我有一个有4列的numpy数组，我想选择第1、3和4列，其中第二列的值满足特定条件(即固定值)。我试图首先只选择行，但所有4列都通过:I=A[A[:,1]==i]哪个有效。然后我进一步尝试(类似于我非常熟悉的matlab):I=A[A[:,1]==i,[0,2,3]]这是行不通的。怎么做？示例数据:>>>A=np.array([[1,2,3,4],[6,1,3,4],[3,2,5,6]])>>>printA[[1234][6134][3256]]>>>i=2#Iwanttogetthecolumns1,3and4#foreveryrowwhichhasthevalueiinthesec
我已经浏览了很多关于这个主题的其他问题/答案，但无济于事。我使用pip下载了numpy和nltk，根据消息我知道安装位置是:要求已经满足(使用--upgrade升级):/usr/local/lib/python2.7/site-packages中的nltk，所以看起来它正在安装在版本2.7的目录中。当我运行python时，我得到Python2.7.3(v2.7.3:70274d53c1dd,Apr92012,20:52:43)，所以这显然也是版本2.7.但是，当我在Python控制台中尝试“importnltk”或“importnumpy”时，我总是会收到ImportError:Nom
假设我们有以下函数:deff(x,y):ify==0:return0returnx/y这适用于标量值。不幸的是，当我尝试对x和y使用numpy数组时，比较y==0被视为导致错误的数组操作:---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1f(np.arange(1,10),np.arange(10,20))inf(x,y)1deff(x,y):---->2ify==0:3return04re
我有一组3D点:a=np.array([[2.,3.,8.],[10.,4.,3.],[58.,3.,4.],[34.,2.,43.]])我如何计算geometricmedian那些点？ 最佳答案 我实现了YehudaVardi和Cun-HuiZhang的几何中位数算法，在他们的论文中描述"ThemultivariateL1-medianandassociateddatadepth".一切都在numpy中矢量化，所以应该非常快。我没有实现权重-只有未加权的点。importnumpyasnpfromscipy.spatial.dist
我正在学习Python，遇到过numpy.sum。它有一个可选参数axis。此参数用于获取按列求和或按行求和。当axis=0时，我们暗示仅对列求和。例如，a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])np.sum(a,axis=0)这段代码产生输出:array([5,7,9])，很好。但如果我这样做:a=np.array([1,2,3])np.sum(a,axis=0)我得到结果:6，这是为什么？我不应该得到array([1,2,3])吗？ 最佳答案 如果有人需要这个视觉描述:
Numpytentativetutorial建议a[::-1]是一个反转的a。有人能解释一下我们是怎么到那里的吗？我知道a[:]表示a的每个元素(轴=0)。根据我的理解，下一个:应该表示要跳过(或句点)的元素数。 最佳答案 它不是numpy，它是Python。Python中有sequence/iterable的切片，语法如下seq[start:stop:step]=>aslicefromstarttostop,steppingstepeachtime.所有参数都是可选的，但是:必须存在，Python才能将其识别为一个切片。负值，对于
我有以下Python代码和输出:>>>importnumpyasnp>>>s=[12.40265325,-1.3362417499999921,6.8768662500000062,25.673127166666703,19.733372250000002,21.649556250000003,7.1676752500000021,-0.85349583333329804,23.130314250000012,20.074925250000007,-0.29701574999999281,17.078694250000012,3.3652611666666985,19.49124625
我有两个一维向量(在某些情况下它们也可以是二维矩阵)。我找到了点积的点函数，但如果我想将a.dot(b)与这些形状相乘:a=[1,0.2,...]a.shape=(10,)b=[2.3,4,...]b.shape=(21,)a.dot(b)andIgetValueError:matricesnotaligned.我想做c=a.dot(b)c.shape=(10,21)有什么办法吗？我也尝试了转置功能，但它不起作用。 最佳答案 让我们从两个数组开始:>>>aarray([0,1,2,3,4])>>>barray([5,6,7])转置这
我一直在寻找MATLAB的inpolygon()的python替代品，我发现contains_points是一个不错的选择。但是，文档有点空洞，没有说明contains_points需要什么类型的数据:contains_points(points,transform=None,radius=0.0)ReturnsaboolarraywhichisTrueifthepathcontainsthecorrespondingpoint.IftransformisnotNone,thepathwillbetransformedbeforeperformingthetest.radiusallo
我有在纯python中计算平均速度的算法:speed=[...]avg_speed=0.0speed_count=0foriinspeed:ifi>0:#Idontneedzerosavg_speed+=ispeed_count+=1ifspeed_count==0:return0.0returnavg_speed/speed_count有什么办法可以用Numpy重写这个函数吗？ 最佳答案 numpy.average函数可以接收一个weights参数，您可以在其中放置一个从某些条件生成的bool数组应用于数组本身-在这种情况下，一个
