我正在尝试在numpy中做一些简单的事情，我相信应该有一种简单的方法来做这件事。基本上，我有一个包含各种长度的n向量的列表。如果v1[i]是第一个向量的第i个条目，那么我想找到一个n维数组A，例如那个A[i,j,k...]=v1[i]v2[j]v3[k]...我的问题是:outer只需要两个vector参数。einsum需要一个像“abcd...”这样的参数，这似乎是不必要的。kron需要看起来相当复杂的reshape，并且只接受两个参数。我想尽可能避免复杂性，以避免引入错误。所以最好我想要一个命令。到目前为止，我掌握的最好的是:vs=[v1,v2,v3...]shape=map(le
我正在寻找一种矢量化的方式来通过索引的numpy.array对numpy.array进行索引。例如:importnumpyasnpa=np.array([[0,3,4],[5,6,0],[0,1,9]])inds=np.array([[0,1],[1,2],[0,2]])我想构建一个新数组，这样该数组中的每一行(i)都是数组a的一行(i)，由数组inds(i)的行索引。我想要的输出是:array([[0.,3.],#a[0][:,[0,1]][6.,0.],#a[1][:,[1,2]][0.,9.]])#a[2][:,[0,2]]我可以用一个循环来实现:defloop_way(my_a
我看了之前的一篇相关帖子，评论者说“你为什么不使用Windows安装程序？”所以我点击链接下载了https://pypi.python.org/packages/3.4/n/numpy/numpy-1.8.1-cp34-cp34m-macosx_10_6_intel.whl#md5=08043cc4eaa6267ac2f872924e11ae7c但是当我点击它时，Win7说它不知道如何运行它。我应该如何处理该文件？之前我尝试通过从\Python34\Scripts文件夹运行“pip3installnumpy”将Numpy安装到Py3.4.0。它给出了340行错误。开始于:Downloa
我的问题如下，我有一个2Dnumpy数组，其中填充了0和1，具有吸收边界条件(所有外部元素均为0)，例如:[[0000000000][0010000000][0010100010][0000001010][0000001000][0000101000][0000011000][0001010000][0000100000][0000000000]]我想创建一个函数，将此数组及其线性维度L作为输入参数(在本例中L=10)并返回此数组的簇大小列表。我所说的“簇”是指数组中元素1的孤立组数组元素[i][j]是孤立的，如果它的所有邻居都是零，并且它的邻居是元素:[i+1][j][i-1][j]
我有两个形状为(N,2,2)的3d数组A和B，我想根据N轴逐元素乘以每个2x2矩阵上的矩阵乘积。通过循环实现，它看起来像C[i]=dot(A[i],B[i])有没有一种方法可以不使用循环来做到这一点？我研究过tensordot，但没能让它发挥作用。我想我可能想要类似tensordot(a,b,axes=([1,2],[2,1]))的东西，但这给了我一个NxN矩阵。 最佳答案 您似乎正在沿第一个轴对每个切片进行矩阵乘法。同样，您可以使用np.einsum像这样-np.einsum('ijk,ikl->ijl',A,B)我们也可以使用n
所以这是一个关于reshape的使用以及该函数如何在多维尺度上使用每个轴的问题。假设我有以下数组，其中包含由第一个索引索引的矩阵。我想要实现的是用第一个索引代替对每个矩阵的列进行索引。为了说明这个问题，请考虑以下示例，其中给定的numpy数组索引矩阵的第一个索引是z。x=np.arange(9).reshape((3,3))y=np.arange(9,18).reshape((3,3))z=np.dstack((x,y)).Tz的样子:array([[[0,3,6],[1,4,7],[2,5,8]],[[9,12,15],[10,13,16],[11,14,17]]])它的形状是(2,
我想知道在将所有其他元素设置为零的同时仅保留2Dnumpy数组每一行中的最大元素的最简洁和pythonic方法是什么。示例:给定以下numpy数组:a=[[1,8,3,6],[5,5,60,1],[63,9,9,23]]我想要的答案是:b=[[0,8,0,0],[0,0,60,0],[63,0,0,0]]我可以想出几种方法来解决这个问题，但我感兴趣的是是否有python函数可以快速解决这个问题提前致谢 最佳答案 您可以使用np.max沿一个轴取最大值，然后使用np.where将非最大元素归零:np.where(a==a.max(ax
我假设有一个numpy数组，比方说>>>>nArrayarray([[23425.,521331.40625],[23465.,521246.03125],[23505.,528602.8125],[23545.,531934.75],[23585.,534916.375],[23865.,527971.1875]])直接索引必须非常有效。我想nArray[0,1]=69696420必须使用哈希表，它的时间复杂度接近O(1)。是吗？更新正如两个答案所指出的，索引numpy数组不涉及散列。这两个答案都清楚地解释了索引是如何发生的。更新2我添加了一个简单的基准测试来证明答案的有效性
假设我有一个值在0到1范围内的2DNumpy数组，它表示灰度图像。然后如何将其转换为PILImage对象？到目前为止的所有尝试都产生了极其奇怪的散乱像素或黑色图像。forxinrange(image.shape[0]):foryinrange(image.shape[1]):image[y][x]=numpy.uint8(255*(image[x][y]-min)/(max-min))#CreateaPILimage.img=Image.fromarray(image,'L')在上面的代码中，numpy数组图像通过(image[x][y]-min)/(max-min)归一化，因此每个值
我想要一个可以检测局部最大值/最小值在数组中的位置的函数(即使有一组局部最大值/最小值)。示例:给定数组test03=np.array([2,2,10,4,4,4,5,6,7,2,6,5,5,7,7,1,1])我想要这样的输出:setof2localminima=>array[0]:array[1]setof3localminima=>array[3]:array[5]localminima,i=9setof2localminima=>array[11]:array[12]setof2localminima=>array[15]:array[16]从示例中可以看出，不仅检测到奇异值，还
