NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer，是一个高效的多维迭代器对象，可以使用它对数组进行迭代，使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。 示例import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]]) print("打印数组:") print(a); print("\n") print("数组迭代:") for x in np.nditer(a): print(x, end= ) print("\n") 输出打印数组: [[ 1 2 3 4][ 2 4 5 6][10 20 39 3]]数组迭代: 1 2 3 4 2 ...
要创建ndarray数组对象，除了使用底层的ndarray构造函数(ndarray.array())，还可以使用下面介绍的函数。 numpy.empty empty函数创建未初始化数组，可以指定数组形状和数据类型。 语法如下所示：numpy.empty(shape, dtype = float, order = C) 参数：shape: 指定数组的形状。 dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。 order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列)：order...
1.列表推导式 列表推导式（又称列表解析式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。 它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是 0 个或多个 for 或者 if 语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在这个以 if 和 for 语句为上下文的表达式运行完成之后产生。 列表推导式的执行顺序：各语句之间是嵌套关系，左边第二个语句是最外层，依次往...
我正在执行决策算法.在daily_choices数组中,每一天都有两个结果可供选择,例如：daily_choices = np.array([['apple','orange'],['strawberry','orange'],['watermelon','apple']])现在,我有了一个清单,其中包含每天要选择的水果：decision = [0,1,0] 我知道一些基本的切片,例如daily_choices [：,0],这意味着将第一列切片,而daily_choices [：,1]意味着将第二列切片. 我想知道是否可以通过执行以下操作来切片第一行中的第一列,第二...
这个问题已经在这里有了答案： > How to normalize a NumPy array to within a certain range? 7个我正在尝试将pandas或numpy数组从0缩放到一个未知的最大值,并将定义的数字替换为1. 我尝试的一种解决方案是将所需的定义数除以数组.test = df['Temp'] / 33该方法不能从0开始一直缩放,我一直在努力寻找解决该问题的更好的数学方法.解决方法:首先,将DataFrame转换为numpy数...
触摸numpy数组中的以下两个值的最佳方法是什么？ 例：npdata = np.array([13,15,20,25]) for i in range( len(npdata) ):print npdata[i] - npdata[i+1]这看起来真的很混乱,并且在循环的最后一次迭代中还需要异常代码.有任何想法吗？ 谢谢！解决方法:numpy为此基本用例提供了功能差异>>> import numpy >>> x = numpy.array([1, 2, 4, 7, 0]) >>> numpy.diff(x) array([ 1, 2, 3, -7])您的代码段计算出的结果更接近-numpy.diff(x)...
我有一组进入numpy数组的大型ascii数据文件.总的来说,我的意思是390行,其中每行是60,000个值(从C程序高精度输出的双精度值),以空格分隔. 目前,我正在使用以下(朴素的)代码：import numpy as np data_array = np.genfromtxt('l_sim_s_data.txt')但是,这需要25秒钟以上的时间才能运行.我怀疑这是由于在读取值之前未预分配data_array.是否有任何方法可以告诉genfromtxt它正在制作的数组的大小(因此将对内存进行预分配)？还是有人对如何...
我正在使用Python C-API将一些C代码包装为Python包.最后,我必须反转一个numpy数组中的轴,即 x = x [:, ::-1] 是否可以使用Numpy C-API进行此操作？我知道有一些用于转置和交换轴的例程,但是我对索引的了解并不多.有任何想法吗？谢谢,安迪解决方法:由于Python中的索引只是调用对象的__getitem __()方法的语法糖(即x [:, ::-1]等效于x .__ getitem __((slice(None),slice(None,None,-1)) )),您只需要构造所需的切片对象,并以正确的顺...
我有一个大型的2D numpy数组,我知道一对代表该数组一个元素的索引.我想将此元素和周围的2020区域设置为零；我尝试使用切片技术：s = array[x:10, y:10] s == 0但是,尽管x和y先前已定义,但这是“无效的切片”. 我将不胜感激任何建议,因为我是Python新手,如何才能做到这一点.解决方法: my_array[x - 10:x + 10, y - 10:y + 10] = 0要么s = my_array[x - 10:x + 10, y - 10:y + 10] s[:] = 0
有什么方法可以防止熊猫更改numpy数组的默认打印格式？ 使用普通的numpy,我得到：>>> numpy.array([123.45, 0.06]) array([ 1.23450000e+02, 6.00000000e-02])导入熊猫后,我得到：>>> numpy.array([123.45, 0.06]) array([ 123.45, 0.06])我可以阻止它作为配置设置吗？我不想用“ foo = np.get_printoptions(); import pandas; np.set_printoptions(** foo)”包装每个“导入熊猫”,但这是我能想到的最好的方法. 照原样,如果我...
假设我有一个像这样的numpy数组(更大,每个日期的重复次数不同)：data = np.array([ ["2011-01-01", 24, 554, 66], ["2011-01-01", 44, 524, 62], ["2011-01-04", 23, 454, 32], ["2011-01-04", 22, 45, 42], ["2011-01-04", 14, 364, 12] ])现在,我想按日期将列分组为一个更扁平的结构：[ ["2011-01-01", [[24, 554, 66], [44, 524, 62]]],["2011-01-04", [[23, 454, 32], [22, 4...
考虑到每个索引都由该数组内部的数字加权,因此我想从2D Numpy数组的索引中进行采样.我知道的方式是使用numpy.random.choice,但是它不返回索引而是返回数字本身.有什么有效的方法吗？ 这是我的代码：import numpy as np A=np.arange(1,10).reshape(3,3) A_flat=A.flatten() d=np.random.choice(A_flat,size=10,p=A_flat/float(np.sum(A_flat))) print d解决方法:您可以执行以下操作：import numpy as npdef wc(weights):cs = np.cum...
我有一个函数来计算numpy数组中所有行对之间的成对相关性.一切正常,但是后来我想起,我经常不得不处理丢失的数据.我使用蒙版数组尝试解决此问题,但它使计算速度大大降低.关于使用屏蔽函数的任何想法.我认为真正的瓶颈将在np.ma.dot函数中.但是我添加了一些配置文件,并很快使用iPython进行了模拟.我应该说,就这些阵列将要拥有的行数而言,5000在频谱的较低端.有些可能超过30万.带掩码数组的代码看起来比没有掩码的代码慢大约20倍,但是...
我正在将USGS高程栅格数据集转换为Numpy数组,然后尝试随机选择数组中的位置.从这个位置,我想创建一种方法来识别周围的八个单元,以查看这些单元的高度是否在随机选择的单元的一米以内. 在这里它变得更加复杂…如果邻居在一米之内,则将调用相同的方法,然后重复该过程,直到一米以内不再有像元或所选像元的数量达到规定的限制. 如果不清楚,希望下面的2d数组示例更有意义.随机选择粗体/斜体单元格(35),在其上调用该方法(选择其所有八个邻...
这个问题与this one密切相关.可以说可以使用np.lexsort或在np.recarray上排序来解决它,但不能以琐碎和Python的方式解决. 我有一个numpy数组,例如这个数组：array([[[ 2, 7, 1],[ 35, 9, 1],[ 22, 12, 4]],[[ 12, 2, 3],[ 3, 7, 8],[ 12, 1, 10]]])我想把那个作为输出：array([[[ 2, 7, 1],[ 22, 12, 4],[ 35, 9, 1]],[[ 3, 7, 8],[ 12, 1, 10],[ 12, 2, 3]]])也就是说,根据每个内部数组的第一,第二和第三值...