我想对numpy数组中的每个值求平方根，同时保留值的符号(负数时不返回复数)-带符号的平方根。下面的代码演示了带有列表的所需功能，但没有利用numpy的优化数组操作super能力。defsigned_sqrt(list):new_list=[]forvinarr:sign=1ifv在某些情况下，我正在计算Hellinger内核以进行[数千]图像比较。用numpy有什么流畅的方法吗？谢谢。 最佳答案 您可以尝试使用numpy.sign函数来捕获符号，并且只取绝对值的平方根。importnumpyasnpx=np.array([-1,1

我测试了PyCharm和IDLE，它们都将第7个数字打印到第二行。输入:importnumpyasnpa=np.array([1.02090721,1.02763091,1.03899317,1.00630297,1.00127454,0.89916715,1.04486896])print(a)输出:[1.020907211.027630911.038993171.006302971.001274540.899167151.04486896]如何将它们打印在一行中？ 最佳答案 有np.set_printoptions允许修改打印的

下面是我的脚本，它基本上创建了一个用0填充的12x8的零矩阵。然后我想一个一个地填充它。所以假设第2列第0行需要为5。我该怎么做？下面的示例显示了我是如何做到的以及错误的(根据我的需要)输出:list_MatrixRow=[]list_Matrix=[]#Nottobeconfusedbywhatthebookcalls,optimalalignmentscorematrixint_NumbOfColumns=12int_NumbOfRows=8foriinrange(0,int_NumbOfColumns):#PutsZerosacrossthefirstRowlist_AlignM

代码是这样的:a=numpy.zeros(3)b=numpy.ones(3)bind_by_column((a,b))=>[[0,1],[0,1],[0,1]]我检查了this却找不到答案有人对此有想法吗？ 最佳答案 np.column_stack见Numpy:Concatenatingmultidimensionalandunidimensionalarrays>>>importnumpy>>>a=numpy.zeros(3)>>>b=numpy.ones(3)>>>numpy.column_stack((a,b))array([

给定以下数组:complete_matrix=numpy.array([[0,1,2,4],[1,0,3,5],[2,3,0,6],[4,5,6,0]])我想确定平均值最高的行，不包括对角线零。因此，在这种情况下，我可以将complete_matrix[:,3]识别为具有最高平均值的行。 最佳答案 请注意，零的存在不会影响哪一行的平均值最高，因为所有行都具有相同数量的元素。因此，我们只是取每一行的平均值，然后求最大元素的索引。#Takethemeanalongthe1stindex,iecollapseintoaNx1arrayof

我有两个一维数组，我想知道一个数组中的元素是否出现在另一个数组中。例如:importnumpyasnpA=np.array([1,48,50,78,85,97])B=np.array([38,43,50,62,78,85])我要:C=[2,3,4]#since50insecondarrayoccursinfirstarrayatindex2,#similarly78insecondarrayoccursinfirstarrayinindex3,#similarlyfor85,itisindex4我试过:accuracy=np.searchsorted(A,B)但它给我带来了不良结果。

我有一个很大的NumPy.arrayfield_array和一个较小的数组match_array,均由int组成值。使用以下示例，我如何检查field_array的任何match_array-shaped段？包含与match_array中的值完全对应的值？importnumpyraw_field=(24,25,26,27,28,29,30,31,23,\33,34,35,36,37,38,39,40,32,\-39,-38,-37,-36,-35,-34,-33,-32,-40,\-30,-29,-28,-27,-26,-25,-24,-23,-31,\-21,-20,-19,-18,

我有一个包含一些值的mx1数组a。此外，我有一个nxk数组，比如b，它包含0到m之间的索引。例子:a=np.array((0.1,0.2,0.3))b=np.random.randint(0,3,(4,4))对于b中的每个索引值，我想从a中获取相应的值。我可以用一个循环来完成:c=np.zeros_like(b).astype('float')n,k=b.shapeforiinrange(n):forjinrange(k):c[i,j]=a[b[i,j]]是否有更优雅的内置numpy函数或技巧？这种方法对我来说看起来有点愚蠢。PS:最初，如果有帮助，a和b是Pandas对象。

我有一个两列的numpy数组。我想遍历第二列的每一行，并计算每组2个数字(9.6-0、19.13-9.6等)之间的差异。如果差异>15，我想为两列插入一行0。我真的只需要以第一列中的值结束(我只需要第二列来确定将0放在哪里)，所以如果将它们拆分起来更容易，那就没问题了。这是我的输入数组:[[0.000.00][1.859.60][2.7319.13][0.3028.70][2.6438.25][2.2947.77][2.0157.28][2.6166.82][2.2076.33][2.4985.85][2.55104.90][2.65114.47][1.79123.98][2.8613

我想对大型NumPy数组的某一行求和。我知道函数array.max()会给出整个数组的最大值，而array.max(1)会给出每一行的最大值数组。但是，我想在某一行(例如第7行或第29行)中获取最大值。我有一个大数组，因此获取所有行的最大值会给我带来很大的时间损失。 最佳答案 您可以使用索引运算符轻松访问二维数组的一行。行本身是一个数组，是原始数组的一部分的View，并暴露了所有数组方法，包括sum()和max()。因此，您可以像这样轻松获得每行的最大值:x=arr[7].max()#Maximuminrow7y=arr[29].s