我有一个形状为(x,y)的2d数组，我想将其转换为形状为(x,y,1)的3d数组。有没有很好的Pythonic方式来做到这一点？ 最佳答案 除了其他答案之外，您还可以将切片与numpy.newaxis一起使用:>>>fromnumpyimportzeros,newaxis>>>a=zeros((6,8))>>>a.shape(6,8)>>>b=a[:,:,newaxis]>>>b.shape(6,8,1)甚至是这个(适用于任意数量的维度):>>>b=a[...,newaxis]>>>b.shape(6,8,1)
我有一个形状为(x,y)的2d数组，我想将其转换为形状为(x,y,1)的3d数组。有没有很好的Pythonic方式来做到这一点？ 最佳答案 除了其他答案之外，您还可以将切片与numpy.newaxis一起使用:>>>fromnumpyimportzeros,newaxis>>>a=zeros((6,8))>>>a.shape(6,8)>>>b=a[:,:,newaxis]>>>b.shape(6,8,1)甚至是这个(适用于任意数量的维度):>>>b=a[...,newaxis]>>>b.shape(6,8,1)
我正在使用Ubuntu12.04，并希望将python3.4与python2.7并排使用。python3.4的安装工作正常。但是，我无法为python3安装numpy包(因此我无法安装scipy、pandas等)。使用sudopip3installnumpy吐出以下错误:File"numpy/core/setup.py",line289,incheck_types"Cannotcompile'Python.h'.Perhapsyouneedto"\SystemError:Cannotcompile'Python.h'.Perhapsyouneedtoinstallpython-dev|
我正在使用Ubuntu12.04，并希望将python3.4与python2.7并排使用。python3.4的安装工作正常。但是，我无法为python3安装numpy包(因此我无法安装scipy、pandas等)。使用sudopip3installnumpy吐出以下错误:File"numpy/core/setup.py",line289,incheck_types"Cannotcompile'Python.h'.Perhapsyouneedto"\SystemError:Cannotcompile'Python.h'.Perhapsyouneedtoinstallpython-dev|
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答过几次(即WhyisNaNnotequaltoNaN?)，但我不明白为什么第二部分会以它的方式工作(受此启发问题HowtoChecklistcontainingNaN)？即:>>nan==nanFalse>>nanin[nan]True考虑到@DSM的答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估为简单的nan吗？为什么解释器会这样？>>x=float("nan")>>y=nan>>xnan>>ynan>>xisnan,xisfloat("nan"),yisnan(False,False,Tru
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答过几次(即WhyisNaNnotequaltoNaN?)，但我不明白为什么第二部分会以它的方式工作(受此启发问题HowtoChecklistcontainingNaN)？即:>>nan==nanFalse>>nanin[nan]True考虑到@DSM的答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估为简单的nan吗？为什么解释器会这样？>>x=float("nan")>>y=nan>>xnan>>ynan>>xisnan,xisfloat("nan"),yisnan(False,False,Tru
我正在尝试将二维数组转换为具有命名字段的结构化数组。我希望二维数组中的每一行都是结构化数组中的新记录。不幸的是，我所尝试的一切都没有达到我的预期。我开始:>>>myarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)])>>>printmyarray[['Hello''2.5''3']['World''3.6''2']]我想转换成这样的东西:>>>newarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)],dtype=[("Col1","S8"),("Col2","f8"),("Col3"
我正在尝试将二维数组转换为具有命名字段的结构化数组。我希望二维数组中的每一行都是结构化数组中的新记录。不幸的是，我所尝试的一切都没有达到我的预期。我开始:>>>myarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)])>>>printmyarray[['Hello''2.5''3']['World''3.6''2']]我想转换成这样的东西:>>>newarray=numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)],dtype=[("Col1","S8"),("Col2","f8"),("Col3"
我正在从Pandas数据框创建一个矩阵，如下所示:dense_matrix=np.array(df.as_matrix(columns=None),dtype=bool).astype(np.int)然后变成一个稀疏矩阵:sparse_matrix=scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)有没有办法从df直接到稀疏矩阵？提前致谢。 最佳答案 df.values是一个numpy数组，以这种方式访问值总是比np.array快。scipy.sparse.csr_matrix(df.values)您可能
我正在从Pandas数据框创建一个矩阵，如下所示:dense_matrix=np.array(df.as_matrix(columns=None),dtype=bool).astype(np.int)然后变成一个稀疏矩阵:sparse_matrix=scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)有没有办法从df直接到稀疏矩阵？提前致谢。 最佳答案 df.values是一个numpy数组，以这种方式访问值总是比np.array快。scipy.sparse.csr_matrix(df.values)您可能
