我有一个二维Numpy数组,我想将np.bincount()应用于矩阵A的每一列,以生成由原始矩阵B的每一列的二进制数组成的另一个二维数组A。
我的问题是np.bincount()是一个类似于一维数组的函数。例如,它不是像B = A.max(axis=1)那样的数组方法。
除了讨厌的B循环之外,有没有更好的方法来生成这个for数组呢?
import numpy as np
states = 4
rows = 8
cols = 4
A = np.random.randint(0,states,(rows,cols))
B = np.zeros((states,cols))
for x in
来自Matlab/Octave的背景,我一直在努力学习numpy。一件让我一次又一次地被绊倒的事情是向量和多维数组之间的区别。对于这个问题,我会给出一个具体的问题,但是如果有人也能解释一下numpy中一维数组背后的更一般的图片,为什么你首先想要它们,如何避免在混合单维数组和多维数组时遇到麻烦,等等,我会非常感激。总之,问题是:
我有一个叫做X的二维数组:
X = numpy.arange(10).reshape(2,5)
我想把X的最后一列存储成另一个二维数组(也就是一个列向量),叫做Y。我唯一能想到的方法是:
Y = numpy.atleast_2d(X[:,4]).T
但我不喜欢这样有几个
我在Python中有一个非常大的二维数组,使用numpy库。我希望有效地遍历每一列,并检查每一次元素是否与0不同,以便在每一列中计算它们的数目。
假设我有下面的矩阵。
M = array([[1,2], [3,4]])
下面的代码使我们能够高效地遍历每一行(当然,这不是我打算做的!):
for row_idx, row in enumerate(M):
print "row_idx", row_idx, "row", row
for col_idx, element in enumerate(row):
print "c
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector,那么如果您编写表单的for循环:
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix,那么如果您编写表单的for循环:
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行,即打印一维NumPy数组,而不是单独打印数组的每个元素。
但是,如果将for循环写为:
import numpy
for element in n
我正在尝试将CSV数据集读取到一个二维numpy数组中,然后返回该数组。我仍然收到一个return none消息,并且不确定我解决这个问题的方法--我是numpy的新手。 明确地说,数据集包含两列和大约100行数据。我想创建一个数组,其中第一列数据是x坐标,第二列数据是y坐标。 import numpy as np
data = open("mydata.csv")
read = data.read()
def generatingArray(read):
for data in read:
dataPoints = np.array(read[
我有一个二维numpy数组FilteredOutput,它有2列和10001行,尽管行数是一个变量。
我正在尝试获取FilteredOutput的第二列,并使用它来填充一个新的一维Numpy数组,名为timeSeriesArray (使用):
timeSeriesArray = np.array(FilteredOutput[:,0])
但我收到了以下错误消息:
TypeError: list indices must be integers, not tuple
为什么?