我尝试对以下函数进行矢量化(同意，这不是最有效的方法，但我的问题是关于装饰器的使用)@np.vectorizedefdiff_if_bigger(x,y):returny-xify>xelse0x=np.array([5.6,7.0])y=8diff_if_bigger(x,y)#outputsarray([2,1])whichisnotwhatIwant编辑:重新启动IPython后，输出正常。谁能解释为什么diff_if_bigger的结果被转换成一个np.int数组，即使这里的第一个参数x是一个np.int数组。float，与文档中的内容相反？？？？现在，我想强制输出float，

我正在对一些有限大小的物理系统进行计算机模拟，然后我正在外推到无穷大(热力学极限)。一些理论认为数据应该与系统规模成线性比例关系，所以我正在做线性回归。我拥有的数据很嘈杂，但对于每个数据点，我都可以估计误差线。因此，例如数据点如下所示:x_list=[0.3333333333333333,0.2886751345948129,0.25,0.23570226039551587,0.22360679774997896,0.20412414523193154,0.2,0.16666666666666666]y_list=[0.13250359351851854,0.1209833958333

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:MatrixTransposeinPython我有一个矩阵，比方说A=[[0,0],[1,1]]我想将它的组件压缩成(0,1),(0,1)在A中有两行，这可以很容易地获得zip(A[0],A[1])如果我有一个任意维度的矩阵A怎么办A=[[0,0],[1,1],[2,2]]如何压缩一系列元素？感谢您的想法。

我用这样的loadtxt读取文件data=loadtxt(filename)#idx1y1x2y2data可能看起来像array([[4.,104.442848,-130.422137,104.442848,130.422137],[5.,1.,2.,3.,4.]])然后我可以将data缩减为属于某个id编号的行:d=data[data[:,0]==id]这里的问题是当数据只包含一行时。所以我的问题是如何检查数组data的二维性？我试过检查data.shape[0]#numoflines但是对于单行代码，我得到类似(n,)的东西，所以这将不起作用。关于如何正确执行此操作的任何想法？

这个问题在这里已经有了答案:HowdoIprintthefullNumPyarray,withouttruncation?(22个答案)关闭9年前。我正在使用python进行图像处理，我想输出一个变量，现在变量b是一个形状为(200,200)的numpy数组。当我执行printb时，我看到的是:array([[0.,0.,0.,...,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,...,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,...,0.,0.,0.],...,[0.,0.,0.,...,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,...,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,...,0.,

我想了解python的一个奇怪行为。让我们考虑一个矩阵M，其形状为6000x2000。该矩阵填充有符号整数。我想计算np.transpose(M)*M。两种选择:当我“自然地”执行此操作时(即没有指定任何类型)，numpy选择类型np.int32并且该操作大约需要150秒。当我强制类型为np.float64(使用dtype=...)时，相同的操作大约需要2秒。我们如何解释这种行为？我天真地认为int乘法比float乘法便宜。非常感谢您的帮助。 最佳答案 不，整数乘法并不便宜。但稍后会详细介绍。很可能(我有99%的把握)numpy调用

我看到了我无法理解的numpybincount行为。我想按行方式将二维数组中的值装箱，并查看下面的行为。为什么它可以与dbArray一起工作但与simarray一起失败？>>>dbArrayarray([[1,0,1,0,1],[1,1,1,1,1],[1,1,0,1,1],[1,0,0,0,0],[0,0,0,1,1],[0,1,0,1,0]])>>>N.apply_along_axis(N.bincount,1,dbArray)array([[2,3],[0,5],[1,4],[4,1],[3,2],[3,2]],dtype=int64)>>>simarrayarray([[2,0

在MATLAB中，您可以使用函数jordan计算矩阵的Jordan范式。NumPy和SciPy中是否有可用的等效函数？ 最佳答案 MATLABjordanfunction来自SymbolicMathToolbox，因此从SymPy中获取其Python替代品似乎并不合理图书馆。具体来说，Matrix类具有方法jordan_form。创建sympy矩阵时，可以将numpy数组作为参数传递。例如，以下内容来自wikipediaarticleontheJordannormalform:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:f

注意:我使用的是Python和numpy数组。我有很多数组，它们都有两列和很多行。第二列中有一些NaN值；第一列只有数字。我想根据第二列以升序对每个数组进行排序，将NaN值排除在外。这是一个大数据集，所以我宁愿不必将NaN值转换为零或其他值。我希望它像这样排序:105.4.22.10.104.26..........53.520.745.902.184.nan19.nan首先，我尝试使用fix_invalid将NaN转换为1x10^20:#data.txthasoneofthearrayswith2columnsandabunchofrows.Data_0_30=array(genfr

我想在大于某个阈值的区域的每个闭合轮廓周围绘制一个边界框，而不仅仅是最大的轮廓。我该怎么做呢？到目前为止，这是我尝试过的:contours,_=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)forcincontours:rect=cv2.boundingRect(c)ifrect[2] 最佳答案 请记住，您的缩进级别在Python中很重要。还值得注意的是，您的代码不一定要在最大轮廓周围绘制一个框，它会在contours的最后一个元素周围绘制一个框。幸运的是