我有一个像这样的数组作为标签列(2个标签:0和1)，例如:[0,1,0,1,1]假设我想将此数组转换为形状为(5,2)(5elements,2labels)的numpy矩阵。我怎样才能使用任何util库以简单的方式做到这一点？我想要的结果是这样的:[[0,1][1,0],[0,1],[1,0],[1,0]] 最佳答案 你可以使用NumPybroadcasting-(a[:,None]!=np.arange(2)).astype(int)sample运行-In[7]:a=np.array([0,1,0,1,1])In[8]:(a[:,

我有一个复数列表，我想在另一个复数列表中找到最接近的值。我目前使用numpy的方法:importnumpyasnprefArray=np.random.random(16);myArray=np.random.random(1000);deffind_nearest(array,value):idx=(np.abs(array-value)).argmin()returnidx;forvalueinnp.nditer(myArray):index=find_nearest(refArray,value);print(index);不幸的是，这需要很长时间才能获取大量值。是否有更快或更“

这给了我一个错误:importnumpyasnpx=np.array([[1,'O',1]],dtype=np.dtype([('step','int32'),('symbol','|S1'),('index','int32')]))TypeError:expectedareadablebufferobject我不知道为什么会失败？或者，我怎样才能强制像这样的声明起作用？x=np.array([[1,'O',1]])然后x.dtype=np.dtype([('step','int32'),('symbol','|S1'),('index','int32')])或x.view(dtype

对于研究相关的Python程序，我需要Python2.6(或2.7)、numpy、scipy和matplotlib。偶尔，我会使用其他模块，例如mayavi2或numexpr.问题中的程序将在(Ubuntu)Linux和Windows之间交换，并且可以修改为跨平台工作。Windows端的设置应尽可能类似于Linux端。不需要与COM、.NET或Windows操作系统集成。我知道以下选项:PythonforWindows来自python.orgActivePythonPython(x,y)，一组带有模块和GUI的PythonEnthoughtPythondistribution,一组带有

我正在使用numpy的CAPI编写一些用于矩阵计算的函数。今天我想将我的函数的某些部分移动到一个单独的.c文件中，并使用一个header来声明它们。现在我遇到了一个与numpy的import_array函数有关的奇怪问题。我试图尽可能地简化问题。首先是工作程序:mytest.c#include"mytest.h"PyObject*my_sub_function(){npy_intpdims[2]={2,2};doubledata[]={0.1,0.2,0.3,0.4};PyArrayObject*matrix=(PyArrayObject*)PyArray_SimpleNew(2,di

我有一个python点列表(x/y坐标):[(200,245),(344,248),(125,34),...]它表示二维平面上的轮廓。我想使用一些numpy/scipy算法进行平滑、插值等。它们通常需要numpy数组作为输入。例如scipy.ndimage.interpolation.zoom.从我的点列表中获取正确的numpy数组的最简单方法是什么？编辑:我在我的问题中添加了“图像”一词，希望现在已经清楚了，如果它以某种方式误导了我，我真的很抱歉。我的意思的示例(指向二进制图像数组)。输入:[(0,0),(2,0),(2,1)]输出:[[0,0,1],[1,0,1]]在此处四舍五入接

我有一个float/整数的numpy数组，想将其元素映射到它们的等级中。如果一个数组没有重复问题可以通过下面的代码解决In[49]:a1Out[49]:array([0.1,5.1,2.1,3.1,4.1,1.1,6.1,8.1,7.1,9.1])In[50]:a1.argsort().argsort()Out[50]:array([0,5,2,3,4,1,6,8,7,9])现在我想将此方法扩展到可能有重复项的数组，以便将重复项映射到相同的值。例如，我想要数组aa2=np.array([0.1,1.1,2.1,3.1,4.1,1.1,6.1,7.1,7.1,1.1])映射到其中一个01

形状为(N,1)和(N,)的numpy数组(比如说X)之间有什么区别。它们不是Nx1矩阵吗？我问的原因是因为有时计算会返回一个或另一个。 最佳答案 这是一个一维数组:>>>np.array([1,2,3]).shape(3,)这个数组是二维的，但是第一维只有一个元素:>>>np.array([[1,2,3]]).shape(1,3)转置给出你要求的形状:>>>np.array([[1,2,3]]).T.shape(3,1)现在，看看数组。仅填充此二维数组的第一列。>>>np.array([[1,2,3]]).Tarray([[1],

我正在学习关于模糊系统的类(class)，我学习了mynotes在我的电脑上。这意味着我不得不时不时地在电脑上画图。由于这些图表定义明确，我觉得用numpy绘制它们是个好主意(我用LaTeX做笔记，而且我在pythonshell上很快，所以我想我可以摆脱这个)。fuzzymembershipfunctions的图表是高度分段的，例如:为了绘制它，我尝试了以下代码作为numpy.piecewise(这给了我一个神秘的错误):In[295]:a=np.arange(0,5,1)In[296]:condlist=[[bin()---->1condlist=[[bin()---->1np.pi

我有很多x-y数据点在y轴上有错误，我需要用非线性函数拟合它们。这些函数在某些情况下可以是线性的，但更常见的是指数衰减、高斯曲线等。SciPy通过scipy.optimize.curve_fit支持这种拟合，我还可以指定每个点的权重。这给了我很好的加权非线性拟合。从结果中，我可以提取参数及其各自的错误。只有一个警告:错误仅用作权重，但不包含在错误中。如果我将所有数据点的误差加倍，我预计结果的不确定性也会增加。所以我构建了一个测试用例(sourcecode)来测试它。配合scipy.optimize.curve_fit给我:Parameters:[1.999007562.99695535