NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我有一个零维 numpy 标量 s 和一个二维 numpy 矩阵 m。我想形成一个向量矩阵，其中 m 的所有元素都与 s 配对，如下例所示： 导入
使用 np.where 的瓶颈（就计算资源而言，即内存和速度）
在当前示例中，我花了（很多）小时来找到一种对 M 矩阵进行排序的方法，使其与目标矩阵完全对应。 前 2 列用于重组 M 矩阵或者...
我在混淆表中得到了一个额外的变量，不确定它来自哪里。 数据集“默认”具有以下列：默认、学生、收入、余额 变量“默认”有...
所以，我一直在尝试使用一些 numpy 从头开始实现基本的 Autograd 和神经网络。这是我的广告代码的一部分，对于这个问题很重要，它已经大大缩短了
我想模拟在三维空间中的某些物体上具有吸收和反射的传播波。我想用 python 来做。我应该使用numpy吗？我有一些特殊的图书馆吗...
我想计算列表的平均值和标准差。由于文档（请参阅此处）指出，我可以将平均值作为 std 的参数以防止其重新计算，我想使用...
Mediapipe 在图像文件路径和 numpy 数组输入两种情况下给出不同的结果
您可能知道，Mediapipe 根据对齐的输出图像而不是输入图像提供地标位置。 客观的： 我打算对多个图像执行地标检测。下面，我
我创建了一个包含 10 个元素的 numpy 一维数组，每个元素 =“low” 我将一个元素更改为“high”，仅插入“hig”。 显然，每个元素仅限于 3 个字符...
我正在研究固定物体的数据集，其中数据分为训练、测试和验证文件夹以及相应的图像和标签。标签位于文本文件中，内容如下...
错误：为 numpy 构建轮子失败，错误：无法为 numpy 构建轮子，这是安装基于 pyproject.toml 的项目所必需的
我在我的项目中使用 python诗歌（https://python-poetry.org/）进行依赖管理。 虽然当我运行诗歌安装时，它给了我以下错误。 错误：为 nump 构建轮子失败...
我正在一台装有 CentOS Linux 版本 7.3.1611（核心）的计算机上使用 Python 3.5.1。 我必须安装 numpy 包。我尝试通过运行以下命令来遵循这些说明： 须藤百胜 -y
我正在一台装有 CentOS Linux 版本 7.3.1611（核心）操作系统的计算机上使用 Python 3.5.1。 我必须安装 numpy 包。 我尝试按照这些说明运行
设a和b是相同大小的8位整数（0-255）向量。我想计算这些向量不同的位数，即通过串联形成的向量之间的汉明距离...
我有一个 numpy 数组，通过 to_numpy() 函数从笨拙的数组转换而来，结果数组的数据类型为： dtype=[('phi', ' 我有一个 numpy 数组，通过 to_numpy() 函数从笨拙的数组转换而来，结果数组的数据类型为： dtype=[('phi', ' 我尝试了常规的 asdtype 函数，但我得到的只是错误 我相信你的问题与此相同：你有一些带有记录结构的尴尬数组， >>> array = ak.Array([{"phi": 1.1, "eta": 2.2}, {"phi": 3.3, "eta": 4.4}]) 当您使用 ak.to_numpy 进行转换时，它会将记录字段转换为 NumPy 结构化数组 字段： >>> ak.to_numpy(array) array([(1.1, 2.2), (3.3, 4.4)], dtype=[('phi', '<f8'), ('eta', '<f8')]) TensorFlow 和 PyTorch 等 ML 库希望特征向量不具有带名称的字段，而是相反是二维数组，其中第二维范围涵盖所有特征。如果所有 NumPy 结构化数组数据类型都相同，因为在本例中它们都是 <f8，您可以查看它： >>> ak.to_numpy(array).view("<f8").reshape(len(array), -1) array([[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]]) 但这不安全。例如，如果您的某些字段是 32 位而其他字段是 64 位，或者某些字段是整数而其他字段是浮点型，则 view 将重新解释内存，从而丢失数字的含义： >>> bad = np.array([(1, 2, 3.3), (4, 5, 6.6)], dtype=[("x", "<i4"), ("y", "<i4"), ("z", "<f8")]) >>> bad.view("<f8").reshape(len(bad), -1) array([[4.24399158e-314, 3.30000000e+000], [1.06099790e-313, 6.60000000e+000]]) （z的 3.3 和 6.6 被保留，但是 x 和 y 被合并到一个字段中，并且原始内存被解释为浮点数。） 相反，我们应该在 Awkward 中调整结构，它有工具可以完成这类事情，然后将其转换为 NumPy（并从那里转换为 TensorFlow 或 PyTorch）。 因此，我们从具有命名字段的记录数组开始： >>> array <Array [{phi: 1.1, eta: 2.2}, {...}] type='2 * {phi: float64, eta: float64}'> 我们希望命名字段消失并创建这些单独的数组。那是 ak.unzip. >>> ak.unzip(array) (<Array [1.1, 3.3] type='2 * float64'>, <Array [2.2, 4.4] type='2 * float64'>) （元组中的第一个来自 phi，第二个来自 eta。） 我们希望将每个字段的值一起放入机器学习模型的相同输入向量中。也就是说，1.1和2.2应该在向量[1.1, 2.2]中，并且3.3和4.4应该在向量[3.3, 4.4]中。这是该元组中数组的串联，但不是 axis=0 的串联，从而形成 [1.1, 3.3, 2.2, 4.4]；它必须是更高层axis=1中的串联。该轴尚不存在，但我们始终可以使用 np.newaxis. 制作长度为 1 的轴。 >>> ak.unzip(array[:, np.newaxis]) (<Array [[1.1], [3.3]] type='2 * 1 * float64'>, <Array [[2.2], [4.4]] type='2 * 1 * float64'>) 现在 ak.concatenate 与 axis=1 会将 [1.1] 和 [2.2] 连接成 [1.1, 2.2] 等 >>> ak.concatenate(ak.unzip(array[:, np.newaxis]), axis=1) <Array [[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]] type='2 * 2 * float64'> 最后，这里有一个单行代码，您可以将其传递给 TensorFlow，即使您的记录字段具有不同的 dtypes，它也能正常工作： >>> ak.to_numpy(ak.concatenate(ak.unzip(array[:, np.newaxis]), axis=1)) array([[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]]) 或者，实际上，也许您可以跳过 ak.to_numpy 并直接进入 ak.to_tensorflow。
下面是我的代码： 将 numpy 导入为 np 行长度 = 5 列长度 = 3 x = np.empty([row_length,col_length],dtype=str) x[1,2]='ddd' 打印（x） 结果是： [[''''''] ['' '' 'd'] ['' '' ''] ...
下面是我的代码： 将 numpy 导入为 np 行长度 = 5 列长度 = 3 x = np.empty([row_length,col_length],dtype=str) x[1,2]='ddd' 打印（x） 结果是： [[''''''] ['' '' 'd'] ['' '' ''] ...
我想知道如何用最后 5 个值的最后平均值替换数据集中的 NaN。 A栏 B栏 1 2 2 5 3 5 4 2 5 2 南 2 南 2 1 2 1 2 1 2 1 南 1 2 1 2 例如...
如果我有两个不同大小的numpy数组，如何将它们叠加。 a = numpy([0, 10, 20, 30]) b = numpy([20, 30, 40, 50, 60, 70]) 将这两个向量添加到产品中最干净的方法是什么...
“断言错误：Q2：您的答案与我们的答案不够接近，无法正确。”（Python Coursera 中的数据科学简介）
我的作业 4（Python 数据科学简介）需要一些帮助。 作业 4 的问题 2。 对于这个问题，计算输赢比与人口的相关性...
我正在尝试寻找是否有一个方便的等价于从Julia 语言到Python 的mapslices 函数。这是我试图转换的行： line_center = float64(mapslices(x->sum(x.^4...