我有一个索引列表a=[[1,2,4],[0,2,3],[1,3,4],[0,2]]将其转换为1的numpy数组的最快方法是什么，其中每个索引显示1出现的位置？即我想要的是:output=array([[0,1,1,0,1],[1,0,1,1,0],[0,1,0,1,1],[1,0,1,0,0]])我事先知道数组的最大大小。我知道我可以遍历每个列表并在每个索引位置插入一个1，但是是否有更快/矢量化的方法来执行此操作？我的用例可能有数千行/列，我需要这样做数千次，所以越快越好。 最佳答案 这个怎么样:ncol=5nrow=len(a)o

在Matplotlib中绘制两点(x1,y1)和(x2,y2)之间的线非常简单Line2D:Line2D(xdata=(x1,x2),ydata=(y1,y2))但在我的特殊情况下，我必须在所有使用数据坐标的常规绘图之上使用点坐标绘制Line2D实例。这可能吗？ 最佳答案 正如@tom提到的，关键是transformkwarg。如果您希望将艺术家的数据解释为“像素”坐标，请指定transform=IdentityTransform()。使用转换变换是matplotlib中的一个关键概念。转换获取艺术家数据所在的坐标，并将它们转换为显

Inarelatedquestion我了解到，如果我有一个形状为MxMxN的数组，并且我想根据形状为MxM的bool矩阵进行选择，我可以简单地做data[select,...]并完成它。不幸的是，现在我的数据顺序不同了:importnumpyasnpdata=np.arange(36).reshape((3,4,3))select=np.random.choice([0,1],size=9).reshape((3,3)).astype(bool)对于data中索引为i0,i1,i2的每个元素，如果select[i0,i2]==True，则应该选择它>。我怎样才能继续我的选择，而不必做一

一、什么是结果过滤器？结果过滤器(ResultFilter)，是对执行的Action结果进行处理的一种AOP思想，适用于任何需要直接环绕View或格式化处理的逻辑。结果过滤器可以替换或更改Action结果。在IActionResult执行的前后执行，使用它能够控制Action的执行结果，比如：格式化结果等。需要注意的是，它只有在Action方法成功执行完成后才会运行。一般项目中很少使用。执行顺序：1、执行控制器中的构造函数，实例化控制器2、执行具体的Action方法3、执行ResultFilter.OnResultExecuting方法4、渲染视图或处理结果5、执行ResultFilter.O

我最近从https://github.com/floydhub/dl-docker得到了深度学习docker运行并尝试教程时，在导入keras层模块时收到错误。from__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenf

假设您有3个numpy数组:lat、lon、val:importnumpyasnplat=np.array([[10,20,30],[20,11,33],[21,20,10]])lon=np.array([[100,102,103],[105,101,102],[100,102,103]])val=np.array([[17,2,11],[86,84,1],[9,5,10]])假设您想创建一个pandas数据框，其中df.columns=['lat','lon','val']，但由于每个值inlat与long和val数量相关联，您希望它们出现在同一行中。此外，您希望每列的行顺序遵循每个

我有两个像这样的2Dnumpy数组，代表三个点之间的x/y距离。我需要x/y距离作为单个数组中的元组。所以来自:x_dists=array([[0,-1,-2],[1,0,-1],[2,1,0]])y_dists=array([[0,-1,-2],[1,0,-1],[2,1,0]])我需要:dists=array([[[0,0],[-1,-1],[-2,-2]],[[1,1],[0,0],[-1,-1]],[[2,2],[1,1],[0,0]]])我尝试过使用dstack/hstack/vstack/concatenate的各种排列组合，但它们似乎都无法满足我的要求。代码中的实际数组可

我有一个二维numpy数组，其中有些值为零，有些则不是。我试图找到一种有效的方法来找到数组中最大的零block(通过返回零的数量，以及中心位置的粗略概念)例如，在这个数组中，我想找到中心为(3,4)的9团:[[1,1,1,0,0],[1,0,1,1,0],[1,1,1,1,1],[1,1,0,0,0],[1,1,0,0,0],[1,1,0,0,0]]在numpy或scipy中是否有一种很好的矢量化方法来完成这样的事情？团block大致呈圆形，并且没有孔。ndimage.label()fromscipy做了一些接近于此的事情，但并不是我所追求的。我有一种感觉numpy.where()和n

我需要一个像raw_input()那样将输入读入缓冲区的函数，但不是回显输入并阻塞直到返回整行，它应该抑制回显并调用回调每次缓冲区发生变化时。我说“缓冲区更改”而不是“字符被读取”是因为，作为raw_input()，我希望它能够识别特殊键。例如，退格键应该起作用。例如，如果我想使用回调来模拟输入的大写回显，代码将如下所示:defcallback(text):print'\r'+text.upper()read_input(callback)我怎样才能做到这一点？注意:我一直在尝试使用readline和curses来达到我的目的，但是这两个Python绑定(bind)都不完整。curse

我正在尝试使用Django创建自己的博客。我有一个View来显示一篇从DetailView扩展而来的文章。为避免slug带来任何麻烦，我尝试根据文章的发布日期对文章进行分类。文章的url是这样的(其中pk对应于文章的slug):r'articles/(?P\d{4})/(?P\d{2})/(?P\d{2})/(?P[\w-]+)/$'在我看来我想这样做:defget_queryset(self):year=self.kwargs.get("year",None)month=self.kwargs.get("month",None)day=self.kwargs.get("day",No