我有一个scipy.sparse.dok_matrix(维度m x n),想要添加一个长度为m的扁平numpy数组.for col in xrange(n):dense_array = ...dok_matrix[:,col] = dense_array但是,当代码尝试删除非现有密钥(del self [(i,j)])时,此代码在dok_matrix .__ setitem__中引发异常. 所以,现在我以不雅的方式这样做：for col in xrange(n):dense_array = ...for row in dense_array.nonzero():dok_matrix[row, col] = dense_array[row]这感觉非常无效.那么...
我有3个numpy recarray具有以下结构.第一列是某个位置(整数),第二列是分数(Float). 输入：a = [[1, 5.41],[2, 5.42],[3, 12.32],dtype=[('position', '<i4'), ('score', '<f4')])]b = [[3, 8.41],[6, 7.42],[4, 6.32],dtype=[('position', '<i4'), ('score', '<f4')])]c = [[3, 7.41],[7, 6.42],[1, 5.32],dtype=[('position', '<i4'), ('score', '<f4')])]所有3个数组都包含相同数量的元素.我正在寻找一种基于位置列将这三个2d数组...
>>> import numpy as np >>> x = np.eye(3) >>> x[1, 2] = .5 >>> x array([[ 1. , 0. , 0. ],[ 0. , 1. , 0.5],[ 0. , 0. , 1. ]]) >>> 0 < x.any() < 1 False >>> 我想检查numpy数组是否包含0到1之间的任何值.我读过0< x.any()< 1为如果有任何元素的大小大于0且小于1,则返回true,但显然不是这种情况.如何对numpy数组进行算术比较？解决方法: >>> np.any((0 < x) & (x < 1)) Truex.any()实际上做了什么：它与np.any(x)相同,...
我想保留满足两个或更多条件的数组值,例如：a = np.array([1,3,5,6,4,6,7,8,9])我想只保留大于3且小于7的值,我想要的输出是：array([5, 6, 4, 6])我看到了一种方法：a = a[(a > 3) * (a < 7)] 但是关于这种乘法的东西感觉多余,我认为我错过了这样的内置方法.解决方法:纯娱乐：我纠正它以反映numpy数组的使用.import timeit import numpy as np a =np.array([1,3,5,6,4,6,7,8,9]) t1= timeit.Timer('a[(a > 3) * (a < 7)]', 'from ...
我正在编写一些性能密集型代码,并希望从cythonistas那里得到一些关于如何进一步改进它的反馈.我写的函数的目的有点难以解释,但他们所做的并不是那么令人生畏.第一个(粗略地)采用两个数字列表的字典并将它们连接起来以获得一个数字列表的字典.它只运行一次所以我不太关心优化它.第二个调用第一个,然后使用其结果基本上将存储在numpy数组中的索引与数组列表中的数字交叉,以在(pybloomfiltermmap)bloom过滤器上形成查询(新数字). 我已...
我有一个多维的numpy数组形状(4,2000).数组中的每一列都是4D元素,其中前两个元素表示2D位置. 现在,我有一个与二进制图像形状相同的图像蒙版,告诉我哪些像素有效或无效.掩码中的条目0突出显示无效的像素. 现在,我想做的是基于此蒙版过滤我的第一个数组,即删除第一个数组中的位置元素对应于图像中的无效像素的条目.这可以通过查找掩码中的相应条目并标记要删除的那些列来完成,这些列对应于掩码中的0条目. 所以,像：import numpy as n...
我有一个dtype = object数组,其中的值是Python列表或np.nan. 我想用[无](不是无)替换np.nan的值. 对于一个纯Python列表,我已经可以使用[x if(x不是np.nan)其他[无] for x in s],并且将数组转换为列表对我来说很好,但是出于好奇,我想知道如何使用numpy数组来完成这项工作.困难在于,当使用索引时,numpy尝试将任何列表解释为值列表,而不是我想要分配的实际值. 如果我想用2替换值,那么这很容易(正常的np,pd导入;除此之外,np.isnan在这个...
我有一个充满值的numpy数组,我想为数组中的每个点创建顶点.我使用networkx作为我的图形支持方法(文档在这里：http://networkx.github.io/documentation/latest/tutorial/) 我想将数组中的每个元素视为像素位置,并在每个位置创建一个顶点实例.使用简单的for循环很容易：new=np.arange(16) gnew=nx.Graph() for x in new:if new[x]>0:gnew.add_node(x) h=gnew.number_of_nodes() print h正如预期的那样,将打印15个节点.但是,当您具有...
我的numpy数组(名称：数据)具有以下大小：(10L,3L,256L,256L).它有10个图像,每个3个颜色通道(RGB),每个图像大小为256256像素. 我想计算所有10个图像的每个颜色通道的平均像素值.如果我使用numpy函数np.mean(data),我会收到所有像素值的均值.使用np.mean(data,axis = 1)返回一个大小为(10L,256L,256L)的numpy数组.解决方法:如果我正确理解了您的问题,您需要一个包含三个图像中每个图像的每个通道的平均值的数组. (即形状(10,3)的数组...
这个问题与Overriding other __rmul__ with your class’s __mul__中提出的问题很接近,但我认为这是一个更普遍的问题,只有数字数据.这也没有回答,我真的不想使用矩阵乘法@来进行此操作.因此,问题. 我有一个接受与标量和数值数组相乘的对象.像往常一样,左乘法工作正常,因为它是使用myobj()方法,但在右乘法中,NumPy使用广播规则并使用dtype = object给出元素结果. 这也具有无法检查阵列大小是否兼容的副作用. 因此,问题是Is there a ...
我有一个ndarray子类,它实现了将一个或多个记录加载/保存到平面二进制文件中.加载记录后,我可以以正常的NumPy方式访问它们. 我的问题是关于切片结果(或者实际上是任何NumPy数组)时会发生什么.这通常产生’视图’即.一个数组,它引用与父数组相同的缓冲区. 有了这个视图,有没有办法确定视图V在数组A中的位置？更确切地说,我想知道V开始时的字节偏移(从A的数据缓冲区的起点开始).这将允许我将切片写回到右侧偏移的磁盘上. 以下是一些显...
我有一个NumPy数组,让我们称它为A.以下代码的行为对我来说并不清楚：b = A[3,:]; A[3,:] = 0;第三行必须保存在b中,但令人惊讶的是b也变为零！ 任何帮助？解决方法:要制作副本,您实际上必须制作副本！b = A[3,:].copy()(顺便说一句,python不是C：在语句需要之后没有分号.)
例如,首先按实部对复数的数组进行排序,然后按虚部的大小对其进行排序,然后先对负虚部进行排序：def order(a):return a.real, abs(a.imag), sign(a.imag)z = array(sorted(z, key=order))所以 数组([1. 2.j,5. 0.j,1. 0.j,1. 1.j,1. 1.j,1.-1.j,6.0.j,1.-1 .j,1.-2.j]) 变 阵列([1. 0.j,1.-1.j,1.-1.j,1. 1.j,1. 1.j,1.-2.j,1. 2.j,5. 0.j,6. 0.j]) 我认为有一种方法可以使用numpy的argsort做同样的事情,这可能更快,但我无法弄清楚：...
我刚刚在Python中遇到了增量Numpy数组的需要,因为我没有找到任何实现它的东西.我只是想知道我的方式是最好的方式还是你可以提出其他想法. 所以,问题是我有一个2D数组(程序处理nD数组),其大小事先是未知的,并且可变数据量需要在一个方向上连接到数组(让我们说我要去很多次打电话给np.vstak).每次我连接数据时,我都需要获取数组,沿轴0排序并执行其他操作,因此我无法构建一个长列表数组,然后立即对列表进行np.vstak.由于内存分配很昂贵...
我目前正在使用python和numpy / scipy实现节拍检测算法.我基本上需要读取.wav文件并进行处理.这是代码：sampling_rate, wave_data = scipy.io.wavfile.read(argv[1])wave_data是一个1-D numpy阵列,有大约441 000个元素(声音为10秒,采样率为44.1 kHz).现在,我需要对此数组中的每两个元素进行一些基本的数学运算.这是我现在这样做的方式：wave_data = [sampling_rate * (wave_data[i+1] - wave_data[i]) for i in xrange(len(wave_da...