所以我有一个nxd矩阵和一个nx1向量。我正在尝试编写一个代码，用向量减去矩阵中的每一行。我目前有一个for循环，它遍历并减去矩阵中的第i行由向量。有没有办法简单地用向量减去整个矩阵？谢谢!当前代码:foriinxrange(len(X1)):X[i,:]=X1[i,:]-X2这里X1是矩阵的第i行和X2是向量。我可以让它不需要for循环吗？ 最佳答案 这在numpy中有效，但仅当尾随轴具有相同的尺寸时。下面是一个成功从矩阵中减去向量的例子:In[27]:printm;m.shape[[012][345][678][91011]]O
所以我有一个nxd矩阵和一个nx1向量。我正在尝试编写一个代码，用向量减去矩阵中的每一行。我目前有一个for循环，它遍历并减去矩阵中的第i行由向量。有没有办法简单地用向量减去整个矩阵？谢谢!当前代码:foriinxrange(len(X1)):X[i,:]=X1[i,:]-X2这里X1是矩阵的第i行和X2是向量。我可以让它不需要for循环吗？ 最佳答案 这在numpy中有效，但仅当尾随轴具有相同的尺寸时。下面是一个成功从矩阵中减去向量的例子:In[27]:printm;m.shape[[012][345][678][91011]]O
我有一个非常大的numpy数组(最多包含一百万个元素)，如下所示:[0,1,6,5,1,2,7,6,2,3,8,7,3,4,9,8,5,6,11,10,6,7,12,11,7,8,13,12,8,9,14,13,10,11,16,15,11,12,17,16,12,13,18,17,13,14,19,18,15,16,21,20,16,17,22,21,17,18,23,22,18,19,24,23]以及用于替换上述数组中某些元素的小字典映射{4:0,9:5,14:10,19:15,20:0,21:1,22:2,23:3,24:0}我想根据上面的map替换一些元素。numpy数组真的很
我有一个非常大的numpy数组(最多包含一百万个元素)，如下所示:[0,1,6,5,1,2,7,6,2,3,8,7,3,4,9,8,5,6,11,10,6,7,12,11,7,8,13,12,8,9,14,13,10,11,16,15,11,12,17,16,12,13,18,17,13,14,19,18,15,16,21,20,16,17,22,21,17,18,23,22,18,19,24,23]以及用于替换上述数组中某些元素的小字典映射{4:0,9:5,14:10,19:15,20:0,21:1,22:2,23:3,24:0}我想根据上面的map替换一些元素。numpy数组真的很
我想对一个numpy数组进行切片以获得最后一维中的第i-th索引。对于3D数组，这将是:slice=myarray[:,:,i]但我正在编写一个函数，我可以在其中获取任意维度的数组，因此对于4D数组，我需要myarray[:,:,:,i]等等。有没有一种方法可以在无需显式写入数组维度的情况下为任何数组获取此切片？ 最佳答案 有...或Ellipsis，正是这样做的:slice=myarray[...,i]Ellipsis是Python对象，如果您想在方括号表示法之外使用它。 关于pyth
我想对一个numpy数组进行切片以获得最后一维中的第i-th索引。对于3D数组，这将是:slice=myarray[:,:,i]但我正在编写一个函数，我可以在其中获取任意维度的数组，因此对于4D数组，我需要myarray[:,:,:,i]等等。有没有一种方法可以在无需显式写入数组维度的情况下为任何数组获取此切片？ 最佳答案 有...或Ellipsis，正是这样做的:slice=myarray[...,i]Ellipsis是Python对象，如果您想在方括号表示法之外使用它。 关于pyth
numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
numpyvstack和column_stack到底有什么区别。通读文档，看起来column_stack是一维数组的vstack的实现。它是更有效的实现方式吗？否则，我找不到只使用vstack的理由。 最佳答案 我认为下面的代码很好地说明了差异:>>>np.vstack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6]))array([[1,4],[2,5],[3,6]])>>>np.hstack(([1,2,3],[4,5,6
我有一个数组。有效值不为零(正数或负数)。我想在数组中找到不应该考虑零的最小值和最大值。例如，如果数字只是负数。零会有问题。 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpminval=np.min(a[np.nonzero(a)])maxval=np.max(a[np.nonzero(a)])a是你的数组。 关于python-在python中的numpy数组(或元组)中查找不包括零的最小/最大值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
我有一个数组。有效值不为零(正数或负数)。我想在数组中找到不应该考虑零的最小值和最大值。例如，如果数字只是负数。零会有问题。 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpminval=np.min(a[np.nonzero(a)])maxval=np.max(a[np.nonzero(a)])a是你的数组。 关于python-在python中的numpy数组(或元组)中查找不包括零的最小/最大值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
