我正在尝试升级macOS上的numpy库，但是pip似乎没有足够的权限来删除numpy。运行`pipinstall--upgradepip给我这个回溯:➜Desktopsudo-Hpipinstall--upgradenumpyCollectingnumpyUsingcachednumpy-1.11.3-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whlInstallingcollectedpackages:numpyFo
这个问题在这里已经有了答案:Numpyarraydimensions(9个回答)关闭5年前。如果我使用len(np.array([[2,3,1,0],[2,3,1,0],[3,2,1,1]]))，我回来了3.为什么len()没有关于我想要多维数组中哪个轴的长度的参数？这令人震惊。有替代方案吗？
我正在尝试编写一个对数组执行数学运算并返回结果的函数。一个简化的例子可能是:deforiginal_func(A):returnA[1:]+A[:-1]为了加快速度并避免为每个函数调用分配新的输出数组，我想将输出数组作为参数，并就地更改它:definplace_func(A,out):out[:]=A[1:]+A[:-1]但是，当以下面的方式调用这两个函数时，A=numpy.random.rand(1000,1000)out=numpy.empty((999,1000))C=original_func(A)inplace_func(A,out)原始函数似乎是就地函数的两倍。这怎么解释呢
我一直在使用FFT，目前正在尝试使用FFT从文件中获取声音波形(最终对其进行修改)，然后将修改后的波形输出回文件。我得到了声波的FFT，然后对其使用了反FFT函数，但输出文件听起来一点也不对。我没有对波形进行任何过滤-我只是测试获取频率数据，然后将其放回文件中-它听起来应该是一样的，但听起来却大不相同。此后我一直致力于此项目，但尚未获得预期的结果。输出的声音文件嘈杂(既响亮又原始文件中不存在的额外噪音)，并且来自一个channel的声音泄漏到另一个channel(之前是静音的)。输入声音文件是立体声、2声道文件，声音仅来自一个声道。这是我的代码:importscipyimportwav
假设我有这个numpy数组[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]我想把它分成两批，然后迭代:[[1,2,3],Batch1[4,5,6]][[7,8,9],Batch2[10,11,12]]最简单的方法是什么？编辑:我很抱歉我错过了这样的信息:一旦我打算继续迭代，原始数组将由于批处理的拆分和迭代而被破坏。批量迭代完成后，我需要从第一批重新开始，因此我应该保持原始数组不会被破坏。整个想法与需要对批处理进行迭代的随机梯度下降算法保持一致。在一个典型的例子中，我可以有一个100000次迭代的For循环，只有1000个批处理应该一次又一次地重放。
在numpy中应用sum和mean时，有没有办法避免使用特定值？例如，我想在计算结果时避免使用-999值。In[14]:c=np.matrix([[4.,2.],[4.,1.]])In[15]:d=np.matrix([[3.,2.],[4.,-999.]])In[16]:np.sum([c,d],axis=0)Out[16]:array([[7.,4.],[8.,-998.]])In[17]:np.mean([c,d],axis=0)Out[17]:array([[3.5,2.],[4.,-499.]]) 最佳答案 使用屏蔽数组:
我想知道在给定条件下对数组进行argsort的最有效方法是什么，同时保留原始索引importnumpyasnpx=np.array([0.63,0.5,0.7,0.65])np.argsort(x)#Correctedargsort(x)solutionOut[99]:array([1,0,3,2])我想在x>0.6的条件下对这个数组进行argsort。由于0.5x=np.array([0.63,0.5,0.7,0.65])index=x.argsort()list(filter(lambdai:x[i]>0.6,index))[0,3,2]这是低效的，因为它没有向量化。编辑:过滤器将
如何检查给定值是否为NaN？例如if(a==np.NaN)(不起作用)请注意:Numpy的isnan方法会抛出字符串等数据类型的错误Pandas文档仅提供删除包含NaN的行的方法，或检查DataFrame是否/何时包含NaN的方法。我问的是检查特定值是否为NaN。相关的Stackoverflow问题和Google搜索结果似乎是关于检查“是否有任何值是NaN”或“DataFrame中的哪些值”必须有一种干净的方法来检查给定值是否为NaN？ 最佳答案 您可以使用NaN的inate属性!=NaN所以a==a将返回False如果a是NaN这
在numpy中，计算x.T*x的最有效方法是什么，其中x是一个大的(200,000x1000)密集float32矩阵和.T是转置运算符？为避免疑义，结果为1000x1000。编辑:在我原来的问题中，我说np.dot(x.T,x)需要几个小时。事实证明，我有一些NaN潜入了矩阵，出于某种原因，这完全破坏了np.dot的性能(关于原因的任何见解？)这现在已经解决了，但原来的问题仍然存在。 最佳答案 这可能不是您正在寻找的答案，但显着加快速度的一种方法是使用GPU而不是CPU。如果您身边有一block相当强大的显卡，它随时都会胜过您的CP
[python3]我喜欢ndarray但我觉得用起来很烦人。这是我面临的一个问题。我想编写classArray来继承ndarray的大部分功能，但只有一种实例化方式:作为特定大小的零填充数组。我希望写:classArray(numpy.ndarray):def__init__(size):#Whatdohere?我想用一些参数调用super().__init__来创建一个零填充数组，但它不会工作，因为ndarray使用全局函数numpy.zeros(而不是构造函数)来创建一个零填充数组。问题:为什么ndarray在很多情况下使用全局(模块)函数而不是构造函数？如果我试图在面向对象的环境
