大家好，我找遍了SO和谷歌，找不到任何类似的东西......我有一个数据框x(基本上由一行和300列组成)和另一个具有相同大小但不同数据的数据框y。我想将x修改为0，如果它与y有不同的符号并且x本身不为0，否则保持原样。所以这需要在多个条件下使用np.where。然而，我见过的多个条件示例都使用标量，当我使用相同的语法时，它似乎不起作用(最终将-everything-设置为零，没有错误)。我担心隐藏在某处或其他地方的按引用分配问题(移位后y是x，但据我所知，此代码上方没有上游问题)有什么想法吗？我要调试的代码是:tradesmade[i:i+1]=np.where((sign(x)!=

问题所以我有50个netCDF4数据文件，其中包含全局网格上数十年的每月温度预测。我正在使用np.mean()对所有50个数据文件进行整体平均，同时保留时间长度和空间比例，但np.mean()给了我两个不同的答案。我第一次运行它的代码块时，它给了我一个数字，当对纬度和经度进行平均并针对各个运行绘制时，它略低于合奏的平均值。如果我重新运行该block，它会给我一个看起来正确的不同均值。代码我不能在这里复制每一行，因为它很长，但这是我每次运行时所做的。#Historical(1950-2020)datancin_1=Dataset("/project/wca/AR5/CanESM2/mon

在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:ShouldIusenewaxisorNone?(1个回答)关闭9年前。为什么None有np.newaxis的保存效果？例如，使用:np.arange(10)[:,None]或:np.arange(10)[:,np.newaxis]两者都创造:array([[0],[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]])有谁知道np.newaxis==None的原因吗？

Python有默认的round()函数，但我用cython编程，想用numpy函数替换pythonic代码。但是，在终端中进行实验时，我得到了以下结果。>>>np.around(1.23456789)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=0)1.0>>>np.around(1.23456789,decimals=1)1.2>>>np.around(1.23456789,decimals=2)1.23>>>np.around(1.23456789,decimals=3)1.2350000000000001>>>np.around(1.23456789,d

据我了解，2.675和numpy.float64(2.675)都是相同的数字。然而，round(2.675,2)给出2.67，而round(np.float64(2.675),2)给出2.68。为什么会这样？importnumpyasnpfromdecimalimportDecimalx=2.675np_x=np.float64(x)type(x)#floatDecimal(x)#Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')Decimal(np_x)#Decimal('2.6749999999999998

当尝试将横向图像旋转为纵向时，应用旋转后，我无法在图像上绘图。img1=cv2.imread('a.jpg')cv2.circle(img1,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))工作正常。然后我试试:img2=np.rot90(img1,3)cv2.circle(img2,tuple([10,10]),radius=3,color=(255,0,0))我得到了错误:TypeError:Layoutoftheoutputarrayimgisincompatiblewithcv::Mat(step[ndims-1]!=elemsizeorstep

当使用np.delete时，当使用越界索引时会引发indexError。当越界索引在np.array中使用并且该数组用作np.delete中的参数时，为什么这不会引发indexError？np.delete(np.array([0,2,4,5,6,7,8,9]),9)这给出了一个索引错误，因为它应该(索引9超出范围)同时np.delete(np.arange(0,5),np.array([9]))和np.delete(np.arange(0,5),(9,))给予:array([0,1,2,3,4]) 最佳答案 这是一个已知的“功能”

在Python的numpy库中，np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数:int和array_like[int].它们有什么区别？如:np.random.seed(2)和np.random.seed([2013,1,4])。 最佳答案 底层的状态MersenneTwisterPRNG非常大，准确地说是624个32位整数。如果给定一个整数种子，初始化例程将运行一个较小的PRNG以将该单个32位整数扩展为完整的624元素状态。这确实意味着您无法访问绝大多数可能的状态。类似地，如果给定一个整数序列作为种子，那么另一个较小

TLDR:在cython中，为什么(或何时？)遍历numpy数组比遍历python列表更快？一般来说:我以前使用过Cython，并且能够比naivepythonimpl获得巨大的速度提升'，然而，弄清楚到底需要做什么似乎并不简单。考虑以下3个sum()函数的实现。它们驻留在一个名为“cy”的cython文件中(显然，有np.sum()，但这不是我的观点..)朴素的python:defsum_naive(A):s=0forainA:s+=areturns带有期望python列表的函数的Cython:defsum_list(A):cdefunsignedlongs=0forainA:s+=