我对Python有点陌生，想摆脱for循环的使用，因为它使程序变得非常慢。所以我想对其进行矢量化。但是，我不确定如何在两个条件下使用它......
如何使用 NumPy 将重复条目从第二次出现开始标记为 True？
问题 我有一个 NumPy 数组，需要识别重复的元素，将第二次出现及之后的元素标记为 True，同时将第一次出现标记为 False。 例如，给定以下...
我在连接两个 xarray 数据文件时遇到问题。这两个文件（MODIS LST，通过 STAC API 访问）来自相同的日期/时间，但对应于相邻的地理图块（s...
我正在尝试使用 Pytorch 定义 NN 模型，但是当我想将 y-train 转换为 y-train-tensor 时出现类型错误，我应该如何修复它？
这是我的代码。我将威斯康星州乳腺癌数据库从 kaggle 导入到 vscode。所有数据集变量均为数字和浮点 64。存在此类型错误（发生异常：TypeError 不能骗...
我有带有随机数的numpy数组。例如像这样 [7 1 2 0 2 3 4 0 5] 我想同时替换每个数字，如果这个数组中的数字= 7，我想用 2 替换它，al...
如果我有一个向量 vec，我可以用矩阵对其进行索引，如下所示： 将 numpy 导入为 np vec = np.asarray([1,2,3,4]) # 形状 (4,) mat = np.asarray([[0,2], [3,1]]) # 形状 (2,2) 结果...
我有以下类型的整数数组： 将 numpy 导入为 np Seed_idx = np.asarray([[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4]], dtype=np.int_)
如何为 numpy 数组输入编写一个函数，其操作取决于输入的数值
该函数具有以下数学形式 f(x) = 1，如果 x<1 = g(x), for 1<=x<10 = 0, for x >=10 其中 g(x) 是一个简单函数。 编写这样的函数很简单...
添加具有不同轴数组的 2D numpy 数组：如何用 RectBivariateSpline 正确替换已弃用的 interp2d？
我需要添加两个可能不同形状的 2D numpy 数组和不同的对应轴数组。 我的意思是这样的：让我们定义两组不同的 x 轴和 y 轴，并计算 z 值...
我有一个 numpy 数组的 numpy 数组，我需要为每个内部数组添加一个前导零： a = [[1 2] [3 4] [5 6]] --> b = [[0 1 2] [0 3 4] [0 5 6]] 像这样循环： 对于项目我...
我遇到了一个问题，即在索引后保存 numpy 数组会导致保存速度慢得多。下面是一个最小的可重现示例： 导入时间 将 numpy 导入为 np def mre(save_pat...
这个脚本以某种方式返回 True，如果我要求在哪个索引中找到这是真的，它会变得更奇怪。 我希望它检查 [-1,0] 是否是列表 mypolygon 中的元素 将 numpy 导入为 np 麦波尔...
属性错误 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull' 是什么意思？
我正在尝试查找数据集中缺失值的总数。我已经导入了 pandas 和 numpy 库，但我不断收到此属性错误消息 “numpy.ndarray”对象没有
属性错误 'numpy.nadarray' object has no attribute 'isnull' 是什么意思？
我正在尝试查找数据集中缺失值的总数。我已经导入了 pandas 和 numpy 库，但我不断收到此属性错误消息 “numpy.ndarray”对象没有
我有一个由零组成的二维数组（称为标签）及其坐标列表（称为中心）。对于每个中心，我想在标签内围绕它的 5x5 簇中放置一个渐进数字
我想像添加 for 循环中的列表一样添加到数组中，但要做到这一点，我需要先创建一个空数组并添加到其中。我在这个网站上看到的每一个建议都使它成为旧数组
假设我有一个 numpy 矩阵数组 A=numpy.array([[[1, 0, 0],[1, 1, 0],[0, 1, 0],[1, 1, 1]],[[1, 0, 0], [1, 1, 1],[0, 0, 1],[1, 0, 1]]]) 和另一个数组 B=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
我想知道是否有更有效/Pythonic 的方法来添加多个 numpy 数组（2D），而不是： def sum_multiple_arrays(list_of_arrays): a = np.zeros(shape=list_of_arrays[0].shape) #
假设我有两个数组： 一个= [ [[-1,0,1], [-2,0,2], [-3,0,3]], [[-4, 0, 4], [-5,0,5], [-6,0,6]] ] 和 b = [ [1,3,5], [7,11,13] ...
我使用 joblib 训练并保存了以下模型： def to_dense(x): 返回 np.asarray(x.todense()) to_dense_array = FunctionTransformer（to_dense，accept_sparse = True） 模型 = make_pipeline(...