我是python和numpy的新手，如果我误用了一些术语，我深表歉意。我已将栅格转换为2Dnumpy数组，希望能快速高效地对其进行计算。我需要获得一个numpy数组的累计总和，这样，对于每个值，我生成小于或的所有值的总和等于那个，并将该值写入一个新数组。我需要循环以这种方式遍历整个数组。我还需要在1到100之间缩放输出，但这似乎更直接。尝试举例说明:array([[4,1,3,2]dtype=float32)我希望输出值(只是手动完成第一行)为:array([[10,1,6,3],etc.关于如何做到这一点有什么想法吗？提前致谢!任何感兴趣的人的接近完成的脚本:#GenerateCum
我想知道是否有更聪明的方法来从集合中创建默认字典。字典应该有一个空的numpyndarray作为默认值。到目前为止我最好的成绩是:importcollectionsd=collections.defaultdict(lambda:numpy.ndarray(0))但是，我想知道是否有可能跳过lambda项并以更直接的方式创建字典。喜欢:d=collections.defaultdict(numpy.ndarray(0))# 最佳答案 您可以使用functools.partial()代替lambda:fromcollectionsim
我想断言两个Python字典是相等的(这意味着:键的数量相等，并且从键到值的每个映射都相等；顺序并不重要)。一个简单的方法是assertA==B，但是，如果字典的值是numpy数组，这将不起作用。我如何编写一个函数来检查两个字典是否相等？>>>importnumpyasnp>>>A={1:np.identity(5)}>>>B={1:np.identity(5)+np.ones([5,5])}>>>A==BValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all()编辑我知道
我想从彼此中减去2张灰色人脸以查看差异，但我遇到了减去例如[4]-[6]给出[254]而不是[-2](或差异:[2])。print(type(face))#print(face.shape)#(270,270)print(type(nface))#print(nface.shape)#(270,270)#ThisiswhatIwanttodo:sface=face-self.nface#orsface=np.subtract(face,self.nface)两者都不给出负数，而是从255中减去0之后的其余部分。sface输出示例:[[82558...,02523][241814...,
我注意到“直接”遍历numpy数组与通过tolist方法遍历之间存在有意义的区别。请参阅下面的时间:直接[iforiinnp.arange(10000000)]通过tolist[iforiinnp.arange(10000000).tolist()]考虑到我发现了一种更快的方法。我想问一下还有什么可以让它运行得更快？遍历numpy数组最快的方法是什么？ 最佳答案 这其实并不奇怪。让我们从最慢的开始一次检查这些方法。[iforiinnp.arange(10000000)]此方法要求python进入numpy数组(存储在C内存范围内)，
从一个循环中我得到了一个数组。我想将此数组保存在tempfile中。问题是np.savez只保存循环中的最后一个数组。我想我明白为什么会这样，但不知道如何做得更好。为了解决我的问题，我想在mode=a+b中打开临时文件，目的是从循环中附加新数组。但这不起作用。到目前为止我的代码:tmp=TemporaryFile(mode="a+b")foriinrange(10):array=getarray[i]#demopurposenp.savez(tmp,array)tmp.seek(0)然后使用临时文件读取数组:tmp_read=np.load(tmp)printtmp_read.file
请帮我找到一种干净的方法来从现有数组中创建一个新数组。如果任何类的示例数小于该类中的最大示例数，则应该进行过采样。样本应该从原始数组中提取(随机或顺序都没有区别)比方说，初始数组是这样的:[2,29,30,1][5,50,46,0][1,7,89,1][0,10,92,9][4,11,8,1][3,92,1,0]最后一列包含类:classes=[0,1,9]类的分布如下:distrib=[2,3,1]我需要的是创建一个新数组，其中所有类的样本数量相等，从原始数组中随机抽取，例如[5,50,46,0][3,92,1,0][5,50,46,0]#oneexampleadded[2,29,3
我有一个值数组a=(2,3,0,0,4,3)y=0forxina:y=(y+x)*.95有什么方法可以在numpy中使用cumsum并在添加下一个值之前对每一行应用.95衰减？ 最佳答案 您要求的是一个简单的IIRFilter.Scipy的lfilter()是为此而生的:importnumpyasnpfromscipy.signalimportlfilterdata=np.array([2,3,0,0,4,3],dtype=float)#lfilterwantsfloats#Conventionalapproach:result_c
我正在使用以下内容来保存带有header的numpy数组x:np.savetxt("foo.csv",x,delimiter=",",header="ID,AMOUNT",fmt="%i")但是，如果我打开“foo.cv”，文件如下所示:#ID,AMOUNT21,10052,12063,29:在header的开头有一个额外的#字符。为什么会这样，有没有办法摆脱它？ 最佳答案 页眉和页脚文本作为注释添加。如果要更改评论标识符，请传递comments选项(默认为#):np.savetxt("foo.csv",x,delimiter=",
总的来说，我是python和numpy的新手。我阅读了几个教程，但仍然对暗淡、等级、形状、轴和尺寸的差异感到困惑。我的思绪似乎停留在矩阵表示上。所以如果你说A是一个看起来像这样的矩阵:A=123456那么我能想到的就是一个2x3的矩阵(两行三列)。这里我理解的形状是2x3。但我真的无法超越二维矩阵的想法。我不明白例如dot()documentation当它说“对于N维时，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴的和积”。我很困惑，无法理解这一点。我不明白如果V是N:1向量而M是N:N矩阵，dot(V,M)或dot(M,V)是如何工作的以及它们之间的区别。谁能向我解释什么是N维数组、什么是形
