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(...
“()”对于 numpy 沿轴应用意味着什么以及它与 0 有何不同
我试图很好地理解 numpy apply 沿轴。以下是 numpy 文档中的代码（https://numpy.org/doc/stable/reference/ generated/numpy.apply_along_axis.html） 小鬼...
我有一个形状为 ~ (3000, 5) 的 2D 阵列垫。现在我想从其他列中减去每一列并忽略自减。这就是我现在所拥有的并且有效的。我只是想要更有效...
numpy.save 将 3D Numpy 数组与标签一起存储
我想将形状为 (3, 225, 400) 的 Numpy 数组写入二进制文件。 这些数组基本上是使用屏幕缓冲区生成的，每个屏幕都有一个标签。我的目标是拯救每个人...
我有一个 2D numpy 矩阵： arr = np.array([(1, 2), (6, 0), (3, 3), (5, 4)]) 我正在尝试获取输出： [5, 4] 我尝试执行以下操作： max_arr = np.max(arr, 轴=0) 但这发现了
使用Python列表： a = [[0, 1], [3, 4]] b = [0, 2] 打印（a中的b） 我得到 False 作为输出，但使用 Numpy 数组： a = np.array([[0, 1], [3, 4]]) b = np.array([0, 2]) 打印（a中的b） 我已经...
我有一个像这样的3d矩阵 np.arange(16).reshape((4,2,2)) 数组([[[ 0, 1], [ 2, 3]], [[ 4, 5], [ 6, 7]], [[ 8, 9], [10, 11]], [[12, 13], ...
在Python中，为什么numpy数组的预分配无法限制其打印精度？
这是一个最小的例子： 将 numpy 导入为 np np.set_printoptions（线宽=1000，精度=3） # 第一次尝试未能限制 x 的打印精度 x = np.array([无]) x[0] = 1/3 打印（x） #
a = np.array([101,105,90,102,90,10,50]) b = np.array([99,110,85,110,85,90,60]) 预期结果 = np.array([2,5,5,8,5,20,10]) 如何使用...找到元素之间的最小绝对差值
我正在尝试在两个 Numpy 数组之间编写连接操作，并惊讶地发现 Numpy 的 recfunctions.join_by 不处理重复值。 我采取的方法是使用该列
我正在编写一个类，其中存储的属性之一在构造函数中转换为整数。我还重载了左/右加法，其中加/减一个整数意味着移动这个
在 NumPy 数组中，是否有一种语法可以根据第一个维度在最后一个维度中设置值？
我用Google搜索并询问了ChatGPT，并浏览了NumPy文档，但找不到任何方法来做到这一点，所以我想我会在这里问。 假设我有一个 4 维数组——在本例中，形状为 (3, 2, 2, 2)：...