python – 与布尔numpy数组VS PEP8 E712的比较
PEP8 E712要求“如果cond为True,则应与True进行比较：或者如果cond：”. 但如果我遵循这个PEP8,我会得到不同/错误的结果.为什么？ In [1]: from pylab import *In [2]: a = array([True, True, False])In [3]: where(a == True)Out[3]: (array([0, 1]),)#
python – numpy – 将非连续数据转换为适当的连续数据
请考虑以下代码： import numpy as npa = np.zeros(50)a[10:20:2] = 1b = c = a[10:40:4]print b.flags # Youll see that b and c are not C_CONTIGUOUS or F_CONTIGUOUS 我的问题： 有没有办法(只提到b)使b和c连续？ 如果np.may_share_mem
python – 根据列值过滤numpy ndarray(矩阵)
这个问题是根据一些列值过滤NumPy ndarray. 我有一个相当大的NumPy ndarray(300000,50),我根据某些特定列中的值过滤它.我有ndtypes所以我可以按名称访问每一列. 第一列名为category_code,我需要过滤矩阵以仅返回category_code所在的行(“A”,“B”,“C”). 结
python – 计算两个numpy数组之间相交值的有效方法
我的程序中存在瓶颈,原因如下： A = numpy.array([10,4,6,7,1,5,3,4,24,1,1,9,10,10,18])B = numpy.array([1,4,5,6,7,8,9])C = numpy.array([i for i in A if i in B]) C的预期结果如下： C = [4 6 7 1 5 4 1 1 9] 有没有更有效的方法来执行此操作？ 请注意
python – numpy.array的部分内容
假设我有以下数组： a = np.array([[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [3,5,6,7,8,9]]) 我想对第一行的前两个值求和：1 2 = 3,然后是下两个值：3 4 = 7,然后5 6 = 11,依此类推每一行.我想要的输出是这样的： array([[ 3, 7, 11], [
python – 将numpy.array中的每个元素与numpy.array中的每个元素相乘
鉴于两个numpy.arrays a和b, c = numpy.outer(a, b) 返回二维数组,其中c [i,j] == a [i] * b [j].现在,想象一下有k个维度. 哪个操作返回维数为k 1的数组c,其中c […,j] == a * b [j]？ 另外,让b具有l维度. 哪个操作返回维数为k 1的数组c,其中c […,i1,i2,i3]
python – 将NumPy对象与“None”进行比较时的FutureWarning
我有一个函数接收一些参数,加上一些可选参数.其中,所采取的行动取决于是否填写了可选参数c： def func(a, b, c = None): doStuff() if c != None: doOtherStuff() 如果c没有通过,那么这很好.但是,在我的上下文中,如果c被传递,它将始终是一个numpy数组.将numpy
python – Numpy相当于if / else list comprehension
有一种笨拙的做法 n = [x-t if x 0 else x for x in nps] 与此类似 n = np.array(a)n[np.abs(n) t] = 0 也许这样的事情？ n[n 0] = n-t 现在不能测试,但试试 np.where(n 0, n – t, n) 见documentation
python – 哪个更快,numpy转置或翻转索引？
我有一个动态编程算法(修改后的Needleman-Wunsch),它需要两次相同的基本计算,但是第二次在正交方向上进行计算.例如,从矩阵scoreMatrix中的给定单元格(i,j),我想要从(i,j)的值“up”计算值,以及从(i)的“left”的值计算值. ,J).为了重用代码,我使用了一个函数,
python – 迭代numpy数组列的所有成对组合
我有一个大小的numpy数组 arr.size = (200, 600, 20). 我想在最后两个维度的每个成对组合上计算scipy.stats.kendalltau.例如： kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1, 0])kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1, 1])kendalltau(arr[:, 0, 0], arr[:, 1,