NumPy是Python编程语言的科学和数字计算扩展。
我正在从加密货币交易所获取时间序列数据并将它们存储在数据框中。 我想在回测和实时交易中使用这个数据框。 数据框有一个“收盘价”列，我想要......
`print(np.half(500.2))` 与 `print(f"{np.half(500.2)}")` 有何不同
大家。我最近一直在学习浮点截断错误。但我发现 print(np.half(500.2)) 和 print(f"{np.half(500.2)}") 产生不同的结果。这是我收到的日志
我目前正在使用 Termux 0.118.0、Python 3.10.6 和 numpy 1.23.2。当我尝试导入 numpy 时，出现以下错误 Python Python 3.10.6（主要，2022 年 8 月 3 日，23:02:14）[Clang 12.0.9（h...
`ndarray.flags['OWNDATA']`、`ndarray.base`、`id(ndarray)`和`ndarray.__array_interface__['data']`有何不同？
我似乎在这个问题中遇到了一个关于如何判断数组是否共享相同内存的XY问题。 我检查的方式是错误的，我不知道为什么。 我们举几个例子 测试=...
我有一个名为 POS 的矩阵，其形式为 (10,132)，我需要对前 10 个元素进行平均，使我的平均矩阵具有 (1,132) 的形式 我试过做 平均值 = pos.平均值...
如何编写与 Python、Numpy 或 Pandas 参数一起使用并返回相同类型的通用 Python 函数
编写可与 float、Numpy 或 Pandas 数据类型一起使用并且始终返回与给定参数相同类型的 python 函数的最佳方法是什么。 问题是，
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......
给定一个 numpy 数组、一个范围和一个值，如何用范围内的值填充数组？ 有没有比手动循环一一填写更快的方法呢？ 编辑： 我的Arr...
在 Python 中使用 pandas 获取单个系列的类，而不是每个类的一个系列
我有一个 DataFrame，其中有 3 列 0 和 1 对应于 3 个不同的类。我想要根据条目的类别获得一系列的零、一和二（0 表示第一个
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...
我正在使用高斯分布生成噪声，并且遇到了概念障碍。 生成噪声值和将其添加到干净数据之间有区别吗： def add_noise(data_frame,
我需要在不同大小的 m 2d numpy 矩阵中完全随机翻转 n (n>2) 个选定元素（均匀分布）（请参阅我的代码的初始化），我已将其存储在字典中...
我有一个形状为 (100, 80, 3) 的数组，它是一个 RGB 图像。 我有一个形状为 (100, 80) 的布尔掩码。 我希望掩码为 True 的每个像素都具有 pix_val = np.array([0.1, 0.2, 0....
好吧，现在我在块中使用 df.iterrows() 来循环每分钟并与之前的 Renko 收盘价进行比较。然而，这需要很长时间。我一直在想有没有一种方法可以矢量化并且
为什么 Pycharm 的类型检查器认为使用 getter 返回值会返回 ndarray？
我正在开发一个项目，其中一部分我必须生成一些随机数数组，并使用每个值进行模拟。首先，我生成一个整数/浮点数的 numpy 数组，然后我...
使用numpy导入matplotlib时出现循环导入和初始化错误
我已经尝试卸载并重新安装 matplotlib 当我尝试导入 matplotlib 时遇到以下错误 将 numpy 导入为 np 导入 matplotlib 返回： 导入错误：
我有一个索引数组： test_idxs = np.array([4, 2, 7, 5]) 我还有一个值数组（更长）： test_vals = np.array([13, 19, 31, 6, 21, 45, 98, 131, 11]) 所以我想得到一个数组
Python numpy：通过给定的索引列表重新排序 numpy 数组
我有索引数组： test_idxs = np.array([4, 2, 7, 5]) 我还有值数组（更长）： test_vals = np.array([13, 19, 31, 6, 21, 45, 98, 131, 11]) 所以我想用 l 获取数组...
我发现在 CPU 上进行复值矩阵向量乘法时 pyTorch 比 numpy 慢得多： 一些注意事项： 这对我来说在多个系统中都是如此 内存不是问题 复杂
我有一个矩阵 Y 和一个维度小于 Y 的矩阵 A。在 numpy 中找到 A 作为 Y 的连续子矩阵出现的快速方法是什么（例如，左上角的索引） ？ 对于