如何根据实际索引值屏蔽数组？也就是说，如果我有一个10x10x30矩阵，并且我想在第一个和第二个索引彼此相等时屏蔽该数组。例如，[1,1,:]应该被屏蔽，因为1和1彼此相等，但[1,2,:]不应该，因为它们这样做不是。我只在三维方面问这个问题，因为它类似于我当前的问题并且可能会使事情复杂化。但我的主要问题是，如何根据索引值屏蔽数组？ 最佳答案 一般来说，要访问索引的值，您可以使用np.meshgrid:i,j,k=np.meshgrid(*map(np.arange,m.shape),indexing='ij')m.mask=(i=
我很确定我遗漏了一些整数索引，需要一些帮助。假设我创建了一个二维数组:>>>importnumpyasnp>>>x=np.array(range(24)).reshape((4,6))>>>xarray([[0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23]])然后我可以选择第1行和第2行:>>>x[[1,2],:]array([[6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17]])或者第2行和第3行的第1列:>>>x[[1,2],1]array([7,13])所以我可以选择第1行
考虑以下脚本:importnumpyasnpa=np.array([np.nan],dtype=float)b=np.array([np.nan],dtype=float)printa==ba=np.array([np.nan],dtype=object)b=np.array([np.nan],dtype=object)printa==b在我的机器上打印出来[False][True]第一种情况很清楚(asperIEEE-754)，但第二种情况是怎么回事呢？为什么两个NaN比较相等？Python2.7.3，Darwin上的Numpy1.6.1。 最佳答案
所以如果我有类似x=np.random.rand(60000)*400-200的东西.iPython的%timeit说:x.astype(int)耗时0.14毫秒np.rint(x)和np.around(x)耗时1.01毫秒请注意，在rint中和around情况下你仍然需要花费额外的0.14ms来做最后的astype(int)(假设这是您最终想要的)。问题:我认为大多数现代硬件能够同时执行这两项操作是否正确？如果是这样，为什么numpy的舍入时间要长8倍？碰巧我对算术的准确性不是很挑剔，但我看不出如何利用numpy来利用它(我正在研究困惑的生物学而不是粒子物理学)。
我遇到了Python的Numpy、set和NaN(非数字)的意外行为:>>>set([np.float64('nan'),np.float64('nan')])set([nan,nan])>>>set([np.float32('nan'),np.float32('nan')])set([nan,nan])>>>set([np.float('nan'),np.float('nan')])set([nan,nan])>>>set([np.nan,np.nan])set([nan])>>>set([float('nan'),float('nan')])set([nan,nan])此处np.n
我正在尝试比较两个不同数组的数据类型，以选择一个适合组合两者的数据类型。我很高兴地发现我可以执行比较操作，但在此过程中发现了以下奇怪的行为:In[1]:numpy.int16>numpy.float32Out[1]:TrueIn[2]:numpy.dtype('int16')>numpy.dtype('float32')Out[2]:False谁能解释一下这是怎么回事？这是NumPy1.8.2。 最佳答案 第一个比较没有意义，第二个有意义。与numpy.int16>numpy.float32我们正在比较两个type对象:>>>typ
假设我有一个变量，它的类型是“long”x=40*2*10**30如果我随后尝试使用numpy(导入为np)获取此变量的日志:np.log10(x)我遇到了一个属性错误:'long'objecthasnoattribute'log10'.为了解决这个问题，我可以将变量设置为float，它工作得很好，或者使用“数学”包:math.log10(x)np.log10(float(x))我的问题是:math.log10和np.log10有何不同，为什么np没有设置为处理“长”类型？ 最佳答案 问题在于numpy是用C编写的，它没有可以处理与
据我了解语法是In[88]:np.random.seed(seed=0)In[89]:np.random.rand(5)但是，当我运行rand()时，我得到了不同的结果。种子功能是否缺少某些内容？ 最佳答案 想想发电机:defgen(start):whileTrue:start+=1yieldstart这将不断地从您插入的数字中给出下一个数字给生成器。对于种子，它几乎是相同的概念。我尝试设置一个变量，从中生成数据，其中的位置仍然保存。让我们将其付诸实践:>>>generator=gen(5)>>>generator.next()6>
我们如何使用NumPy包numpy.polynomial.legendre.leggauss在[-1,1]以外的时间间隔内？下面的例子比较了scipy.integrate.quad在[-1,1]区间内的Gauss-Legendre方法。importnumpyasnpfromscipyimportintegrate#Definefunctionandintervala=-1.b=1.f=lambdax:np.cos(x)#Gauss-Legendre(defaultintervalis[-1,1])deg=6x,w=np.polynomial.legendre.leggauss(deg)
我需要生成一维数组，其中重复的整数序列由随机数的零分隔。到目前为止，我正在为此使用下一个代码:fromrandomimportnormalvariateregular_sequence=np.array([1,2,3,4,5],dtype=np.int)n_iter=10lag_mean=10#meanlengthofzerossequencelag_sd=1#standarddeviationofzerossequencelength#Sequenceoflagslengthslag_seq=[int(round(normalvariate(lag_mean,lag_sd)))for
