我有一个整数数组，想找出该数组在何处等于多个值列表中的任何值。这可以通过单独处理每个值或在循环中使用多个“或”语句来轻松完成，但我觉得必须有更好/更快的方法来做到这一点。我实际上正在处理大小为4000x2000的数组，但这里是问题的简化版本:fake=arange(9).reshape((3,3))array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])want=(fake==0)+(fake==2)+(fake==6)+(fake==8)printwantarray([[True,False,True],[False,False,False],[True,False,True
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
我到处搜索，就是找不到办法。(我可能搜索了错误的术语。)我想根据每个值是否在其他列表中创建一个掩码(例如:[TrueFalseFalseTrueTrue])。a=np.array([11,12,13,14,15,16,17])mask=ain[14,16,8]#(thisdoesn'tworkatall!)#Iwouldliketosee[FalseFalseFalseTrueFalseTrueFalse]到目前为止，我能想到的最好的就是列表理解。mask=[Trueifxinother_listelseFalseforxinmy_numpy_array]如果您知道使用NumPy并快速
我想在float64数组中找到最大值，不包括nan值。我看到了np.nanmax函数，但它没有给出与找到的值对应的索引。很奇怪扫描到值后特别是函数必须使用索引？？？这样搜索不会出错吧。没有办法直接恢复索引吗？ 最佳答案 Numpy有一个argmax函数，它只返回那个值，尽管您必须手动处理nan。nan总是排序到数组的末尾，因此考虑到这一点，您可以:a=np.random.rand(10000)a[np.random.randint(10000,size=(10,))]=np.nana=a.reshape(100,100)defnan
这里是第一个问题。我会尽量简洁。我正在为机器学习应用程序生成包含特征信息的多个数组。由于数组的维度不同，我将它们存储在字典中而不是数组中。有两种不同的功能，所以我使用了两种不同的词典。我还生成标签以配合这些功能。这些标签存储在数组中。此外，还有一些字符串包含用于运行脚本的确切参数和时间戳。总而言之，它看起来像这样:importnumpyasnpfeature1={}feature2={}label1=np.array([])label2=np.array([])docString='Commandspassedtothescriptwere...'#featureslookliketh
我有一个一维数字数组，想计算所有成对的欧氏距离。我有一种方法(感谢SO)通过广播执行此操作，但它效率低下，因为它计算每个距离两次。而且它的扩展性不好。这是一个示例，它通过包含1000个数字的数组给出了我想要的结果。importnumpyasnpimportrandomr=np.array([random.randrange(1,1000)for_inrange(0,1000)])dists=np.abs(r-r[:,None])我可以使用scipy/numpy/scikit-learn中最快的实现是什么，因为它必须扩展到一维数组具有>10k值的情况。注意:矩阵是对称的，所以我猜测通过解
这给出了预期的结果x=random.rand(1)+random.rand(1)*1jprintx.dtypeprintx,x.real,x.imag这行得通C=zeros((2,2),dtype=complex)C[0,0]=1+1jprintC但是如果我们把它改成C[0,0]=1+1j+x我收到“类型错误:无法将复数转换为float”。如果我们现在省略显式dtype=complex，我会得到“ValueError:用序列设置数组元素”。有人可以解释发生了什么，以及如何做到这一点而不会出错吗？我迷路了。 最佳答案 实际上，所提议的
我正在编写一个脚本，在x轴上绘制一些带有日期的数据(在matplotlib中)。我需要根据这些日期创建一个numpy.linspace，以便之后创建样条曲线。有可能吗？我尝试过的:importdatetimeimportnumpyasnpdates=[datetime.datetime(2015,7,2,0,31,41),datetime.datetime(2015,7,2,1,35),datetime.datetime(2015,7,2,2,37,9),datetime.datetime(2015,7,2,3,59,16),datetime.datetime(2015,7,2,5,2
我想复制以下numpytensorflow中的代码.例如，我想分配一个0到以前值为1的所有张量索引.a=np.array([1,2,3,1])a[a==1]=0#ashouldbe[0,2,3,0]如果我在tensorflow中编写类似的代码我收到以下错误。TypeError:'Tensor'objectdoesnotsupportitemassignment方括号中的条件应该是任意的，如a[a.有没有办法在tensorflow中实现这个“条件赋值”(因为没有更好的名字)？ 最佳答案 比较运算符，例如greaterthan在Tens
我正在用NumPy编写一些建模例程，这些例程需要从NumPy数组中随机选择单元格并对它们进行一些处理。必须选择所有单元格而不进行替换(例如，一旦选择了一个单元格，就不能再次选择它，但最后必须选择所有单元格)。我正在从IDL过渡，在那里我可以找到一个很好的方法来做到这一点，但我认为NumPy也有一个很好的方法来做到这一点。你有什么建议？更新:我应该说明我正尝试在2D数组上执行此操作，因此会返回一组2D索引。 最佳答案 如果您仍然需要原始数组，使用numpy.random.shuffle或numpy.random.permutation
