这个问题已经在这里有了答案： > Differences between Numpy divide and Python divide? 1个使用有什么区别import numpy as npa, b = np.random([1024, 1024]), np.random([1024, 1024]) c = np.multiply(a, b)过度c = a * b还是在numpy-arrays上使用* -Operator只是被np.multiply覆盖？ 编辑：此问题被标记为重复,因为a question询问除法运算符(np.divide()vs /)相同,并...
当我运行django项目时,遇到一个奇怪的问题,如下所示：ImportError: /usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/multiarray.so: undefined symbol: PyUnicodeUCS2_AsASCIIString如果我以开发人员模式运行此项目(python manage.py runserver 0.0.0.0:8000),则不会发生.但是,当我在apache中部署此项目时,就会出现此问题. 在这个项目中,我使用nltk包和mongodb,而numpy是一个依赖项. 我的操作系统是CentOS 6.3,我将python从2....
import numpy as npW = np.array([0,1,2]) W1 = W W1 += np.array([2,3,4]) print WW = np.array([0,1,2]) W1 = W W1 = W1 + np.array([2,3,4]) print W上面的代码将使W突变,但是下面的代码将不使W突变.为什么？解决方法:几乎对于任何类型的集合都是如此.这仅仅是由于python处理变量的方式. var1 = var2与带有集合的var1 = var1 var2不同.我将尽我所能解释它,它肯定可以改进,因此欢迎任何编辑/批评.print("1:") x1 = [7] y1 = x1 y...
我有很多大的(> 100,000,000)整数列表,其中包含许多重复项.我想获取每个元素出现的索引.目前我正在做这样的事情：import numpy as np from collections import defaultdicta = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]) d=defaultdict(list) for i,e in enumerate(a):d[e].append(i)d defaultdict(<type 'list'>, {1: [0], 2: [1, 4, 6], 3: [5], 4: [3], 6: [2]})这种遍历每个元素的方法非常耗时.是否有一种有效的或矢量化的方法来做到这一...
我正在尝试学习机器学习,但无法解决以下错误. [我的环境] > Mac High Sierra 10.13.2> Python3.4.5> Numpy1.13.3 [命令]$python3 -c "import jupyter, matplotlib, numpy, pandas, scipy, sklearn"[错误]RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb Traceback (most recent call last):File "/Users/uekyo/ml/env/lib/python3.4/site-packages/pandas/__init__.py", line 26, in <mo...
我正在使用python2.7和pandas 0.11.0. 我尝试使用DataFrame.apply(func)填充数据框的一列. func()函数应该返回一个numpy数组(13).import pandas as pd import numpy as npdf= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) print(df)A B C0 0.910142 0.788300 0.1141641 -0.603282 -0.625895 2.8431302 1.823752 -0.091736 -0.1077813 0.447743 -0.163605 0.514052用于测试目的的功能：def te...
我有大量的数据,我需要在其中比较该数组中的一组样本的距离与该数组中所有其他元素的距离.以下是我的数据集的一个非常简单的示例.import numpy as np import scipy.spatial.distance as sddata = np.array([[ 0.93825827, 0.26701143],[ 0.99121108, 0.35582816],[ 0.90154837, 0.86254049],[ 0.83149103, 0.42222948],[ 0.27309625, 0.38925281],[ 0.06510739, 0.58445673],[ 0.61469637, 0.05420098],[ 0.92685408, 0.62...
我已经搜索了很多东西,但是找不到解决方法(可能我在搜索错误的字词.) 我想根据每个值是否在其他列表中来创建一个掩码(例如[True False False True True True]).a=np.array([11,12,13,14,15,16,17]) mask= a in [14,16,8] #(this doesnt work at all!) #I would like to see [False False False True False True False]到目前为止,我能想到的最好的是列表理解mask = [True if x in other_list else False for x in my_numpy_array]请...
这是一个简单的问题,但是我对所涉及的大小感到困惑. 使用NumPy,我有一个3维数组,形状=(10,100,100). (我认为它是由10个“矩阵”组成的np.ndarray,每个矩阵的形状为100 x 100,即arr1 = [M1 M2 M3....M10]其中M1.shape =(100,100),M2.shape =(100,100),… 我还有第二个数据数组,称为“ arrB”,它是arrB.shaped(100,).我的目标是使用这些numpy数组进行矩阵乘法,即(arrB.T)* arr1 *(arrB),从而得到一个整数.使用numpy数组,此操作应使用...
我在python中有numpy数组,其中包含很多(10k)3D顶点(坐标为[x,y,z]的向量).我需要计算这些点所有可能的对之间的距离. 使用scipy很容易：import scipy D = spdist.cdist(verts, verts)但是由于引入新依赖项的项目政策,我无法使用它. 所以我想出了这个天真的代码：def vert_dist(self, A, B):return ((B[0]-A[0])**2+(B[1]-A[1])**2+(B[2]-A[2])**2)**(1.0/2)# Pairwise distance between verts #Use SciPy, otherwise use fallback t...
我已经对这个问题进行了彻底的研究,似乎找不到答案. 我正在运行virtualenv,并尝试使用Python 2.7在EC2上安装numpy.是的,我已经激活了virtualenv.(dev)[ec2-user site]$pip --no-cache-dir install numpy Collecting numpyDownloading https://files.pythonhosted.org/packages/c0/e7/08f059a00367fd613e4f2875a16c70b6237268a1d6d166c6d36acada8301/numpy-1.14.3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (12.1MB)100% |████████...
数据集包含数值和类别变量,然后将其分为两部分：cont_data = data[cont_variables].values disc_data = data[disc_variables].values然后,我使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder对分类数据进行编码,然后尝试将编码的分类数据与数值数据合并：np.concatenate((cont_data, disc_data_coded), axis=1)但是会发生以下错误：ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions我确保尺寸数相等：print(cont_da...
我有一个形状为[1000,1000,1000,3]的Numpy数组,是最后一个维度,大小为3,包含3D空间向量分量的三元组.如何使用nditer遍历每个三元组？像这样：for vec in np.nditer(my_array, op_flags=['writeonly', <???>]):vec = np.array(something)解决方法:我之前已经解决了这个问题,但这是一个简短的示例：vec=np.arange(2*2*2*3).reshape(2,2,2,3) it=np.ndindex(2,2,2) for i in it:print(vec[i])生产：[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8] [ 9 10 11...
我正在尝试使用skikit learn为RGB图像创建一个蒙版.我想创建一个掩码,只选择等于[0,10,0]的像素,即绿色通道上的10.然后只显示那些像素.这应该是直截了当的,类似于http://scikit-image.org/docs/dev/user_guide/numpy_images.html,但我很挣扎. 如果图像是一个加载的jpg,我可以做mask = image == [0,10,0] image = image[mask] viewer = ImageViewer(image) viewer.show()但是,我得到：TypeError: Invalid dimensions for image data...
说我有一个阵列 np.zeros((4,2)) 我有一个值列表[4,3,2,1],我想分配给以下位置：[(0,0),(1,1),(2,1),(3,0)] 如果不使用for循环或展平数组,我该怎么做？ 我可以使用花式索引来检索值,但不能分配它们. ======更新========= 感谢@hpaulj,我意识到原始代码中的错误是. 当我使用zeros_like启动数组时,它默认为int并截断值.因此,看起来我没有分配任何东西！解决方法:您可以使用元组索引：>>> import numpy as np >>> a = np.zeros((4,2))...