使用scipy/numpy在Python中将数组的值设置为-inf
在Python中使用scipy/numpy将数组的值设置为-inf，可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库：
import numpy as np- 创建一个numpy数组：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])- 将数组的值设置为-inf：
arr[arr < 3] = -np.inf这将把数组中小于3的值设置为负无穷大。
- 打印结果：
print(arr)完整的代码示例如下：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr[arr < 3] = -np.inf
print(arr)输出结果为：
[-inf -inf 3 4 5]这样，我们成功地将数组中小于3的值设置为-inf。
关于scipy/numpy的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品文档：
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1回答
import numpy as np
myList = [[1, 2, 3, 4],[3, 4, 5, 6], [5, 6, 7, 8]]
arr = np.array(myList, dtype='float')
arr[1,1] = np.nan
arr[1,2] = np.inf
arr = np.where(arr==np.inf, -1, arr)
arr = np.where(arr==np.nan, -1, arr)
print(arr)
当我尝试替换nan和inf时，只有第一个where函数有效。如果它们被切换，nan将工作，而不是inf
浏览 0提问于2019-10-27得票数 2
2回答
我想对分位数的不同值和未截断均值的不同值评估单边截断正态分布。为了提高效率，我希望使用numpy广播而不是Python循环。
作为一个最小的可重复示例，假设我要计算的三个分位数为[3.0, 2.0, 1.0]，相应的未截断平均值为[6.0, 5.0, 4.0]，下限为1.5，未截断标准差为3.0。
单独评估它们的效果与预期一致。如果我运行
import numpy as np
from scipy.stats import truncnorm
print truncnorm.logpdf(3.0, a=(1.5-6.0)/3.0, b=np.inf, loc=6.0, scale=3.0)
p
浏览 0提问于2017-09-26得票数 2
2回答
在使用scipy/numpy时，我确实获得了存储到numpy.ndarray中的信息
>>> a
array([[ 0.15555605, 0.51031528, 0.84580176, 0.06722675],
[ 0.60556045, 0.62721023, -0.48979983, -0.04152777],
[-0.78044785, 0.58837543, -0.21146041, -0.13568023],
[ 0. , 0. , 0. , 1. ]
浏览 1提问于2017-05-23得票数 10
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我想在一个非无限的一维numpy数组中找到最大值的索引。我试过了argmax，但是当数组中有一个无穷大值时，它只返回那个索引。我想出的代码看起来很烦琐和不安全。有没有更好的解决办法？
import numpy as np
Y=np.array([2.3,3.5,np.inf,4.4,np.inf,2.5])
idx=np.where(Y==np.max(Y[np.isfinite(Y)]))[0][0]
浏览 0提问于2019-02-04得票数 5
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2回答
我试图在python中通过一个多元分布进行集成。为了测试它，我用二元正态分布构建了这个玩具示例。我使用nquad()，以便稍后将其扩展到两个以上的变量。以下是代码：
import numpy as np
from scipy import integrate
from scipy.stats import multivariate_normal
def integrand(x0, x1, mean, cov):
return multivariate_normal.pdf([x0, x1], mean=mean, cov=cov)
mean = np.array([100, 10
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
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4回答
我有两个NumPy数组：
import numpy as np
m = 3
x = np.array([1, 0, 0, np.inf, 0, 0, 1, 1, 2, np.inf, np.inf, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.arange(x.shape[0]-m+1)
假设在x中有np.inf的地方，该索引位置称为i。对于每个i，我想设置y[i-m+1:i+m] = np.inf的值。因此，在替换之后，y应该如下所示：
array([0, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, 6, np.inf, np
浏览 0提问于2020-01-14得票数 5
4回答
假设我有以下numpy数组：
import numpy as np
from numpy import inf
x = np.array([1,2,3,4])
我想用无穷大替换数组的第j个索引，例如
x[2] = inf
有什么办法把这事搞清楚吗？因为当我尝试这样做时，我会得到以下错误：
OverflowError: cannot convert float infinity to integer
谢谢你的回答！
浏览 6提问于2019-10-18得票数 0
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2回答
我有一个变量exon = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]]。我想创建一个mat文件，如下所示
>>
exon : [3*2 double] [2*2 double]
当我使用python代码执行同样的操作时，它显示了错误消息。下面是我的python代码
import scipy.io
exon = [[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]]
scipy.io.savemat('/tmp/out.mat', mdict={'exon': (e
浏览 2提问于2009-10-06得票数 5
1回答
我正在阅读“Numpy”( of Numpy)一书，其中我看到了以下内容：
x1 x2 arctan2(x1,x2)
1) +/- 0 +0 +/- 0
2) +/- 0 -0 +/- pi
3) > 0 +/-inf +0 / +pi
4) < 0 +/-inf -0 / -pi
5) +/-inf +inf +/- (pi/4)
6) +/-inf -inf +/- (3*pi/4)
Note that +0 and -0 are
浏览 3提问于2017-01-23得票数 0
2回答
无穷多复数的numpy均值
、、、、
numpy似乎不是复杂无穷大的好朋友。
而我们可以评估：
In[2]: import numpy as np
In[3]: np.mean([1, 2, np.inf])
Out[3]: inf
以下结果比较麻烦：
In[4]: np.mean([1 + 0j, 2 + 0j, np.inf + 0j])
Out[4]: (inf+nan*j)
...\_methods.py:80: RuntimeWarning: invalid value encountered in cdouble_scalars
ret = ret.dtype.type(ret / rcount)
我不确定想象的
浏览 2提问于2017-04-26得票数 8
回答已采纳
在任何涉及NaN或np.argmin的比较中，-np.inf被认为低于-np.inf的原因是什么？
import numpy as np
In [73]: m = np.array([np.nan, 1., 0., -np.inf])
In [74]: n = np.array([-np.inf, 1., 0., np.nan])
# Huh??
In [75]: np.min(m)
Out[75]: nan
In [76]: np.min(n)
Out[76]: nan
# Same for np.argmin
In [77]: np.argmin(m)
Out[77]: 0
In [7
浏览 2提问于2017-01-05得票数 6
回答已采纳
我需要一个好的，快速的方法从一个可以有任意多个nan和/或inf值的numpy数组中找到10个最小的实数值。
我需要确定这些最小实值的索引，而不是值本身。
我在numpy中找到了argmin和nanargmin函数。他们并没有真正完成这项工作，因为我还想指定多个值，比如我想要最小的100个值。而且，当-inf值出现在数组中时，它们都会返回最小值。
heapq.nsmallest可以工作，但它也会将nan和-inf值作为最小值返回。此外，它也没有给我我正在寻找的索引。
这里的任何帮助都将不胜感激。
浏览 1提问于2013-04-24得票数 7
回答已采纳
1回答
假设我有一个这样的numpy矩阵： matrix = np.zeros((5,5))
# goes through code that changes value of matrix to get:
[[0. 4. 7. 1. 3.]
[5. 6. 8. 0. 1.]
[inf inf 5. 2. 5.]
[4. 6. 2. 1. inf]] 打印此矩阵时，我希望在某些元素的两侧添加两个星号符号： [[0. *4* 7. 1. 3.]
[5. 6. *8* 0. 1.]
[inf inf 5. 2. 5.]
[4. *6* 2. *1* inf]] 我该怎么做呢？ 我试过了：
浏览 32提问于2019-08-31得票数 0
我有一个列表"L“，它包含大量的浮点元素。
我的目标是计算"L“的平均值。
我尝试使用sum(L)/len(L)，np.mean(L)，.，但结果总是给出'inf‘，因为sum(L)也返回'inf’。
我确信这是内存问题和python作为存储某些值的限制。
我想知道处理这个问题的最佳实践是什么？
可以在运行时和通过if语句检测“inf”结果，可以以不同的方式计算平均值(比如将主列表替换为小列表，并计算它们之间的平均值)？。
浏览 3提问于2018-04-16得票数 2
我试图在SciPy中使用优化模块，只是编写简短的试用程序。当存在线性约束时，我可以得到解，但Hessian定义不起作用。我已经在上使用了这个例子，但是当我尝试不使用内置的Rosenberg函数及其内建函数时，会出现一个错误。
也尝试了一个简单的在线问题，我的代码是：
import numpy as np
from scipy import optimize
from scipy.optimize import NonlinearConstraint
def fun(x):
return x[0]**2+x[1]**2-8*x[1]+16
bounds = optimize.Boun
浏览 5提问于2021-11-04得票数 1
回答已采纳
例如
from scipy.optimize import differential_evolution
import numpy as np
def func(parameters, *data):
a,b,c = parameters
x,y = data
result = (a*x**2 + b*x+ c - y)**2
return sum(result)
bounds = [(0.5, 1), (0.5, 1), (0.5, 1)]
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([1,4,9,16,25])
a
浏览 28提问于2020-07-31得票数 0
回答已采纳
2回答
请考虑以下代码：
arr = np.array([0, 1, 3, 5, 5, 6, 7, 9, 8, 9, 3, 2, 4, 6])
mapping = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 55, 66, 70, 80, 90])
res = np.zeros_like(arr)
min_val = 0
max_val = 10
for val in range(min_val, max_val):
res[arr == val] = mapping[val]
print(res)
Numpy数组arr可以多次出现来自间隔[min_val, max_val)
浏览 1提问于2019-06-28得票数 1
回答已采纳
1回答
包含无穷元素的矩阵乘法
、、、
比如说，我们有A=np.array([[0, 0, 1, 2], [1, 2, 0, 0], [0, 1, 2, 0], [1, 0, 2, 0]]) 还有，b=np.array([1, -inf, 1, -inf]) 如何获得此输出：A.dot(b)=[-inf, -inf, -inf, 3]
浏览 28提问于2020-11-25得票数 0
2回答
假设我有一个张量 import tensorflow as tf
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
tensor = tf.convert_to_tensor(arr) 在numpy中，我可以这样做：arr[:,[0,2]] = -np.inf，但由于"TF不支持项分配“，我不确定在TF2.3中是否有方法可以做到这一点？
浏览 59提问于2020-10-28得票数 1
2回答
稀疏矩阵的条件数
、、
我正在尝试获得一个scipy稀疏矩阵的条件数。到目前为止，我设法做到这一点的方法是将矩阵转换为密集的，然后获得其特征值：
$ python
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> f
浏览 5提问于2017-04-07得票数 5
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