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
我希望使用pandas作为主要的Trace(来自MCMC的参数空间中的一系列点)对象。我有一个string->array的字典列表，我想将其存储在pandas中。字典中的键总是相同的，对于每个键，numpy数组的形状总是相同的，但不同键的形状可能不同，并且可能具有不同的维数。我一直在使用self.append(dict_list,ignore_index=True)这似乎适用于1d值，但对于nd>1值pandas将值存储为不允许的对象用于漂亮的绘图和其他漂亮的东西。关于如何获得更好的行为有什么建议吗？示例数据point={'x':array(-0.47652306228698005),
我希望使用pandas作为主要的Trace(来自MCMC的参数空间中的一系列点)对象。我有一个string->array的字典列表，我想将其存储在pandas中。字典中的键总是相同的，对于每个键，numpy数组的形状总是相同的，但不同键的形状可能不同，并且可能具有不同的维数。我一直在使用self.append(dict_list,ignore_index=True)这似乎适用于1d值，但对于nd>1值pandas将值存储为不允许的对象用于漂亮的绘图和其他漂亮的东西。关于如何获得更好的行为有什么建议吗？示例数据point={'x':array(-0.47652306228698005),
我有一个多维字典，我希望能够通过键:键对检索值，如果第一个键不存在则返回“NA”。所有的子字典都有相同的键。d={'a':{'j':1,'k':2},'b':{'j':2,'k':3},'d':{'j':1,'k':3}}我知道我可以使用d.get('c','NA')获取子字典(如果它存在)，否则返回'NA'，但我真的只需要一个值从子字典。如果存在的话，我想做类似d.get('c['j']','NA')的事情。现在我只是检查顶级键是否存在，然后将子值分配给变量(如果存在)或'NA'(如果不存在)。但是，我这样做了大约50万次，并且还从其他地方检索/生成有关每个顶级key的其他信息，我正
我有一个多维字典，我希望能够通过键:键对检索值，如果第一个键不存在则返回“NA”。所有的子字典都有相同的键。d={'a':{'j':1,'k':2},'b':{'j':2,'k':3},'d':{'j':1,'k':3}}我知道我可以使用d.get('c','NA')获取子字典(如果它存在)，否则返回'NA'，但我真的只需要一个值从子字典。如果存在的话，我想做类似d.get('c['j']','NA')的事情。现在我只是检查顶级键是否存在，然后将子值分配给变量(如果存在)或'NA'(如果不存在)。但是，我这样做了大约50万次，并且还从其他地方检索/生成有关每个顶级key的其他信息，我正
我正在使用scikit-learn进行回归，我的问题如下。我需要对几个参数(向量)进行回归。这适用于一些回归方法，例如ensemble.ExtraTreesRegressor和ensemble.RandomForestRegressor。事实上，对于上述两种回归方法，可以给出一个向量的向量作为目标来拟合模型(fit(X,y)方法)。然而，当我尝试使用ensemble.GradientBoostingRegressor、ensemble.AdaBoostRegressor和linear_model.SGDRegressor时，分类器无法拟合模型，因为它期望一维值作为目标(fit(X,y)
我正在使用scikit-learn进行回归，我的问题如下。我需要对几个参数(向量)进行回归。这适用于一些回归方法，例如ensemble.ExtraTreesRegressor和ensemble.RandomForestRegressor。事实上，对于上述两种回归方法，可以给出一个向量的向量作为目标来拟合模型(fit(X,y)方法)。然而，当我尝试使用ensemble.GradientBoostingRegressor、ensemble.AdaBoostRegressor和linear_model.SGDRegressor时，分类器无法拟合模型，因为它期望一维值作为目标(fit(X,y)
我打开了一张.fits图片:scaled_flat1=pyfits.open('scaled_flat1.fit')scaled_flat1a=scaled_flat1[0].data当我打印它的形状时:printscaled_flat1a.shape我得到以下信息:(1,1,510,765)我希望它显示为:(510,765)我如何摆脱它之前的两个？ 最佳答案 有一个方法叫做squeeze这正是你想要的:Removesingle-dimensionalentriesfromtheshapeofanarray.Parametersa:
我打开了一张.fits图片:scaled_flat1=pyfits.open('scaled_flat1.fit')scaled_flat1a=scaled_flat1[0].data当我打印它的形状时:printscaled_flat1a.shape我得到以下信息:(1,1,510,765)我希望它显示为:(510,765)我如何摆脱它之前的两个？ 最佳答案 有一个方法叫做squeeze这正是你想要的:Removesingle-dimensionalentriesfromtheshapeofanarray.Parametersa:
