如何用pylab画一颗心？我用谷歌搜索了绘制图片的方法，但我想知道如何用pylab绘制它。有人可以帮忙吗？图片应该看起来像this: 最佳答案 在其他解决方案中使用链接公式:importpylabx=scipy.linspace(-2,2,1000)y1=scipy.sqrt(1-(abs(x)-1)**2)y2=-3*scipy.sqrt(1-(abs(x)/2)**0.5)pylab.fill_between(x,y1,color='red')pylab.fill_between(x,y2,color='red')pylab.x

我正在尝试在matplotlib中重现此图(取自维基百科)基本上是一个2dhsv颜色空间，其中饱和度设置为1.0。这是我到目前为止所做的frompylabimport*fromnumpyimportouterx=outer(arange(0,1,0.01),ones(100))imshow(transpose(x),cmap=cm.hsv)show()这绘制了色调channel，但我不知道如何添加第二个channel。 最佳答案 您需要创建HSV数组并将其转换为RGB，这是一个示例:importnumpyasnpimportpyla

我在灰度图像上使用imshow函数和interpolation='nearest'并得到一张漂亮的彩色图片，看起来它做了某种颜色分割对我来说，那里到底发生了什么？我也想获得类似这样的图像处理功能，numpy数组上是否有一些函数，例如interpolate('nearest')？编辑:如果我错了，请纠正我，它看起来像是简单的像素聚类(聚类是相应颜色图的颜色)并且“最近”一词表示它采用最近的colormap颜色(可能在RGB空间中)来决定像素属于哪个簇。 最佳答案 interpolation='nearest'如果显示分辨率与图像分辨率

假设我有一个简单的数据集。也许以字典的形式，它看起来像这样:{1:5,2:10,3:15,4:20,5:25}(顺序总是升序)。我想做的是从逻辑上弄清楚下一个数据点最有可能是什么。例如，在这种情况下，它将是{6:30}最好的方法是什么？ 最佳答案 您还可以使用numpy的polyfit:data=np.array([[1,5],[2,10],[3,15],[4,20],[5,25]])fit=np.polyfit(data[:,0],data[:,1],1)#Theuseof1signifiesalinearfit.fit[5.00

除了使用一组or语句之外isinstance(x,np.float64)或isinstance(x,np.float32)或isinstance(np.float16)是否有更简洁的方法来检查变量是否为float类型？ 最佳答案 你可以使用np.floating:In[11]:isinstance(np.float16(1),np.floating)Out[11]:TrueIn[12]:isinstance(np.float32(1),np.floating)Out[12]:TrueIn[13]:isinstance(np.floa

我想知道是否有一种干净的方法来处理numpy中的nan。my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])printmy_array1#[5.4.2.2.4.nannan6.]printset(my_array1)#set([nan,nan,2.0,4.0,5.0,6.0])我原以为它最多应该返回1nan值。为什么它返回多个nan值？我想知道我在一个numpy数组中有多少个唯一的非nan值。谢谢 最佳答案 您可以使用np.unique结合isnan来查找唯一值以过滤NaN值:In[22]:

我有一个函数，我想快速访问给定Numpy数组的第一个(也称为第零个)元素，该数组本身可能有任意维数。最快的方法是什么？我目前使用的是:a.reshape(-1)[0]这会将多维数组reshape为一维数组并获取第零个元素，该元素短小精悍且通常速度很快。但是，我认为这对某些数组效果不佳，例如，一个数组是一个大数组的转置View，因为我担心这最终需要创建一个副本，而不仅仅是原始数组的另一个View，以便让一切都按正确的顺序进行。(对吗？还是我不必要地担心？)无论如何，感觉这比我真正需要做的工作更多，所以我想你们中的一些人可能知道一种通常更快的方法？我考虑过的其他选项是在整个数组上创建一个迭

我正在尝试使用HDF5数据格式存储大约3000个numpy数组。数组长度从5306到121999不等np.float64我得到对象dtypedtype('O')没有原生HDF5等价物错误，因为由于数据的不规则性质，numpy使用通用对象类。我的想法是将所有数组填充到121999长度并将大小存储在另一个数据集中。但是这在空间上看起来很低效，有没有更好的方法？编辑:澄清一下，我想存储3126个dtype=np.float64数组。我将它们存储在list中，当h5py执行例程时，它会转换为dtype=object的数组，因为它们的长度不同。为了说明这一点:a=np.array([0.1,0.

我以某种方式得到了一个pandas.Series，其中包含一堆数组，如下面代码中的s。data=[[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5],[2,3,4],[3,4,5]]s=pd.Series(data=data)s.shape#output--->(11L,)#trytoconvertstomatrixsm=s.as_matrix()#but...sm.shape#output--->(11L,)如何将s转换为形状为(11,3)的矩阵？谢谢! 最佳答案

我试图并行化在许多独立数据集上运行的蒙特卡洛模拟。我发现numba的并行guvectorize实现仅比numbajit实现快30-40%。我在Stackoverflow上找到了这些(1、2)可比较的主题，但它们并没有真正回答我的问题。在第一种情况下，执行速度因回退到对象模式而变慢，在第二种情况下，原始发布者没有正确使用guvectorize-这些问题都不适用于我的代码。为了确保我的代码没有问题，我创建了这段非常简单的代码来比较jit和guvectorize:importtimeitimportnumpyasnpfromnumbaimportjit,guvectorize#bothfun