我正在尝试添加两个数组。np.zeros((6,9,20))+np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])我想得到一些类似的东西array([[[1.,1.,1.,...,1.,1.,1.],[2.,2.,2.,...,2.,2.,2.],[3.,3.,3.,...,3.,3.,3.],...,[7.,7.,7.,...,7.,7.,7.],[8.,8.,8.,...,8.,8.,8.],[9.,9.,9.,...,9.,9.,9.]],[[1.,1.,1.,...,1.,1.,1.],[2.,2.,2.,...,2.,2.,2.],[3.,3.,3.,...,3.,3.
我有一个这样的数组:a=np.array([0.1,0.2,1.0,1.0,1.0,0.9,0.6,1.0,0.0,1.0])我想要一个1.0的实例的运行计数器，它在遇到0.0时重置，因此结果将是:[0,0,1,2,3,3,3,4,0,1]我最初的想法是使用类似b=np.cumsum(a[a==1.0])的东西，但我不知道如何(1)修改它以重置为零或(2)完全不知道如何构造它，使输出数组与输入数组的形状相同。任何想法如何在没有迭代的情况下做到这一点？ 最佳答案 我想你可以做类似的事情defrcount(a):without_rese
我正在计算Ginicoefficient(类似于:Python-GinicoefficientcalculationusingNumpy)但我得到一个奇怪的结果。对于从np.random.rand()采样的均匀分布，基尼系数为0.3，但我预计它会接近0(完全相等)。这里出了什么问题？defG(v):bins=np.linspace(0.,100.,11)total=float(np.sum(v))yvals=[]forbinbins:bin_vals=v[v对于给定的一组数字，上述代码计算每个百分位区间中总分布值的分数。结果:均匀分布应该接近“完全相等”，所以洛伦兹曲线弯曲是关闭的。
我想使用在第二维向量(size:4)上运行的自定义谓词沿第一维(size:n)对形状为[n,4]的numpy数组进行排序。下面是我想做的C++版本，它真的很简单。我已经看到如何用pythonlists做到这一点，但我找不到使用numpy数组执行此操作的语法。这可能吗？np上的文档。sort,np.argsort,np.lexsort没有提到自定义谓词。//c++versionvectorv=init_v();float[4]p=init_p();std::sort(v.begin(),v.end(),[&p](constauto&lhs,constauto&rhs){returnmyf
我有一个多维numpy数组，我正试图将其粘贴到pandas数据框中。我想展平数组，并创建一个pandas索引来反射(reflect)预展平的数组索引。请注意，我使用3D来保持示例较小，但我想概括为至少4DA=np.random.rand(2,3,4)array([[[0.43793885,0.40078139,0.48078691,0.05334248],[0.76331509,0.82514441,0.86169078,0.86496111],[0.75572665,0.80860943,0.79995337,0.63123724]],[[0.20648946,0.57042315,
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
因此，我一直在寻找对numpy数组中的所有数字进行四舍五入的方法。我发现了2个类似的函数，numpy.round和numpy.around。对于像我这样的初学者，两者都采取了看似相同的论点。那么这两者在以下方面有什么区别:一般区别速度准确性在实践中使用 最佳答案 Theyaretheexactsamefunction:defround_(a,decimals=0,out=None):"""Roundanarraytothegivennumberofdecimals.Referto`around`forfulldocumentatio
我正在寻找一种简单的方法来可视化我在numpy中的一些数据，并且我发现了看起来很有前途的mlabwrap包。我正在尝试创建一个简单的绘图，能够随着数据的变化而更新。这是我要复制的matlab代码>>h=plot([1,2,3],[1,2,3],'-o');>>set(h,'XData',[0,0,0]);>>drawnow();到python>>frommlabwrapimportmlab>>h=mlab.plot([1,2,3],[1,2,3],'-o')>>mlab.set(h,'XData',[0,0,0])>>mlab.drawnow();但是，倒数第二个命令失败并显示错误消息
我想知道是否有可能用NumPy精确地重现MATLAB的randn()的整个序列。我用Python/Numpy编写了自己的例程，它给我的结果与其他人使用的MATLAB代码略有不同，而且由于不同的随机抽取，我很难找出它的来源。我发现numpy.random.seed值在第一次抽奖时产生相同的数字，但从第二次抽奖开始，它就完全不同了。我正在制作大约20,000次多元法线绘图，所以我不想只保存matlab绘图并用Python读取它。 最佳答案 用户询问是否可以重现Matlab的randn()的输出，而不是rand。我无法设置算法或种子来重现
在我的Python脚本中，我有一些要装箱的float。现在我正在做:min_val=0.0max_val=1.0num_bins=20my_bins=numpy.linspace(min_val,max_val,num_bins)hist,my_bins=numpy.histogram(myValues,bins=my_bins)但现在我想再添加两个bin来说明1.0的值。因此，一个bin应包含(-inf,0)中的所有值，另一个bin应包含[1,inf)在仍然使用numpy的histogram函数的同时，是否有任何直接的方法来做到这一点？ 最佳答案
