在numpy中，我有两个“数组”，X是(m,n)而y是向量(n,1)使用X*y我收到了错误ValueError:operandscouldnotbebroadcasttogetherwithshapes(97,2)(2,1)当(97,2)x(2,1)显然是一个合法的矩阵运算并且应该给我一个(97,1)向量编辑:我已使用X.dot(y)更正此问题，但原始问题仍然存在。 最佳答案 dot是矩阵乘法，但*做了别的。我们有两个数组:X，形状(97,2)y，形状(2,1)使用Numpy数组，操作X*y是按元素完成的，但其中一个或两个值可以在一
在numpy中，我有两个“数组”，X是(m,n)而y是向量(n,1)使用X*y我收到了错误ValueError:operandscouldnotbebroadcasttogetherwithshapes(97,2)(2,1)当(97,2)x(2,1)显然是一个合法的矩阵运算并且应该给我一个(97,1)向量编辑:我已使用X.dot(y)更正此问题，但原始问题仍然存在。 最佳答案 dot是矩阵乘法，但*做了别的。我们有两个数组:X，形状(97,2)y，形状(2,1)使用Numpy数组，操作X*y是按元素完成的，但其中一个或两个值可以在一
假设我有以下NumPy数组:a=np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])如何找到这个数组中出现频率最高的数字？ 最佳答案 如果您的列表包含所有非负整数，您应该查看numpy.bincounts:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.bincount.html然后可能使用np.argmax:a=np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])counts=np.bincount(a)print(np.arg
假设我有以下NumPy数组:a=np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])如何找到这个数组中出现频率最高的数字？ 最佳答案 如果您的列表包含所有非负整数，您应该查看numpy.bincounts:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.bincount.html然后可能使用np.argmax:a=np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])counts=np.bincount(a)print(np.arg
如何转换["1.1","2.2","3.2"]到[1.1,2.2,3.2]在NumPy中？ 最佳答案 好吧，如果您以列表的形式读取数据，只需执行np.array(map(float,list_of_strings))(或等效地，使用列表推导)。(在Python3中，如果使用map，则需要在map返回值上调用list，因为map现在返回一个迭代器。)但是，如果它已经是一个numpy字符串数组，那么还有更好的方法。使用astype().importnumpyasnpx=np.array(['1.1','2.2','3.3'])y=x.a
如何转换["1.1","2.2","3.2"]到[1.1,2.2,3.2]在NumPy中？ 最佳答案 好吧，如果您以列表的形式读取数据，只需执行np.array(map(float,list_of_strings))(或等效地，使用列表推导)。(在Python3中，如果使用map，则需要在map返回值上调用list，因为map现在返回一个迭代器。)但是，如果它已经是一个numpy字符串数组，那么还有更好的方法。使用astype().importnumpyasnpx=np.array(['1.1','2.2','3.3'])y=x.a
我正在寻找检查NumPy数组X中是否出现NaN(np.nan)的最快方法。np.isnan(X)是不可能的，因为它构建了一个形状为X.shape的bool数组，这可能是巨大的。我尝试了np.naninX，但这似乎不起作用，因为np.nan!=np.nan。有没有一种快速且节省内存的方法来做到这一点？(对于那些会问“多么庞大”的人:我说不出来。这是库代码的输入验证。) 最佳答案 Ray的解决方案很好。但是，在我的机器上使用numpy.sum大约快2.5倍代替numpy.min:In[13]:%timeitnp.isnan(np.min
我正在寻找检查NumPy数组X中是否出现NaN(np.nan)的最快方法。np.isnan(X)是不可能的，因为它构建了一个形状为X.shape的bool数组，这可能是巨大的。我尝试了np.naninX，但这似乎不起作用，因为np.nan!=np.nan。有没有一种快速且节省内存的方法来做到这一点？(对于那些会问“多么庞大”的人:我说不出来。这是库代码的输入验证。) 最佳答案 Ray的解决方案很好。但是，在我的机器上使用numpy.sum大约快2.5倍代替numpy.min:In[13]:%timeitnp.isnan(np.min
我有一个名为dists的距离数组。我想选择一个范围内的dists。dists[(np.where(dists>=r))and(np.where(dists但是，这仅针对条件进行选择(np.where(dists如果我使用临时变量按顺序执行命令，它可以正常工作。为什么上面的代码不起作用，我该如何让它起作用？ 最佳答案 您的特定情况的最佳方法是将您的两个标准更改为一个标准:dists[abs(dists-r-dr/2.)它只创建一个bool数组，在我看来更容易阅读，因为它说isdist在dr或r?(虽然我会将r重新定义为您感兴趣区域的中
我有一个名为dists的距离数组。我想选择一个范围内的dists。dists[(np.where(dists>=r))and(np.where(dists但是，这仅针对条件进行选择(np.where(dists如果我使用临时变量按顺序执行命令，它可以正常工作。为什么上面的代码不起作用，我该如何让它起作用？ 最佳答案 您的特定情况的最佳方法是将您的两个标准更改为一个标准:dists[abs(dists-r-dr/2.)它只创建一个bool数组，在我看来更容易阅读，因为它说isdist在dr或r?(虽然我会将r重新定义为您感兴趣区域的中
