我有一个形状为 (1000, 54, 50) 的数组 A 和另一个形状为 (1000, 54) 的数组 x。对于每个 i=0, ..., 999 I. 想要计算 A[i, :, :] @ (A[i, :,:].T @ x[i])。最快的方法是什么
NumPy - 利用向量化利用另一个数组中的行填充数组的每个下对角线
我有一个形状为 (N, M, M) 的 numpy 数组 A 和另一个形状为 (N, M) 的 numpy 数组 B。我想用 B 中的行填充子矩阵 A[i, :, :] 的 N 个对角线中的每一个。我想这样做...
我正在尝试将两个 numpy 数组的特定元素加在一起。 例如，考虑这两个数组： f1 = np.array([ [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]], [[0., 0., 0.], ...
我正在寻找一种方法来转换给定的二维数组； 宽度 = w1 且高度 = h1 到 where 的填充数组； 宽度= max_wdith 和高度= max_height w1 和 h1 都应该大于 3 但小于
np.argsort(array)[::-1][:10] 和 np.argsort(array)[-10:] 之间的内存消耗是否有差异？ 他们都返回相同的数字（相同的答案），但我的大学医生说
ndarray.__new__ 如何知道它是从哪里被调用的？
在子类化 ndarray 的 numpy 文档中。据说 ndarray.__new__，将我们自己的新对象传递给 __array_finalize__ 类（自身）以及视图的对象...
新的 numpy np.array 从旧的 np.array 中分配了错误的数据，预计值将相同
这是我的第一个问题，是关于在Python中使用numpy库的。 我有一个函数可以获取带有一些 x,y 坐标的三维 numpy 数组 (np.array)。该函数的逻辑...
我尝试将 a=np.array([1,2,3]) 和 b=np array([[1]]) 相乘，得到 [[1,2,3]]....你能告诉我他们是如何达到这个结果的吗？ 我期待的是 [[1],[2],[3]] 我会的
我需要将一组数组的类型设置为 np.ndarray 类型。由于我需要多次执行此操作，因此我正在尝试 for 循环，它似乎正确地从列表转换为 np.nda...
按列排序，例如：输入： [ [2,6], [1,7], [1,1], # n 组可能 [2,1], [1,4], [1,1]] 排序输出： [ [1,1], [1,1], # n 组可能 [1,4], [1,7], [2,1], [2,6]]
我想用看起来像这样的模式自动填充（3x3x3）numpy的零数组，它从坐标（0.0，0.0，0.0）开始，然后按顺序并按照所示的顺序...
我的目标是使用包含整数的 numpy 数组，并使用它来选择 2D 数组相应行中的元素。二维数组沿着第一个轴单调递增，我......
我有一个大小为 [n_rows, n_cols, n_channels] 的 numpy 数组。在我的代码中，我有一个循环，其中数组不断更新和剪辑： def update(arr, row_idx, col_idx, ch_idx): arr[row_idx, co...
对于 python 中的 Scorecardpy.woe_bin 包，我收到“TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'”
Python有用于记分卡开发的记分卡py库，它可以替代R pacakge记分卡py 但是在从 Scorecardpy 运行 woe_binning 时如下 bins = sc.woebin(df_temp,y=
numpy 函数将字节序列（长度相等）的列表（元组）转换为 numpy.ndarray
我需要在数据处理任务中将巨大的字节元组列表转换为数字 numpy.ndarray 。该列表长度超过 1000 万，由包含 3 450 字节系列的元组组成，
我有像[1,1,1,1,3,3,3]这样的ndarray。 我希望，如果像示例中那样存在具有相同值的连续元素，则相同链的内容会以这种方式修改：我们
AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'head'
我一直在尝试使用StandarScaler()使用csv数据集缩放数据 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np 将seaborn导入为sns %matplotlib 内联 数据 = pd。
我有一个想要保存的 numpy 数组，但是每次我尝试使用它时 numpy.save() 都会中断。我需要做什么来保存数组？ 我尝试了这段代码： np.save(saveFile,vz[key1][key2][key3]) 我得到了...
我有一个 Astropy CartesianRepresentation 对象，如下所示： 我有一个 Astropy CartesianRepresentation 对象，如下所示： <CartesianRepresentation (x, y, z) in km [( 4082.71516205, 248.89483863, -5882.92418597), ( 5501.55728501, 2581.64039883, -5017.87534951), ... 我想将其转换为 NumPy ndarray，以便可以对各个元素进行索引。有办法做到这一点吗？ 考虑到您的对象名称是“r”，您可以访问 x 组件的 r.x 以及其他组件的 r.y 和 r.z 。您还可以检索 r.xyz。 假设 cart 是 CartesianRepresentation: # both of these work cartesian_ndarray = cart.xyz.value cartesian_ndarray = np.array(cart.xyz.value) 有关文档，请参阅 CartesianRepresentation 类的 xyz 属性及其类型 Quantity，其基础是 numpy 数组。 如果 cart_diff 是 CartesianDifferential: # both of these work cartesian_ndarray = cart_diff.d_xyz.value cartesian_ndarray = np.array(cart_diff.d_xyz.value) 有关文档，请参阅 CartesianDifferential 类的 d_xyz 属性及其类型 Quantity，其基础是 numpy 数组。
AttributeError：使用 LogisticRegression.fit 时模块“numpy”没有属性“matrix”
我对这一切都很陌生。可能存在配置问题。 将 pandas 导入为 pd 导入 matplotlib 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 将 numpy 导入为 np %matplotlib 内联 来自 sklearn.model_sele...