有没有一个numpy的方法n=[x-tifx>0elsexforxinnps]类似这个n=np.array(a)n[np.abs(n)也许是这样的？n[n>0]=n-t 最佳答案 现在不能测试，但是试试np.where(n>0,n-t,n)参见documentation 关于python-Numpy相当于if/else列表理解，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/194
我有一个包含100万行和5列的pandasDataframey。np.shape(y)(1037889,5)列值都是0或1。看起来像这样:y.head()a,b,c,d,e0,0,1,0,01,0,0,1,10,1,1,1,10,0,0,0,0我想要一个包含100万行和1列的Dataframe。np.shape(y)(1037889,)其中列只是连接在一起的5列。Newcolumn0,0,1,0,01,0,0,1,10,1,1,1,10,0,0,0,0我一直在尝试不同的东西，比如merge、concat、dstack等等...但似乎无法弄清楚。 最佳答案
下面的代码表明pandas可能比numpy慢得多，至少在函数clip()的特定情况下是这样。令人惊讶的是，从pandas到numpy再回到pandas的往返，同时在numpy中执行计算，仍然比在pandas中快得多。pandas的功能不应该用这种迂回的方式实现吗？In[49]:arr=np.random.randn(1000,1000)In[50]:df=pd.DataFrame(arr)In[51]:%timeitnp.clip(arr,0,None)100loops,bestof3:8.18msperloopIn[52]:%timeitdf.clip_lower(0)1loops,
在我的Python程序上使用py2exe时，我得到了一个可执行文件，还有一个tcl\文件夹。这很奇怪，因为我根本不使用tcl/tk并且在我的代码中没有任何与tkinter相关的内容。为什么导入numpy负责添加这个tcl\文件夹？如何防止这种情况发生？测试.pyimportnumpyprint'hello'PY2EXE代码fromdistutils.coreimportsetupimportpy2exesetup(script_args=['py2exe'],windows=[{'script':'test.py'}],options={'py2exe':{'compressed':1
非常简单的问题:我有一个包含多列的结构化数组，我只想用另一个预先存在的数组填充其中的一些(但不止一个)。这就是我正在尝试的:strc=np.zeros(4,dtype=[('x',int),('y',int),('z',int)])x=np.array([2,3])strc[['x','y']][0]=x这给了我这个future的警告:main:1:FutureWarning:Numpyhasdetectedthatyou(maybe)writingtoanarrayreturnedbynumpy.diagonalorbyselectingmultiplefieldsinarecord
我想从Python3中的numpy数组中获取缓冲区。我找到了以下代码:$python3Python3.2.3(default,Sep252013,18:25:56)[GCC4.6.3]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importnumpy>>>a=numpy.arange(10)>>>numpy.getbuffer(a)但是它在最后一步产生了错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'mod
考虑以下几点:>>>importnumbers>>>importnumpy>>>a=numpy.int_(0)>>>isinstance(a,int)False>>>isinstance(a,numbers.Integral)True>>>b=numpy.float_(0)>>>isinstance(b,float)True>>>isinstance(b,numbers.Real)TrueNumPy的numpy.int_和numpy.float_类型都在Python的numericabstractbaseclasshierarchy中,但令我感到奇怪的是np.int_对象不是内置int
有没有办法将数组范围作为参数传递给函数？像这样的东西:>blah(ary,arg1=1:5)defblah(ary,arg1):printary[arg1] 最佳答案 Python只接受方括号内的1:5语法。解释器将其转换为slice对象。然后对象的__getitem__方法应用该切片。查看numpy/lib/index_tricks.py了解一些利用此功能的函数。实际上它们不是函数，而是定义自己的__getitem__方法的类。该文件可能会给您一些想法。但如果您不能做到这一点，则可能包括:blah(arr,slice(1,5))b
我有一个numpy.poly1d多项式如下:c=np.poly1d([2,-4,-28,62,122,-256,-196,140,392,240,72])在-2.5范围内绘制时，曲线看起来像这样:如何在给定范围内找到该曲线的最小点，不使用用于绘制曲线的离散值(我的意思是仅使用连续的poly1d对象)？ 最佳答案 好的，与@matiasg的功能有点不同，目的是制作更多可复制的代码并使用尽可能多的矢量化代码。importnumpyasnpfrommatplotlib.pyplotimport*c=np.poly1d([2,-4,-28,
看来我迷失在一些可能很愚蠢的事情中。我有一个n维numpy数组，我想将它与沿某个维度(可以改变!)的向量(一维数组)相乘。例如，假设我想沿第一个数组的轴0将一个二维数组乘以一个一维数组，我可以这样做:a=np.arange(20).reshape((5,4))b=np.ones(5)c=a*b[:,np.newaxis]很简单，但我想将这个想法扩展到n维(对于a，而b始终是1d)和任何轴。换句话说，我想知道如何在正确的位置生成带有np.newaxis的切片。假设a是3d，我想沿axis=1相乘，我想生成正确给出的切片:c=a*b[np.newaxis,:,np.newaxis]即给定a
