我有一个100x100的numpy矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:[00000001][02200000][00200000]False[00000000][03300000]识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？上面的例子会返回False。这是一个True示例，其中包含指示的邻接的行:[00000001][02211000]对角线不算相邻。所以这个例子也会返回False:[00011111][02201000][00200000]False[03000000][33300000]我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。目前，我最好找到矩

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:MaximalValueisNaN(1个回答)关闭5年前。importnumpyasnpprintmax([np.nan,1,2,3,4])printmax([1,2,3,4,np.nan])printmax([1,2,3,np.nan,4])第一个将nan打印为列表的最大值第二个将打印4作为列表的最大值第三个将打印4作为列表的最大值这个问题有解决办法吗？让所有数学函数都忽略nan？

如何重复以下示例序列:l=np.array([3,4,5,6,7])最多n次，每次重复时将值加倍。所以对于n=3:[3,4,5,6,7,6,8,10,12,14,12,16,20,24,28]有没有一种简单的方法可以避免numpy的循环？ 最佳答案 numpy.outer+numpy.ndarray.ravel:>>>a=np.array([3,4,5,6,7])>>>n=3>>>factors=2**np.arange(n)>>>np.outer(factors,a).ravel()array([3,4,5,6,7,6,8,10,

我有一个numpy脚本，它在以下代码中花费了大约50%的运行时间:s=numpy.dot(v1,v1)在哪里v1=v[1:]和v是float64的4000元素一维ndarray存储在连续内存中(v.strides是(8,))。有什么加快速度的建议吗？编辑这是在Intel硬件上。这是我的numpy.show_config()的输出:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77inclu

我正在将OpenCV与Python结合使用。我有一张图片，我想要做的是将BGR值[0,0,255]的所有像素设置为[0,255,255]。我问了一个previousquestion关于如何对图像进行后处理，从答案中我了解到使用索引数组进行索引，例如:图片[图片>128]=255我理解这是如何工作的，因为image>128将返回一个满足条件的多维索引数组，然后我将这个数组应用于图像并将它们设置为255。但是，我得到对如何将其扩展为为数组赋值感到困惑。我尝试执行以下操作:red=np.array([0,0,255])redIndex=np.where(np.equal(image,red)

我的代码遍历许多文件，使用以下命令将它们读入列表:data=np.loadtxt(myfile,unpack=True)其中一些文件是空的(我无法控制)，当发生这种情况时，我会在屏幕上打印此警告:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/npyio.py:795:UserWarning:loadtxt:Emptyinputfile:"/path_to_file/file.dat"warnings.warn('loadtxt:Emptyinputfile:"%s"'%fname)如何防止显示此警告？ 最佳

假设我有2个矩阵M和N(都有>1列)。我还有一个包含2列的索引矩阵I——1列用于M，1列用于N。N的索引是唯一的，但M的索引可能出现不止一次。我想执行的操作是，fori,jinw:M[i]+=N[j]除了for循环之外，还有更有效的方法吗？ 最佳答案 为了完整起见，在numpy>=1.8中，您还可以使用np.add的at方法:In[8]:m,n=np.random.rand(2,10)In[9]:m_idx,n_idx=np.random.randint(10,size=(2,20))In[10]:m0=m.copy()In[11]

使用numpy.interp我能够计算在离散数据点处具有给定值的函数的一维分段线性插值。返回我的对数插值是不是类似的函数？ 最佳答案 在过去，我只是将普通插值包装在对数空间中，即deflog_interp(zz,xx,yy):logz=np.log10(zz)logx=np.log10(xx)logy=np.log10(yy)returnnp.power(10.0,np.interp(logz,logx,logy))就我个人而言，我更喜欢scipyinterpolationfunctions(正如@mylesgallagher提到的

我的数据非常嘈杂，我正在尝试计算出信号的高低包络。它有点像MATLAB中的这个例子:http://uk.mathworks.com/help/signal/examples/signal-smoothing.html在“提取峰包络”中。Python中是否有类似的功能可以做到这一点？我的整个项目都是用Python编写的，最坏的情况是我可以提取我的numpy数组并将其放入MATLAB并使用该示例。但我更喜欢matplotlib的外观……而且真的是cba在MATLAB和Python之间完成所有这些I/O……谢谢， 最佳答案 第一次尝试是利

因此，我没有讲很长的故事，而是在编写一些代码，我从二进制文件中读取一些数据，然后使用for循环遍历每个点。所以我完成了代码，但它运行得非常慢。我从大约128个数据通道循环了大约60,000个点，这需要一分钟或更长时间来处理。这比我预期的Python运行速度要慢得多。因此，我通过使用Numpy使整个过程更加高效，但在试图弄清楚为什么原始进程运行如此缓慢时，我们进行了一些类型检查，发现我在Numpy数组而不是Python列表上循环。好的，使我们的测试设置的输入与我在循环之前将Numpy数组转换为列表相同没什么大不了的。Bang需要1分钟才能运行的相同慢速代码现在需要10秒。我被打倒了。我唯