想做的是找出数据文件中我的数组的名称。我想要类似的东西:>>>printmyData.names[TIME,F0,F1,F2]我想只是读取数据文件并获取第一行并将其解析为单独的操作，但这似乎不是很有效或优雅。 最佳答案
假设我有一个名为data.txt的数据文件，它看起来像:TIMEFXFYFZ0105612472526...在Python中运行:importnumpyasnpmyData=np.genfromtxt("data.txt",names=True)>>>printmyData["TIME"][0,1,2]我的数据文件顶部的名称会有所不同，所以我想做的是找出数据文件中我的数组的名称。我想要类似的东西:>>>printmyData.names[TIME,F0,F1,F2]我想只是读取数据文件并获取第一行并将其解析为单独的操作，但这似乎不是很有效或优雅。 最佳答案
我需要计算numpyndarray矩阵中非NaN元素的数量。如何在Python中有效地做到这一点？这是我实现此目的的简单代码:importnumpyasnpdefnumberOfNonNans(data):count=0foriindata:ifnotnp.isnan(i):count+=1returncountnumpy中是否有内置函数？效率很重要，因为我正在做大数据分析。感谢您的帮助! 最佳答案 np.count_nonzero(~np.isnan(data))~反转从np.isnan返回的bool矩阵。np.count_non
我需要计算numpyndarray矩阵中非NaN元素的数量。如何在Python中有效地做到这一点？这是我实现此目的的简单代码:importnumpyasnpdefnumberOfNonNans(data):count=0foriindata:ifnotnp.isnan(i):count+=1returncountnumpy中是否有内置函数？效率很重要，因为我正在做大数据分析。感谢您的帮助! 最佳答案 np.count_nonzero(~np.isnan(data))~反转从np.isnan返回的bool矩阵。np.count_non
(在这篇文章中，让np成为numpy的简写。)假设a是一个(n+k)维np.ndarray对象，对于一些整数n>1和k>1。(IOW，n+k>3是a.ndim).我想枚举a的第一个n维度；这意味着，在每次迭代中，枚举器/迭代器都会生成一对，其第一个元素是ii的n索引，第二个元素是ka[ii]处的维度子ndarray。当然，编写一个函数来执行此操作并不难(事实上，我在下面给出了这样一个函数的示例)，但我想知道这一点:doesnumpyprovideanyspecialsyntaxorfunctionsforcarryingoutthistypeof"partial"enumeration
