我有两个二维数组，x(ni,nj)和y(ni,nj)，我需要在一个轴上进行插值。我想为每个ni沿最后一个轴进行插值。我写了importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dz=np.asarray([200,300,400,500,600])out=[]foriinrange(ni):f=interp1d(x[i,:],y[i,:],kind='linear')out.append(f(z))out=np.asarray(out)但是，我认为这种方法效率低且速度慢，因为如果数组大小太大就会循环。像这样插入多维数组的最快方法是什么？有没有

是否有一种pythonic方法可以将结构化数组转换为向量？例如:我正在尝试像这样转换一个数组:[(9,),(1,),(1,12),(9,),(8,)]像这样的向量:[9,1,1,12,9,8] 最佳答案 In[15]:importnumpyasnpIn[16]:x=np.array([(9,),(1,),(1,12),(9,),(8,)])In[17]:np.concatenate(x)Out[17]:array([9,1,1,12,9,8])另一个选项是np.hstack(x)，但为此目的，np.concatenate更快:In[

我正在尝试在运行时为具有不同维度的numpy.array编制索引。检索例如n*m数组的第一行a，你可以简单地做a[0,:]但是，如果a恰好是1xn向量，上面的代码会返回索引错误:IndexError:toomanyindices由于需要尽可能高效地执行代码，因此我不想引入if语句。有人有理想的不涉及更改任何数据结构类型的便捷解决方案吗？ 最佳答案 只需使用a[0]而不是a[0,:]。它将返回矩阵的第一行和向量的第一个条目。这是您要找的吗？如果您想获得一维情况下的整个向量，您可以使用numpy.atleast_2d(a)[0]。它不会

看来我迷失在一些可能很愚蠢的事情中。我有一个n维numpy数组，我想将它与沿某个维度(可以改变!)的向量(一维数组)相乘。例如，假设我想沿第一个数组的轴0将一个二维数组乘以一个一维数组，我可以这样做:a=np.arange(20).reshape((5,4))b=np.ones(5)c=a*b[:,np.newaxis]很简单，但我想将这个想法扩展到n维(对于a，而b始终是1d)和任何轴。换句话说，我想知道如何在正确的位置生成带有np.newaxis的切片。假设a是3d，我想沿axis=1相乘，我想生成正确给出的切片:c=a*b[np.newaxis,:,np.newaxis]即给定a

说我有Y=np.array([2,0,1,1])据此我想获得形状为(len(Y),3)的矩阵X。在这种特殊情况下，X的第一行应该在第二个索引上有一个1，否则为零。X的第二行应该在0索引上有一个1，否则为0。明确地说:X=np.array([[0,0,1],[1,0,0],[0,1,0],[0,1,0]])我如何生成这个矩阵？我开始于X=np.zeros((Y.shape[0],3))但后来不知道如何填充/填写索引列表中的那些一如既往，感谢您的宝贵时间! 最佳答案 也许:>>>Y=np.array([2,0,1,1])>>>X=np.

我正在尝试使用numpy的savetxt函数生成一堆文件作为另一个软件的输入。我正在尝试编写以下形式的数组:a=np.array([1,2,3,4,...])a.shape=>(1,n)格式为文本文件1,2,3,4,...当我输入命令时np.savetxt('test.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')我得到一个如下所示的文件:1234...savetxt按照我对二维数组的预期方式工作，但我无法将一维数组的所有值都放在一行中有什么建议吗？谢谢编辑:我解决了这个问题。使用np.atleast_2d(a)作为savetxt的输入会强制savetxt将数组写成行，而

在python中遍历n维数组的所有一维子数组的最快方法是什么。例如考虑3-D数组:importnumpyasnpa=np.arange(24)a=a.reshape(2,3,4)所需的迭代器yield序列是:a[:,0,0]a[:,0,1]..a[:,2,3]a[0,:,0]..a[1,:,3]a[0,0,:]..a[1,2,:] 最佳答案 下面是这种迭代器的紧凑实现:defiter1d(a):returnitertools.chain.from_iterable(numpy.rollaxis(a,axis,a.ndim).resh

这个问题在这里已经有了答案:generatesequencebyindices/one-hotencoding(4个答案)关闭4年前。python/numpy中是否有任何内置函数可以将array=[1,3,1,2]转换为如下所示:array=[[0,1,0,0],[0,0,0,1],[0,1,0,0],[0,0,1,0]]

我有两个一维向量(在某些情况下它们也可以是二维矩阵)。我找到了点积的点函数，但如果我想将a.dot(b)与这些形状相乘:a=[1,0.2,...]a.shape=(10,)b=[2.3,4,...]b.shape=(21,)a.dot(b)andIgetValueError:matricesnotaligned.我想做c=a.dot(b)c.shape=(10,21)有什么办法吗？我也尝试了转置功能，但它不起作用。 最佳答案 让我们从两个数组开始:>>>aarray([0,1,2,3,4])>>>barray([5,6,7])转置这

我有如下的一维NumPy数组:importnumpyasnpd=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])我想计算(1,2,6,7)、(3,4,8,9)等的均值。这涉及4个元素的平均值:两个连续元素和两个连续元素后5个位置。我尝试了以下方法:>>importscipy.ndimage.filtersasfilt>>res=filt.uniform_filter(d,size=4)>>printres[112345678910111213141516171819]不幸的是，这并没有给我想要的结果。我该怎么做