我是Python新手,我已经阅读了Filter rows of a numpy array?和文档,但仍然不知道如何用python的方式编写代码。 我有一个示例数组:(实际数据是50000 x 10) a = numpy.asarray([[2,'a'],[3,'b'],[4,'c'],[5,'d']])
filter = ['a','c'] 我需要用a[:, 1] in filter查找a中的所有行。预期结果: [[2,'a'],[4,'c']] 我当前的代码是:
我正在阅读item python教程,他们说NumPy数组函数item()是访问图像中像素值的最佳方法,但我不明白它是做什么的。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
print(img.item(10, 10, 2)) # I don't know what the item() function does/what it's parameters are
我正在尝试用Cython来加速我的Python代码,到目前为止,它工作得很好。然而,我有一个问题:处理列表。
使用cython -a myscript.pyx,我可以看到,在处理列表时,我的代码中只有一部分调用Python例程。
例如,我有一个numpy数组(sel1),需要像这样拆分:
x1 = numpy.array([t[0] for t in sel1])
y1 = numpy.array([t[1] for t in sel1])
z1 = numpy.array([t[2] for t in sel1])
我不知道如何用Cython来加速这个过程。
另一种情况是在使用列表/数组索引
我刚刚开始使用Numpy,并注意到遍历Numpy数组中的每个元素比使用列表列表进行迭代要慢大约4倍。我现在知道这违背了Numpy的目的,如果可能的话,我应该向量化这个函数。我的问题是为什么它的速度要慢4倍。这似乎是一个相当大的数额。
我使用%timeit运行了下面的测试
import numpy as np
b = np.eye(1000)
a = b.tolist()
%timeit b[100][100] #1000000 loops, best of 3: 692 ns per loop
%timeit a[100][100] #10000000 loops, best of 3: 7
我正在尝试子类化一个numpy结构数组,这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好,直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时,将返回numpy.void类型的对象,而不是子类的类型。(实际上,无论是否进行子类化,从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢?我如何确保返回我的类的一个实例?我认为重写__getitem__是可行的方法,但我对ndarray子类化还不够熟悉,不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例:
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
在numpy中有更好的方法来平铺一个数组的非整数次数吗?这就完成了任务,但是很笨重,而且不容易推广到n维:
import numpy as np
arr = np.arange(6).reshape((2, 3))
desired_shape = (5, 8)
reps = tuple([x // y for x, y in zip(desired_shape, arr.shape)])
left = tuple([x % y for x, y in zip(desired_shape, arr.shape)])
tmp = np.tile(arr, reps)
tmp = np.r_[tmp
from numpy import linalg
from numpy import matmul
M = [[2,1],[1,3]]
b = [[3],[-1]
Mb = []
nrows = 2
ncols = 2
for i in range(0,nrows):
sum = 0
for j in range(0,ncols):
sum = sum + M[i,j] * b[j]
Mb[?] = ?
print(Mb)
#这样做的目的是用一个循环来乘矩阵。在尝试运行时,我一直得到错误(python列表索引必须是整数而不是元组)。我
我试图将过滤后的值从Numpy数组传递到一个函数中。我只需要通过Numpy数组传递高于某个值的值,以及它们的索引位置。
我试图通过使用Numpys自己的过滤系统来避免迭代python中的整个数组,我正在处理的数组中有20k的值,可能只有很少的值是相关的。
import numpy as np
somearray = np.array([1,2,3,4,5,6])
arrayindex = np.nonzero(somearray > 4)
for i in arrayindex:
somefunction(arrayindex[0], somearray[arrayindex
我正在尝试绘制通过对numpy数组的各个列求和而获得的数组值。在Win XP、Python 2.5、matplotlib-1.0.1、numpy-1.5.1、PIL-1.1.7上工作以下是代码:
import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im = Image.open("tish.pnm")
im = im.convert("1") # convert necessary to import into numpy array
pixels = im.getdata()
n =