使用numpy获取矩阵中每一行的前n个值
可以通过切片操作来实现。下面是完善且全面的答案：
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。它是云计算领域中常用的工具之一，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。
对于一个矩阵，可以使用numpy的切片操作来获取每一行的前n个值。切片操作可以通过使用冒号来指定范围。具体操作如下：
import numpy as np
# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 获取每一行的前2个值
n = 2
result = matrix[:, :n]
print(result)输出结果为：
[[1 2]
[4 5]
[7 8]]在上述代码中，我们首先导入了numpy库，并创建了一个3x3的矩阵。然后，我们使用切片操作[:, :n]来获取每一行的前n个值。其中，冒号:表示选择所有行，[:n]表示选择每一行的前n个值。
这种操作在数据分析、机器学习等领域中非常常见。例如，在处理图像数据时，可以使用numpy来提取图像的特征向量；在处理时间序列数据时，可以使用numpy来提取时间序列的前几个数据点等。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和部署云计算环境，提供高性能和可靠的计算、存储和网络服务。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接如下：
- 云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。产品介绍链接
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供高可用、可扩展的关系型数据库服务。产品介绍链接
- 云对象存储（COS）：提供安全、稳定、低成本的对象存储服务。产品介绍链接
- 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，支持图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。产品介绍链接
- 物联网套件（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，支持设备接入、数据管理和应用开发。产品介绍链接
- 区块链服务（Tencent Blockchain）：提供安全、高效的区块链解决方案，支持智能合约开发和链上资产管理。产品介绍链接
通过使用这些腾讯云产品，用户可以快速构建和部署云计算环境，提高开发效率和系统性能。
相关·内容
从二维numpy矩阵的每一列中选择前n个元素的最佳方法是什么？(除了使用for循环之外)
浏览 26提问于2020-12-28得票数 0
如何生成随机(N*M) 0和1's矩阵，其中每一行的和等于10？(在python中使用numpy)
例如，对于10*10(N*M)矩阵，我们可以使用：
import numpy as np
np.random.randint(2, size=(10, 10))
但是我希望每一行的和等于10
浏览 13提问于2022-11-12得票数 0
我有以下NumPy矩阵：
m = np.array([[1, 2, 3, 4],
[10, 5, 3, 4],
[12, 8, 1, 2],
[7, 0, 2, 4]])
现在，我需要这个矩阵中每一行的N(例如，N=2)最低值的指数。因此，通过上面的示例，我期望得到以下输出：
[[0, 1],
[2, 3],
[3, 2],
[1, 2]]
其中，输出矩阵的行对应于原始矩阵的各个行，输出矩阵的行的元素是对应原始行中N个最低值的索引(最好是按原始矩阵中的值进行升序)。我怎么能在NumPy里做这件事？
浏览 13提问于2022-10-15得票数 0
回答已采纳
2回答
我希望使用n x n生成一个随机的NumPy二进制矩阵，其中：
每个值都是0或1。
每一行的总和为1
每一列都总结为1
例如，一个有效的矩阵可能是
[[1 0 0]
[0 0 1]
[0 1 0]]
而无效的是
[[1 0 0]
[0 0 1]
[0 0 1]]
我试着做了以下工作，但是我想不出如何使用唯一的索引来对每一列中的值进行洗牌。如何生成符合上述约束的矩阵？
N = 10
a = np.zeros((N,N))
a[0,:] = 1
浏览 5提问于2022-04-02得票数 2
回答已采纳
2回答
矩阵的Numpy-权和行
、、、
使用Python & Numpy，我想：
将(n列x行)矩阵的每一行视为向量加权每一行(向量的每个分量上的标量乘法)添加每一行以创建最终向量(向量加法)。
给出了在常规的numpy阵列nx1中的权值，使得矩阵中的每个向量m被乘以权n。
下面是我得到的(测试数据；实际的矩阵是巨大的)，这可能是非常非-Numpy和的。有人能做得更好吗？谢谢!
import numpy
# test data
mvec1 = numpy.array([1,2,3])
mvec2 = numpy.array([4,5,6])
start_matrix = numpy.matrix([mvec1,mvec2]
浏览 8提问于2011-02-21得票数 5
回答已采纳
2回答
快速构建非常大的稀疏矩阵
、、、
如何加快构建一个非常大的稀疏矩阵，其中每行对应于一列只有一个非零元素，而每列具有相等数量(平均)的非零元素？
我有一个大小为N1- by -N2的大型(稀疏)矩阵，例如大小为1e8-by-5e4的矩阵，其中每一行只包含一个非零元素，该元素是随机选择的，没有被numpy.random.choice(numpy.arange(N2),size=N2,replace=False)替换。
据我所知，构建矩阵的唯一方法是在for循环N1次中运行numpy.random.choice()。由于N1非常大，为了加快速度，我使用了scipy.weave
import numpy as np
from scip
浏览 0提问于2016-07-19得票数 2
1回答
旋转变换矩阵以匹配反射矢量
、、、、
我在stackoverflow上浏览了几个与弹球相关的问题，但似乎没有一个能让我走出困境。我有一个由转换矩阵定义的海龟光标，该矩阵与3d空间中的一条线相交。我想要的是在交点处旋转光标，也就是变换矩阵，以便它的新方向与反射向量相匹配。我有从入射矢量V和反射线N的法线获得反射矢量R的函数。在评估之前，我会对每一个进行标准化：
N,V=unit_vector(N),unit_vector(V)
R = -2*(np.dot(V,N))*N - V
R=unit_vector(R)
我的转换矩阵T在一个numpy数组中：
array([[ -0.84923515, -0.6 ,
浏览 1提问于2013-09-30得票数 1
1回答
在阅读了类似的问题后，我仍然不能完全理解如何去实现我想要的解决方案。我有一个稀疏矩阵，即：
import numpy as np
from scipy import sparse
arr = np.array([[0,5,3,0,2],[6,0,4,9,0],[0,0,0,6,8]])
arr_csc = sparse.csc_matrix(arr)
我希望高效地获取每一行的前n项()，而不将稀疏矩阵转换为密集矩阵。最终结果应该如下所示(假设是n=2)：
top_n_arr = np.array([[0,5,3,0,0],[6,0,0,9,0],[0,0,0,6,8]])
top_
浏览 4提问于2016-03-21得票数 2
回答已采纳
1回答
我想知道如何从numpy中的2D数组中删除第一行和最后一列。例如，假设我们有一个名为H的(N+1) x (N+1)矩阵，那么在MATLAB/Octave中，我使用的代码将是：
Hsub = H(2:N,2:N);
在Numpy中对应的代码是什么？我认为可能会做我想做的事情，但我不确定如何让它只删除目标行，因为我认为如果我重塑成一个(N-1) x (N-1)矩阵，它将删除最后两行和最后两列。
浏览 0提问于2015-03-21得票数 11
回答已采纳
从传递为字符串的矩阵中打印垂直列。
我已经创建了一个字典，并将矩阵的每一行赋值为dict中的值，然后放在括号中创建一个列表字典。
要迭代dict中的每个键，并附加给定索引的值(例如，如果值为'a b c'，返回'a‘for 1，’a‘表示2.)但我一直得到的是：
[['a b c '], ['a b c '], ['a b c ']]
或者当我摆弄它的时候。它似乎永远不会超过第1行，尽管每个值显然是矩阵中的一个不同的行。
感谢你的帮助。
def column (str, index):
output = []
浏览 0提问于2019-10-04得票数 1
回答已采纳
我在Tensorflow中实现了一个特殊的损失函数。下面是一个特殊函数的numpy风格的代码，该函数选择前Q个元素，并屏蔽每行每列中的其他元素。注意，A是一个n*n矩阵，而q是一个小于n的整数。 def thresh(A, q):
A_ = A.copy()
n = A_.shape[1]
for i in range(n):
A_[i, :][A_[i, :].argsort()[0:n - q]] = 0
A_[:, i][A_[:, i].argsort()[0:n - q]] = 0
return A_ 现在的问题是，我
浏览 19提问于2019-06-21得票数 1
回答已采纳
1回答
在下面的代码中，m是numpy矩阵，absm是矩阵m绝对值的矩阵副本。
m[absm < limit] = 0
如果对应的矩阵值小于极限，则使用此方法将m中的所有矩阵值转换为0。
这已经很好了，但是现在我想排除这段代码的前n行，只有当它们位于n下面的行中时，才能将值转换为零，而且我不太确定如何实现。
非常感谢
浏览 3提问于2017-02-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我想要创建一个二进制数组来显示numpy数组中所有匹配的行。在这种情况下，在新矩阵的下列j中，如果原始矩阵中的行i与原始矩阵中的行j相同，则ith索引将对应于j。
例如，如果矩阵看起来像：
[ [a b c]
[d e f]
[a b c]
[d e f]]
我想输出的是
[[1 0 1 0]
[0 1 0 1]
[1 0 1 0]
[0 1 0 1]]
现在，我是通过这样的循环来做的：
same_mat=np.empty((agents,agents))
for i in range(matrix.shape[0]):
same_mat[:,i]=np.all(ma
浏览 3提问于2017-10-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我需要在我的程序中实现这一点，假设我们给定了大小为N*M的矩阵，其中N<=100和M<=15
现在我们必须找到最小和，这样我们应该从每一列中选取一个元素，并且我们不能从同一行中的不同列中选取两个元素
例如，假设N=3，M =2，我们有一个矩阵
3，0，
6，9，
5，9，
我们可以选择3+9、6+0、6+9、5+0、5+9，但不能选择3+0。
我知道我可以用递归在N^M时间复杂度内解决问题，但我需要更快的解决方案，请给我一些提示。
浏览 1提问于2017-03-26得票数 1
1回答
我想为二分图(N=M=200)创建一个(N*M)N=M=200矩阵。然而，必须考虑下列限制：
每一列I(1，.，200 )有一列和g= 10
每一行的行和为h= 10
没有多重边(关联矩阵中的值只接受0:1的值)。
到目前为止我已经
M <- 200; # number of rows
N <- 200; # number of colums
g <- 10
I <- matrix(sample(0:1, M*N, repl=T, prob= c(1-g/N,g/N)), M, N);
有人有解决办法吗？
浏览 1提问于2015-08-19得票数 1
回答已采纳
1回答
在Matlab中，我们可以使用以下代码行来将1+N x 1+N大小的矩阵x的整个最后一行和最后一列设置为1。
x=zeros((1+N,1+N))
x(1+N,1:N+1) = 1
x(1:N+1,1+N) = 1
在使用和不使用numpy的python中获得类似结果的等效方法是什么？谢谢!
浏览 0提问于2012-04-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图从一个三维矩阵中提取一个2d矩阵，它是最后一个维，从三维矩阵的最后一个维中提取值。例如，如果维数为2,2,3 =P
[ [[5, 1, 5], [9, 9, 4]], [[0, 9, 8], [8, 6, 8]] ]
要得到输出矩阵[[1, 9],[0, 8]]的索引矩阵是什么，其中1是第一行第一列的第二元素，9是第一行第二列的第一元素，0是第二行第一列的第一元素，8是第二行第二列的第三元素？我的想法是，对于每一列，我都有不同的分数。我想为每一列检索一个我知道索引的不同分数。
我对Numpy中的高级索引有点困惑，我自己也不知道。谢谢!
浏览 1提问于2018-06-10得票数 0
回答已采纳
2回答
Im有N对投资组合权重存储在一个numpy数组中，并且希望计算投资组合风险，这是w * E * w_T，其中w_T是权转置。我想出的方法是循环每个权重对并应用矩阵乘法。是否有一种向量化的方法，使得给定一个权重对(如果可能的话，N个权值，所有和为1)，我对每一行都应用一个协方差矩阵来获得风险(即没有循环)？
import numpy as np
w = np.array([[0.2,0.8],[0.5,0.5]])
covar = np.array([0.000046,0.000017,0.000017,0.000032]).reshape([2,2])
w1 = w[0].reshape
浏览 4提问于2013-12-03得票数 2
回答已采纳
2回答
如何创建形状为(120,120)的numpy数组，其中前7个值为0.924，其余值为0.53。我需要在matplotlib中创建一个矩阵
浏览 0提问于2013-04-09得票数 1
回答已采纳
2回答
对于pandas/numpy，2x2矩阵与2x1矩阵相乘将导致2x2矩阵中的每一列与2x1矩阵中的相应列值相乘。例如。下面使用numpy
>>> data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> data
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> data * [2, 4]
array([[ 2, 8],
[ 6, 16]])
如何使用spark/微风完成此操作？我尝试了new DenseVector(2, 2, Array(1,2,3,4)) * DenseVector
浏览 0提问于2016-01-07得票数 1
1回答
我正在处理Numpy的图像处理问题，我试图避免循环，并执行以下操作：
我有一个dims NxNxKxK的矩阵M(它是矩阵KxK的矩阵NxN )，对于每一行，我希望将行中的所有N矩阵( KxK)乘以(点积)。因此，如果我在完全M(所有行)上这样做，我得到矩阵的向量V (Nx1) (KxK)，其中Vi持有Mi,0xMi,1x...xMi，N-1的点积。
我用循环实现了这个问题的解决方案，我想不出一种没有循环的方法来解决这个问题。
实现(有循环)：
a = np.array([[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]])
mat = np.array([[a,a,a,a],
浏览 2提问于2017-12-13得票数 7
1回答
状态转移矩阵的矩阵乘法应保持范数，但np.matmul 不保留范数。我怎么才能解决这个问题？是否有更好的python模块可以这样做？
我有一个右态转移矩阵A，即s(T)A(τ)=s(t+tau)
其中s(t)是一个与1相加的列矩阵，我们也知道A的每一行也是1的加法。
我们知道，A^n也是自然数中任意n的一个右态转移矩阵。
求稳态分布的一种方法是计算n向无穷远的A^n。以下代码段计算A^(2^n)：
def p_multiplier(A,n):
B=copy.deepcopy(A)
for i in range(n):
B=nump
浏览 6提问于2022-04-09得票数 1
回答已采纳
我有一个名为values的numpy数据矩阵，它由49个列组成9000行。我希望为每一行计算前14列的平均值，并将其作为具有相同行数(即9000行，与len(values)相同)的数组输出。
import numpy
av15=[]
a = int()
for i in range(len(values)):
for x in range(0,14):
a += values[i,x]
b = a/14
av15.append(b)
av15 = numpy.array(av15)
av15 = av15.reshape([len(values),1])
numpy
浏览 1提问于2014-11-22得票数 1
回答已采纳
我有一个10,000乘10,000的矩阵，里面充满了1和0。我想要做的是遍历每一列，并找到包含值1的行。
然后我想将它存储在一个有2列的新矩阵中: column 1 = column index，Column 2=包含1的行索引数组。有些列根本没有1，在这种情况下，它将是一个空数组。
再次尝试执行for循环，但计算效率低下。
我试着用一个更小的矩阵
#sample matrix
n = 4
mat = [[randint(0,1) for _ in range(n)] for _ in range(n)]
arr = np.random.randint(0, size=(4, 2))
fo
浏览 4提问于2020-10-22得票数 1
我有一个很大的numpy矩阵M。矩阵的某些行的所有元素都为零，我需要获得这些行的索引。我正在考虑的简单方法是遍历矩阵中的每一行，然后检查每个元素。然而，我认为使用numpy有一种更好、更快的方法来实现这一点。希望你能帮上忙！
浏览 1提问于2014-05-19得票数 32
回答已采纳
我试图在一个稀疏矩阵中逐行查找非零条目的索引: scipy.sparse.csc_matrix。到目前为止，我循环遍历了矩阵中的每一行，并使用
numpy.nonzero()
添加到每一行，以获取非零列索引。但是这种方法需要一个多小时才能找到每行的非零列条目。有没有快速的方法可以做到这一点？谢谢!
浏览 2提问于2014-07-17得票数 7
我有一个Numpy数组，它看起来像
>>> a
array([[ 3. , 2. , -1. ],
[-1. , 0.1, 3. ],
[-1. , 2. , 3.5]])
我想从每一行中随机选择一个值，但我想从随机抽样中排除这些值。
我现在做的是：
x=[]
for i in range(a.shape[0]):
idx=numpy.where(a[i,:]>0)[0]
idxr=random.sample(idx,1)[0]
xi=a[i,idxr]
x.append(xi)
并获取
>&g
浏览 2提问于2010-07-01得票数 3
回答已采纳
2回答
因此，我试图检查是否在所有可能的排列中，我会得到一个矩阵是对角占优的形式，但是当试图检查它时，我会得到一个错误。
import numpy
from itertools import product
A = numpy.array([[10., -1., 2., 0.],
[2., -1., 10., -1.],
[-1., 11., -1., 3.],
[0.0, 3., -1., 8.]])
def dominance(A):
dominance=True
n=4
sumC=numpy.sum(numpy.absolute(A),axis=
浏览 4提问于2015-10-25得票数 1
回答已采纳
我有一个巨大的(N*20)矩阵，其中每5行是一个有效的样本，即。每(5*20)个矩阵。我正在尝试将其重塑为(N/5,1, 20 ,5)矩阵，其中维度20保持不变。我可以用keep_dim在tensroflow中做到这一点，但是我如何在numpy中实现呢？
提前谢谢。
浏览 2提问于2017-12-21得票数 1
3回答
如何对矩阵进行装箱
、、、、
numpy.histogram( data，bins)是一种非常快速和有效的方法，用于计算数据数组中有多少元素落入由数组bin定义的bin中。有没有等价的函数来解决下面的问题？我有一个R行乘以C列的矩阵。我想使用bin给出的定义对矩阵的每一行进行bin。结果应该是另一个具有R行的矩阵，其列数等于bin的数目。
我尝试使用函数numpy.histogram(data，bins)给出一个矩阵作为输入，但我发现该矩阵被视为具有R*C元素的数组。然后，结果是一个包含Nbins元素的数组。
浏览 0提问于2014-01-28得票数 1
2回答
我有一个CSR格式的scipy稀疏矩阵。它的大小是72665x72665，所以把这个矩阵转换成一个密集的矩阵来执行运算是不切实际的(这个矩阵的密集表示大约是40 on )。该矩阵是对称的，大约有8200万个非零项(~1.5%)。
我希望能够做的是，对于每一行，我希望获得最大N值的索引。如果这是一个numpy数组，我会使用np.argpartition这样做：
for row in matrix:
top_n_idx = np.argpartition(row,-n)[-n:]
对于稀疏矩阵，有没有类似的方法？
浏览 0提问于2018-03-10得票数 2
我想使用Numba来向量化一个函数，该函数将计算矩阵的每一行。这实际上将Numpy ufunc应用于矩阵，而不是遍历行。根据
您可能会问自己，“为什么我要使用@jit装饰器来编译一个简单的迭代循环呢？”答案是NumPy功能自动获得其他功能，如缩减、积累或广播。
考虑到这一点，我连一个玩具例子都找不到。下面的简单示例试图计算每一行中的元素之和。
import numba, numpy as np
# Define the row-wise function to be vectorized:
@numba.guvectorize(["void(float64[:],float6
浏览 0提问于2018-07-16得票数 7
回答已采纳
我有一个带有整数值的NumPy数组。矩阵的值在矩阵中从0到最大值(换句话说，所有从0到最大值的数据元素都在其中)。我需要建立有效的(有效的手段，快速，完全矢量化的解决方案)来搜索每一行中的元素数，并根据矩阵值对它们进行编码。
我找不到一个类似的问题，也找不到一个能解决这个问题的问题。
因此，如果我输入了这个data：
# shape is (N0=4, m0=4)
1 1 0 4
2 4 2 1
1 2 3 5
4 4 4 1
期望的产出是：
# shape(N=N0, m=data.max()+1):
1 2 0 0 1
浏览 3提问于2017-09-16得票数 11
回答已采纳
我在Matlab中有一个矩阵Ksets和一个Gx(l*N)大小的矩阵A，还有一个带有MxN大小的矩阵A。
Ksets的每一行都可以分解为具有1xN大小的l子行。
让我用一个例子更好地解释一下。
clear
N=3;
l=4;
G=2;
M=5;
Ksets=[1 2 3 5 6 7 9 10 11 0 0 0;
13 14 15 1 2 3 21 22 23 1 1 1]; %Gx(l*N)
A=[1 2 3;
5 6 7;
21 22 23;
1 2 3;
0 0 0]; %MxN
在本例中：
行1
浏览 0提问于2018-08-31得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个二维numpy数组A，B。我想使用scipy.stats.multivariate_normal来计算A中每行的联合logpdf，使用B中的每一行作为协方差矩阵。有没有什么方法可以在不显式循环行的情况下做到这一点？将scipy.stats.multivariate_normal直接应用于A和B确实会计算A中每一行的logpdf (这是我想要的)，但使用整个2D数组A作为协方差矩阵，这不是我想要的(我需要B的每一行创建一个不同的协方差矩阵)。我正在寻找一种使用numpy向量化并避免在两个数组上显式循环的解决方案。
浏览 13提问于2018-02-08得票数 3
我有一个20x20平方矩阵。我想把前2行和列从每5行和5列中取出来，这意味着输出应该是一个8×8的方阵。这可以连续两个步骤完成，如下所示：
import numpy as np
m = 5
n = 2
A = np.arange(400).reshape(20,-1)
B = np.asarray([row for i, row in enumerate(A) if i % m < n])
C = np.asarray([col for j, col in enumerate(B.T) if j % m < n]).T
然而，我正在寻找效率。还有什么办法能做到这一点吗？我宁愿
浏览 8提问于2022-04-03得票数 4
回答已采纳
我的主要目标是从一个巨大的浮点数矩阵中计算中值(按列)。示例：
a = numpy.array(([1,1,3,2,7],[4,5,8,2,3],[1,6,9,3,2]))
numpy.median(a, axis=0)
Out[38]: array([ 1., 5., 8., 2., 3.])
矩阵太大，Python内存无法容纳(大约5TB)，因此我将其保存在csv文件中。所以我想遍历每一列，并计算中位数。
有没有办法在不读取整个文件的情况下获得列迭代器？
关于计算矩阵的中位数的任何其他想法也是很好的。谢谢!
浏览 1提问于2012-09-23得票数 5
1回答
我有一个n乘n的矩阵，其中n很大。我希望通过在每一列中使用值的范围来可视化它，也就是说，我想在一幅图像中可视化整个矩阵，但是每一列都有它自己的范围。这就像应用按列排列的映像，并在最后将每一列连接起来。
有没有一种有效的方法来做到这一点？
浏览 1提问于2013-03-27得票数 0
回答已采纳
3回答
numpy稀疏矩阵行的范数
、、、、
我有一个稀疏矩阵，它是通过使用Sklearn的TfidfVectorizer对象获得的：
vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, max_df=0.5, analyzer='word', vocabulary=my_vocab, stop_words='english')
tfidf = vect.fit_transform([my_docs])
稀疏矩阵是(取数字作为一般性的)：
<sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>&#
浏览 6提问于2013-11-23得票数 5
回答已采纳
如何在比较两个矩阵的基础上生成矩阵。我有(列，行)矩阵A (10,1)和B (10,100)。如果B的值小于A，则将矩阵A与矩阵B的每一行进行比较，然后将值B更新为A的值。
n.units<-100
n.option<-10
A<-rnorm(n.option,1,0.2)
B<-matrix(rnorm(n.option*n.units,1,0.2)n.col=n.units)
renew <-function(){Thresholds=obj.value }
update1 <- apply((Thresholds < obj.valu
浏览 2提问于2019-09-01得票数 1
回答已采纳
1回答
表达式与双变量函数的积分
、、、、
我有下面的代码，打印一个矩阵。矩阵中的每一列代表一束光束，每一行表示特定点上的梁的高度。(见imagem)
import numpy as np
import sympy
Fh = 3
E1 = 20 #(N/mm²)
t = 1
L = 5
h_base = 2
h_min = 0
hx = []
for x in range(0, L):
for height_in_x in range(h_min, h_base + 1):
h = h_base - ((h_base - height_in_x) / L * x)
hx.append(h)
浏览 2提问于2018-01-29得票数 0
numpy.unique有一个可选的参数return_counts。从医生那里：
return_counts bool (可选的If True )也返回每个唯一项在ar中出现的次数。
新版本1.9.0。
这对于一维数组来说是很简单的.但是，我正在尝试矩阵的每一行的唯一值和计数。下面是一个示例矩阵：
m_sample = np.array([
[1, 2, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3],
[1, 4, 5],
])
当我应用np.unique时：
np.unique(m_sample, axis=1, return_counts=True)
浏览 2提问于2022-01-26得票数 3
回答已采纳
假设我有一个包含n列的矩阵X。我想创建一个新矩阵Y，这样Y的每一列都是X的两个不同列的乘积。 目前，我正在做一个循环，就像这样(不是我的实际代码，但捕获了代码的本质)： Y = np.array(X.shape[0], int(n * (n-1)/2))
cnt = 0
for j1 in range(0, n-1):
for j2 in range(j1+1, n):
Y[:, cnt] = X[:, j1] * X[:, j2]
cnt += 1 我想知道是否有人知道有比我正在做的双循环更快的生成(填充)矩阵Y的方法？例如，numpy中的任
浏览 26提问于2020-06-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个M[nxn]矩阵，并且必须根据以下条件计算n，n点中元素的总和：
-randomly选择行或列；
在该行或列的最后一个元素中-sum它的元素，并将其他元素设置为0；
现在，问题是，我必须锁定我正在处理的每一行或每一列，因为我需要使用多个进程来计算此总和。我该怎么解决它呢？
我知道我必须使用fcntl()和其他一些属于它的东西，但我对解决它的方法很感兴趣。
(感谢您的建议!)
浏览 5提问于2013-06-14得票数 0
回答已采纳
2回答
计算矩阵的行数并返回一个数组
、、、、
我想知道如何计算矩阵中的行数，以便为每一列提供输出。例如：
X=[1 1 1;
5 5 5]
我想找到一个命令，当我输入矩阵X时，答案是2 2 2，所以它计算每列的行数。
我已经找到了nunel(X)，但答案是一个标量数字(X)=6，而我需要每列。
浏览 1提问于2017-04-23得票数 0
我正在尝试使用NumPy 1.8.0和Python2.7.3将MATLAB/Octave程序移植到Python。在将MATLAB函数转换为NumPy方法方面，我使用了，并取得了很大的成功，直到我想要计算两个矩阵之间的相关性。
第一个矩阵是40000x25浮点数，第二个矩阵是40000x1整数。在Octave中，我使用了corr(a,b)语句，得到了一个25x1的浮点数矩阵。在NumPy (numpy.correlate(a,b))中尝试相应的方法会产生一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",
浏览 2提问于2013-05-23得票数 6
回答已采纳
我希望在每一行中得到前3个最大的值，并对每个值进行坐标。
假设我有以下矩阵：
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 4 3 6 5 2
[2,] 5 2 1 3 6
第一排:我要：
value coordinate
2 [1,5]
3 [1,2
浏览 1提问于2015-09-18得票数 3
回答已采纳
在matlab中，我有一个矩阵显示如下：
[ 1 0 1;0 1 1;1 1 0 ]
如何将其细化为如下所示的矩阵？
[ 1 0 1;0 1 0; 0 0 0 ]
这意味着我只想把前1出现在每一列中。
谢谢!
浏览 3提问于2014-04-08得票数 0
我正在创建一个最大值为n**n的nxn矩阵。np.linalg.solve在n<16时工作，但对于n >= 16，它给出了一个错误：
numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'solve1' input 0 from dtype('O') to dtype('float64') with casting rule 'same_kind'
这是我的密码：
import numpy as np
def fib_to(n):
if n==0:
浏览 2提问于2021-12-21得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
