“()”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)：...
从 Pandas 分组 DataFrame 返回 3D Numpy 数组
我正在尝试将分组的 Pandas DataFrame 转换为 3D numpy 数组，其中每个 DataFrame 单元都映射到 1D numpy 数组。我期待一个形状为 (4, 2, 3) 的 3D 数组，但我得到的是 ...
我知道使用Python的random.choices我可以做到这一点： 随机导入 array_probabilities = [0.5 for _ in range(4)] 打印（数组概率）# [0.5，0.5，0.5，0.5] a = [随机选择([0, 1],
对 numpy.ndarray 进行切片会产生数据视图： a=np.linspace(0,5,6) b=a[1:5] b[0]+=10 A 返回数组([ 0., 11., 2., 3., 4., 5.])。 从b中，是否可以恢复属性并且...
例如，我得到了下面的3D数组 [[[1,2,3], [4,5,6] [7,8,9]], [[1,3,5], [2,4,6], [5,7,9]] [[1,4,6], [2,4,7], [5,8,9]] ] 第一个问题是我如何才能使每个元素沿着第一个......
我正在尝试执行与以下主题类似的操作：用于 dBZ 值的雷达图像 然而，这里我有一个不同尺寸的图形和一个不那么简单的调色板。 传奇： 图像：
我目前正在研究绘制一组信号的傅里叶变换。我目前面临的问题是，每个子图中似乎都有一条平线，其起源我不确定......
我正在尝试对加州住房数据集实施线性回归，我正在读取数据如下 数据 = pd.read_csv(r'C:\Users\California_Houses.csv',header=None) 打印（数据.形状） 输出：（20640...
例如 1D = np.array([100, 200, 300, 400]) 2D = np.array([[100, 200, 300, 400]]) 3D = np.array([[[100, 200, 300, 400]]]]) 那么，1D、2D、3D 维度有什么不同，但值相同...
我有一个形状为（M，L，N，N）的NumPy数组ar。 我想连续乘以 L (N, N) 矩阵 (multiplied_ar[m] = ar[m, 0, :, :] @ ar[m, 1, :, :] @ ...) 得到一个数组形状（M，N，N）。 我...