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
最近的是这个summingcolumns.所以我会在我的问题中做类似的事情:假设我有一个Python2D列表，如下所示:my_list=[[1,2,3,4],[2,4,5,6]]我可以通过列表推导得到行总数:row_totals=[sum(x)forxinmy_list]如何在一行中对整个二维数组求和？27 最佳答案 你可以做的很简单sum(map(sum,my_list))或者替代地sum(sum(x)forxinmy_list))如果您不希望超过2个维度，就此结束。请注意，由于使用了map()，第一个解决方案很可能不是最快的(如
我想使用类似的东西:classBoard():...def__getitem__(self,y,x):returnself.board[y][x]但不幸的是，当我打电话时:board[x][y]我得到:TypeError:__getitem__()正好接受3个参数(给定2个) 最佳答案 当您执行board[x][y]时，您将导致两次调用__getitem__，因为您正在执行两个单独的访问:[x]是一个，[y]是另一个。__getitem__中没有办法直接处理这个问题；您必须让board[x]返回某种您可以使用[y]来获取单个项目的子
我有一组3D点:a=np.array([[2.,3.,8.],[10.,4.,3.],[58.,3.,4.],[34.,2.,43.]])我如何计算geometricmedian那些点？ 最佳答案 我实现了YehudaVardi和Cun-HuiZhang的几何中位数算法，在他们的论文中描述"ThemultivariateL1-medianandassociateddatadepth".一切都在numpy中矢量化，所以应该非常快。我没有实现权重-只有未加权的点。importnumpyasnpfromscipy.spatial.dist
我正在尝试获取索引以按最后一个轴对多维数组进行排序，例如>>>a=np.array([[3,1,2],[8,9,2]])我想要这样的索引i，>>>a[i]array([[1,2,3],[2,8,9]])基于numpy.argsort的文档我认为它应该这样做，但我收到了错误:>>>a[np.argsort(a)]IndexError:index2isoutofboundsforaxis0withsize2编辑:我需要以相同的方式重新排列相同形状的其他数组(例如数组b使得a.shape==b.shape)。..这样>>>b=np.array([[0,5,4],[3,9,1]])>>>b[i
如果我有这样一个文本文件:HelloWorldHowareyou?ByeWorld我如何将它读入这样的多维数组:[["Hello","World"],["How","are","you?"],["Bye""World"]]我试过:textFile=open("textFile.txt")lines=textFile.readlines()forlineinlines:line=lines.split("")但它只是返回:["HelloWorld\n","Howareyou?\n","ByeWorld"]如何将文件读入多维数组？ 最佳答案
我有一个带有状态代码及其全名的数组，例如：$first_array=array("AB"=>"Alberta","BC"=>"BritishColumbia");我还有一个带有ID和状态代码的数组，例如：$result_array=array(15=>array("ad_id"=>15,"statecode"=>"AB"));我想更换statecode值$result_array带有相应的“全名”$first_array.如果没有相应的值$first_array然后statecode在$result_array应该保持不变。这是我的预期结果：$result_array=array(15=>ar
关闭。这个问题不满足StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其成为on-topic对于堆栈溢出。6年前关闭。Improvethisquestion我正在使用Python试图分析大量的经验测量。本质上，我有两个函数转换经验数据，它们也接受3个“计数”参数-并在每个配置中返回一个浮点数序列。我期待(希望)在选择适当的参数时看到一些有趣的模式。我预计模式可能在为每个函数返回的序列之间是相对的-和/或与参数中的某种模式有关。如果相关，3个“计数”参数大致对应于:计算汇总统计的基础数据的“窗口大小”用于计算单个汇总统计量的多个连续窗口(即更
我有一个二维数组，即也是数组的序列数组。对于每个序列，我想计算自相关，因此对于(5,4)数组，我会得到5个结果，或维度(5,7)的数组。我知道我可以在第一个维度上循环，但那很慢而且是我最后的选择。还有别的办法吗？谢谢!编辑:根据选择的答案加上mtrw的评论，我有以下功能:defxcorr(x):"""FFTbasedautocorrelationfunction,whichisfasterthannumpy.correlate"""#xissupposedtobeanarrayofsequences,ofshape(totalelements,length)fftx=fft(x,n=(
我有一个4维数组，即data.shape=(20,30,33,288)。我正在使用找到最接近n的数组的索引index=abs(data-n).argmin(axis=1),soindex.shape=(20,33,288)withtheindicesvarying.我想将data[index]="values"与values.shape=(20,33,288)一起使用，但是data[index]返回错误“index(8)outofrange(0或此操作需要相对较长的时间来计算并返回具有形状的矩阵这似乎没有意义。如何返回正确值的数组？即，data[index]="values"withv
