我有一个numpy数组，想根据索引删除一些列。是否有针对它的内置函数或某种优雅的方式来进行此类操作？类似于:arr=[234,235,23,6,3,6,23]elim=[3,5,6]arr=arr.drop[elim]output:[234,235,23,3] 最佳答案 使用numpy.delete，它会返回一个新数组:importnumpyasnparr=np.array([234,235,23,6,3,6,23])elim=[3,5,6]np.delete(arr,elim) 关于p
考虑以下代码:importnumpyasnpa=np.zeros(50)a[10:20:2]=1b=c=a[10:40:4]printb.flags#You'llseethatbandcarenotC_CONTIGUOUSorF_CONTIGUOUS我的问题:有没有一种方法(仅引用b)使b和c连续？如果np.may_share_memory(b,a)在此操作后返回False则完全没问题。接近但不太可行的是:np.ascontiguousarray/np.asfortranarray因为它们将返回一个新数组。我的用例是我将非常大的3D字段存储在numpy.ndarray的子类中。为了节省
我是一名R用户，我无法理解pandas中与match()的等价物。我需要使用此函数遍历一堆文件，获取关键信息，然后将其合并回“url”上的当前数据结构。在R中，我会做这样的事情:logActions我认为我不能使用merge()或join()，因为它们每次都会覆盖logActions$class。我也不能使用update()或combine_first()，因为它们都没有必要的索引功能。我还尝试根据thisSOpost创建一个match()函数，但无法弄清楚如何让它与DataFrame对象一起使用。如果我遗漏了一些明显的东西，我深表歉意。下面是一些python代码，总结了我在panda
我想获取numpy数组中比我的搜索值大的最近值的索引。示例:findNearestAbove(np.array([0.,1.,1.4,2.]),1.5)应返回3(2.的索引)。我知道我可以用np.abs(a-value).argmin()得到最近的索引，我发现min(a[np.where(a-value>=0.)[0]])返回所需的数组值。因此，np.where(a==min(a[np.where(a-value>=0.)[0]]))[0]可能会给我所需的索引。然而，这看起来相当复杂，我担心它在多维数组的情况下可能会崩溃。有什么改进建议吗？ 最佳答案
所以我有一个采用以下形式的大型NumPy数组:data=[[2456447.64798471,4,15.717,0.007,5,17.308,0.019,6,13.965,0.006],[2456447.6482855,4,15.768,0.018,5,17.347,0.024,6,14.001,0.023],[2456447.648575,4,15.824,0.02,5,17.383,0.024,6,14.055,0.023]]我想创建一个如下所示的子数组:[[4,15.717,5,17.308,6,13.965],[4,15.768,5,17.347,6,14.001],[4,15
这可能是一个非常幼稚的问题，但在这里。我想计算函数f(x)的傅立叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f(X)的FFT，它不会像我在一张纸上做的那样是f(x)的傅立叶变换。例如，如果我计算高斯的FFT，我应该得到一个高斯或一个实部非常类似于高斯的数组。这是代码。请让我知道我必须更改什么才能获得通常的傅里叶变换。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpN=128x=np.linspace(-5,5,N)y=np.exp(-x**2)y_fft=np.fft.fftshift(np.fft.fft(
我有一个numpy数组A，其中有n行，大小为3。每行由三个整数组成，每个整数都是一个整数，表示numpy数组中的另一个位置。例如，如果我想要N[4]引用的行，我使用N[N[4]]。视觉上:N=np.array([[2,3,6],[12,6,9],[3,10,7],[8,5,6],[3,1,0]...])N[4]=[3,1,0]N[N[4]]=[[8,5,6][12,6,9][2,3,6]]我正在构建一个修改N的函数，我需要为某些指定的x修改N[N[x]]，这也是一个参数(示例中为4)。我想将子数组中的所有6更改为另一个数字(假设为0)，所以我使用numpy.where来查找索引，它们是
我正在尝试优化一些代码，通过分析我注意到这个特定的循环需要很多时间。你能帮我写得更快吗？importnumpyasnprows_a,rows_v,cols=(10,15,3)a=np.arange(rows_a*cols).reshape(rows_a,cols)v=np.arange(rows_v*cols).reshape(rows_v,cols)c=0foriinrange(len(v)):D=((a-v[i])**2).sum(axis=-1)c+=D.min()print(c)是否有任何numpy函数可以有效地做到这一点？ 最佳答案
考虑代码M=5;N=3;A11=np.random.rand(M,M);A12=np.random.rand(M,N);A21=np.random.rand(N,M);A22=np.random.rand(N,N);我是numpy的新手，正在学习它。我想按以下方式创建block矩阵RowBlock1=np.concatenate((A11,A12),axis=1)RowBlock2=np.concatenate((A21,A22),axis=1)Block=np.concatenate((RowBlock1,RowBlock2),axis=0)有没有更简单的方法呢？例如:在matlab
我有几个列表:a=[1,2,3]b=[1,2,3,4,5,6]长度可变。我想返回一个长度为5的向量，这样如果输入列表长度5，那么它将在第5个元素处被截断.例如输入a会返回np.array([1,2,3,0,0])，输入b将返回np.array([1,2,3,4,5])。我觉得我应该可以使用np.pad，但我似乎无法遵循文档。 最佳答案 这可能会很慢或很快，我不确定，但它适合您的目的。In[22]:pad=lambdaa,i:a[0:i]iflen(a)>ielsea+[0]*(i-len(a))In[23]:pad([1,2,3],
