这是基于2018-10年的问题。
请考虑以下代码。NumPy三维阵列中非零元素计数的三个简单函数(1000×1000×1000)。
import numpy as np
def f_1(arr):
return np.sum(arr > 0)
def f_2(arr):
ans = 0
for val in range(arr.shape[0]):
ans += np.sum(arr[val, :, :] > 0)
return ans
def f_3(arr):
return np.count_nonzero(arr)
我是python编程的新手,如果我的问题太简单,请原谅。但我正在尝试使用masked_array来计算三个数组的平均值,以生成第三个数组,而不使用值小于零的元素。使用以下步骤:
import numpy as np
from numpy.ma import masked_array
d=[]
a = np.array([[-2,-3,-4,-6],[5,2,6,1],[9,3,2,4],[3,1,1,2]])
b = np.array([[3,4,2,4],[5,2,6,1],[9,3,2,4],[0.3,12,1,3]])
c = np.array([[2,3,4,5],[7,0,1,5]
我正在尝试使用两个或更多numpy数组的logical_and。我知道numpy有logical_and()函数,但我发现简单的操作符&返回相同的结果,而且可能更容易使用。
例如,考虑三个数值数组a、b和c。np.logical_and(a, np.logical_and(b,c))是否等同于a & b & c
如果它们(或多或少)等价,那么使用logical_and()的优势是什么
谷歌应用程序引擎(dev_appserver.py)的本地开发服务器已经停止为我的一个长期运行的项目工作。项目本身能够并且已经部署,没有问题,但是初始化模块(numpy和PIL)时抛出一个错误,这些模块在本地开发中调用ctypes。收到的错误如下所示:
import numpy as np
File "/Users/dev/google-cloud-sdk/platform/google_appengine/google/appengine/tools/devappserver2/python/runtime/sandbox.py", line 894, in lo
对不起,如果标题是混乱的,但很难把我想要做的放在一个句子里。图像--图像堆栈stack以N m x n矩阵的形式作为(m, n, N)形状的numpy数组。现在,如果我想执行numpy.median (例如沿堆栈轴N ),那么非常简单:numpy.median(stack, 0)。问题是,对于堆栈的每个图像,我也有一个像素掩码,我不想在操作中包括这些像素,在本例中是numpy.median。有什么有效的方法吗?
到目前为止,我所能想到的就是这一点,但它越来越慢,而且绝对不可行:
median = [[]]*images[0].flatten().shape
for i in range(len
我目前有175 x事件的地震数据,每个事件有3条痕迹(痕迹是非常规的地震数据阵列)。对于175个样本中的每个样本,我都有地震数据是否是地震的分类标签。我希望将数据格式化为numpy数组进行建模。我尝试过将每个列都是不同的跟踪放入numpy数组的数据帧中。所以列就是“追踪一”,“追踪二”,“追踪三”。这是行不通的。我尝试过很多不同的方法来安排数据与角点一起使用。我现在希望为数据创建一个numpy矩阵,然后用于建模。我曾想过这个形状可能是(175,3,7501)作为(#number of events, #number of traces,#number of samples in trace),
我有一个条件函数,比如f(x),它从numpy.ndarray the_array获取域值并映射到另一个numpy.ndarray result f(x) = g(x) if x>0
h(x) otherwise 这里的g(x)和h(x)是一些其他函数。 在我看来类似于以下内容,但我不知道如何引用三元组中的相应数组条目,如果: result = g(the_array) if <??> else h(the_array)
我正在读取the文件中的数据,并试图按列计算平均值。虽然列的数量是固定的,但行数却不是固定的。因此,我首先读取所需的行,然后将它们设置为一个列表,然后形成一个列表的numpy数组。但不起作用。
import csv
import numpy
读取(循环遍历每个文件并找到匹配项,然后将其追加):
with open(input_file, mode='r') as f:
reader = csv.reader(f, delimiter=';')
for row in reader:
pass
# matchin al
我有一个三维的Numpy阵列,想要取一个轴上的平均值,考虑其他两个维度的某些元素。
这是一个描述我的问题的示例代码:
import numpy as np
myarray = np.random.random((5,10,30))
yy = [1,2,3,4]
xx = [20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
mymean = [ np.mean(myarray[t,yy,xx]) for t in np.arange(5) ]
然而,这样做的结果是:
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to
我有线
my_string = "My name is Aman Raparia"
我使用下面的语句将其转换为序数值的numpy数组
my_string_numpy_array = np.fromstring(my_string, dtype=np.uint8)
有没有办法从my_string_numpy_array中取回原始字符串?
例如,是否可以将numpy.exp或类似的逐点运算符应用于scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩阵格式中的所有元素?
import numpy
from scipy.sparse import lil_matrix
x = numpy.ones((10,10))
y = numpy.exp(x)
x = lil_matrix(numpy.ones((10,10)))
# y = ????
numpy.exp(x)或scipy.exp(x)产生AttributeError,numpy.exp(x.data)产生同样的结果。
谢谢!
我创建了子图,并且我想修改每个子图的xlim。为此,我编写了以下代码: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(20, 10))
for ax in np.nditer(axs, flags=['refs_ok']):
ax.set_xlim(left=0.0, right=0.5) 但是我得到了以下错误: AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attrib
以前,所有的对话框和textField都运行良好。但我不知道这些TextFields是如何突然变成三重行的。(就像这里的一些信息.)
let alert = UIAlertController(title: "Cancel Booking !!", message: "Are you sure you want to cancel your booking?", preferredStyle: .alert)
alert.addAction(UIAlertAction(title: "No", style: .default, h
我迭代了一个3Dnumpy数组,并希望在每一步中都将一个浮点值附加到第三维的数组中(轴=2)。例如(我知道代码到目前为止还不能工作,为了简单起见,使用latIndex, data和lonIndex作为随机数)
import numpy as np
import random
GridData = np.ones((121, 201, 1000))
data = np.random.rand(4800, 4800)
for row in range(4800):
for column in range(4800):
latIndex = random.randran
我有三个numpy 2D数组:
A1 with the shape of (x * y)
A2 with the shape of (x * z)
A3 with the shape of (y * z)
这三个数组中的值要么是True,要么是False。现在,我希望创建一个形状的三维数组(x *y* z),以便3D数组中的每个元素如下所示:
3D_array[x, y, z] = A1[x, y] & A2[x, z] & A3[y, z]
我知道我可以做一个循环。但是有什么更快的方法吗?像通过矢量化?
或者,这三个二维数组实际上只是三个一维数组之间的某种成对交互作用。因此,