Questions tagged «numpy-ndarray»

NumPy提出了一种通过来获取数组最大值的索引的方法np.argmax。 我想要类似的事情，但是返回N最大值的索引。 例如，如果我有一个数组，[1, 3, 2, 4, 5]，function(array, n=3)将返回的索引[4, 3, 1]相对应的元素[5, 4, 3]。

481 python  numpy  max  numpy-ndarray 

与常规Python列表相比，NumPy有什么优势？ 我大约有100个金融市场系列，我将创建一个100x100x100 = 1百万个单元的多维数据集数组。我将每个x与y和z回归（3变量），以用标准误差填充数组。 我听说对于“大型矩阵”，出于性能和可伸缩性的原因，我应该使用NumPy而不是Python列表。事实是，我知道Python列表，它们似乎对我有用。 如果我转到NumPy，会有什么好处？ 如果我有1000个序列（即立方体中有10亿个浮点单元）怎么办？

466 python  arrays  list  numpy  numpy-ndarray 

可以使用参数为-1的整形函数将numpy矩阵整形为向量。但我不知道-1在这里意味着什么。 例如： a = numpy.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) b = numpy.reshape(a, -1) 结果b是：matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 有人知道-1在这里意味着什么吗？并且似乎python赋予-1几种含义，例如：array[-1]表示最后一个元素。你能解释一下吗？

419 python  numpy  reshape  numpy-ndarray 

有人可以向我解释meshgridNumpy 中功能的目的是什么？我知道它会为绘图创建某种坐标网格，但是我真的看不到它的直接好处。 我正在研究Sebastian Raschka的“ Python机器学习”，他正在使用它来绘制决策边界。请参阅此处的输入11 。 我也从官方文档中尝试过此代码，但是再次，输出对我来说真的没有意义。 x = np.arange(-5, 5, 1) y = np.arange(-5, 5, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True) z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2) h = plt.contourf(x,y,z) 请，如果可能的话，还请给我展示很多真实的例子。

302 python  numpy  multidimensional-array  mesh  numpy-ndarray 

import numpy as np y = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9))) OUTPUT: print(y.flatten()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] print(y.ravel()) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 这两个函数返回相同的列表。那么需要两个不同的功能来执行相同的工作。

292 python  numpy  multidimensional-array  flatten  numpy-ndarray 

我在NumPy中有两个简单的一维数组。我应该能够使用numpy.concatenate将它们连接起来。但是我收到以下代码的错误： TypeError：只有length-1数组可以转换为Python标量 码 import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) b = numpy.array([5, 6]) numpy.concatenate(a, b) 为什么？

266 python  arrays  numpy  concatenation  numpy-ndarray 

好吧，我想将PIL图像对象来回转换为numpy数组，因此我可以比PIL PixelAccess对象所允许的更快地进行逐像素转换。我已经找到了如何通过以下方式将像素信息放置在有用的3D numpy数组中： pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3) 但是，在完成所有出色的转换之后，我似乎无法弄清楚如何将其重新加载到PIL对象中。我知道该putdata()方法，但似乎无法使其正常工作。

256 python  image  numpy  python-imaging-library  numpy-ndarray 

ndarray和arrayNumpy有什么区别？我在哪里可以找到numpy源代码中的实现？

240 python  arrays  numpy  multidimensional-array  numpy-ndarray 

我有两个不同形状的numpy数组，但是长度（引导尺寸）相同。我想对它们中的每一个进行混洗，以使相应的元素继续对应-即相对于它们的前导索引一致地对它们进行混洗。 该代码有效，并说明了我的目标： def shuffle_in_unison(a, b): assert len(a) == len(b) shuffled_a = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype) shuffled_b = numpy.empty(b.shape, dtype=b.dtype) permutation = numpy.random.permutation(len(a)) for old_index, new_index in enumerate(permutation): shuffled_a[new_index] = a[old_index] shuffled_b[new_index] = b[old_index] return shuffled_a, shuffled_b 例如： >>> a = numpy.asarray([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) >>> b = numpy.asarray([1, 2, 3]) …

239 python  numpy  random  shuffle  numpy-ndarray 

假设我有一个一维numpy数组 a = array([1,0,3]) 我想将此编码为2d 1-hot数组 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) 有快速的方法可以做到这一点吗？比循环遍历a设置元素更快b。

227 python  numpy  machine-learning  numpy-ndarray  one-hot-encoding 

是否有一种方便的方法来计算序列或一维numpy数组的百分位数？ 我正在寻找类似于Excel的百分位数功能的东西。 我查看了NumPy的统计资料参考，但找不到。我只能找到中位数（第50个百分位数），但没有更具体的内容。

214 python  numpy  statistics  numpy-ndarray  percentile 

在Python中，如何创建由全True或全False填充的任意形状的numpy数组？

193 python  arrays  numpy  boolean  numpy-ndarray 

当我尝试 numpy.newaxis 结果为我提供了一个x轴从0到1 numpy.newaxis的二维绘图框。但是，当我尝试使用对向量进行切片时， vector[0:4,] [ 0.04965172 0.04979645 0.04994022 0.05008303] vector[:, np.newaxis][0:4,] [[ 0.04965172] [ 0.04979645] [ 0.04994022] [ 0.05008303]] 除了将行向量更改为列向量之外，是否一样？ 通常，的用途是什么numpy.newaxis，我们应该在什么情况下使用它？

185 python  numpy  multidimensional-array  array-broadcasting  numpy-ndarray 

我有一个像这样的numpy数组： [1 2 2 0 0 1 3 5] 是否可以将元素的索引获取为二维数组？例如，上述输入的答案将是[[3 4], [0 5], [1 2], [6], [], [7]] 当前，我必须循环不同的值并numpy.where(input == i)为每个值调用，这在输入足够大的情况下性能很差。

10 python  numpy  numpy-ndarray