我有一个4维数组，即data.shape=(20,30,33,288)。我正在使用找到最接近n的数组的索引index=abs(data-n).argmin(axis=1),soindex.shape=(20,33,288)withtheindicesvarying.我想将data[index]="values"与values.shape=(20,33,288)一起使用，但是data[index]返回错误“index(8)outofrange(0或此操作需要相对较长的时间来计算并返回具有形状的矩阵这似乎没有意义。如何返回正确值的数组？即，data[index]="values"withv
我正在尝试重新实现其中一个matlab工具箱。他们在那里使用fft。当我对相同的数据执行相同的操作时，我得到的结果与来自matlab的结果不同。随便看看:MATLAB:Msig=000000000000000001000000fft(Msig.')Columns1through40000000000000000Columns5through61.000000-1.0000i0-1.000000+1.0000i0Python:Msig=array([[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,1.,0.,0.],
在进行一些分析时，我偶然发现了一个ValueError，我可以将其归结为以下可以重现我遇到的错误的简单示例:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetimeasdtx=np.array([dt.datetime(2012,10,19,10,0,0),dt.datetime(2012,10,19,10,0,1),dt.datetime(2012,10,19,10,0,2),dt.datetime(2012,10,19,10,0,3)])y=np.array([1,3,4,2])当尝试绘制这个简单的x和y数组时，我没有遇到以
当我尝试使用numpy的loadtxt函数从CSV文件导入数据时，我遇到了一个小问题。这是我拥有的数据文件类型的示例。将其命名为“datafile1.csv”:#Comment1#Comment2x,y,z1,2,34,5,67,8,9......#EndofFileComment我认为适用于这种情况的脚本如下所示:importnumpyasnpFH=np.loadtxt('datafile1.csv',comments='#',delimiter=',',skiprows=1)但是，我收到一个错误:ValueError:couldnotconvertstringtofloat:x这告
我正在尝试连接两个numpy数组，但出现此错误。有人可以告诉我这实际上意味着什么吗？ImportnumpyasnpallValues=np.arange(-1,1,0.5)tmp=np.concatenate(allValues,np.array([30],float))然后我得到了ValueError:0-darrayscan'tbeconcatenated如果我这样做tmp=np.concatenate(allValues,np.array([50],float))没有错误消息，但tmp变量也没有反射(reflect)串联。 最佳答案
我真的不想以此开始我自己的问题，因为这似乎是这里的常见错误。然而，现在已经在这上面浪费了几个小时，并且关注了我能找到的每一个线索，但没有一个给出的答案能帮我解决这个问题。所以我唯一的选择是提供我能提供的关于我的设置的所有信息，并希望你们中的一些人能够认识到这个问题。我在Windows10(x64)上运行并安装了来自集合here的以下预构建二进制文件.python3.5.0-win32(从python网站安装)numpy1.10-cp35-win32matplotlib1.4.3-cp35-win32opencv3.0.0-cp35-win32一切都是使用“pipinstallfile_
定义因式分解:将每个唯一对象映射到一个唯一整数。通常，映射到的整数范围是从零到n-1，其中n是唯一对象的数量。两种变体也是典型的。类型1是按照识别唯一对象的顺序进行编号的地方。类型2是首先对唯一对象进行排序，然后应用与类型1中相同的过程。设置考虑元组列表tupstups=[(1,2),('a','b'),(3,4),('c',5),(6,'d'),('a','b'),(3,4)]我想把它分解成[0,1,2,3,4,1,2]我知道有很多方法可以做到这一点。但是，我想尽可能高效地执行此操作。我尝试过的pandas.factorize并得到一个错误...pd.factorize(tups)[
我正在阅读的一些代码中有一个pythonndarraytemp:x=temp**2这是点方阵(即相当于m.*m)还是矩阵方阵(即m必须是方阵)？特别是，我想知道我是否可以摆脱这段代码中的转置:temp=num.transpose(whatever)num.sum(temp**2,axis=1))然后把它变成这样:num.sum(whatever**2,axis=0)这将至少为我节省0.1毫秒，显然值得我花时间。谢谢!**运算符是不可搜索的，我什么都不知道!一个 最佳答案 就是每个元素的平方。fromnumpyimport*a=ara
我有一个数组:>>>data=np.ones((1,3,128))我使用savez_compressed将它保存到文件中:>>>withopen('afile','w')asf:np.savez_compressed(f,data=data)当我尝试加载它时，我似乎无法访问数据:>>>withopen('afile','r')asf:b=np.load(f)>>>b.files['data']>>>b['data']Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inb['data']File"C:\Python27\lib\site-packag
我今天在pythonif子句中遇到了意想不到的结果:importnumpyifnumpy.allclose(6.0,6.1,rtol=0,atol=0.5):print'closeenough'#worksasexpected(printsmessage)ifnumpy.allclose(6.0,6.1,rtol=0,atol=0.5)isTrue:print'closeenough'#doesNOTworkasexpected(printsnothing)经过一番摸索(即thisquestion，尤其是thisanswer)，我明白了原因:numpy.allclose()返回的typ
