当比较两个不同大小的numpy数组时,我希望要么是基于广播的布尔数组,要么是一个错误。有时我只是变得错误,好像它把它们当作对象来比较一样。
在下面,我希望如果-失败,==也会失败
In [18]: a = np.zeros((2,7,5))
In [19]: b = np.zeros((2,7))
In [20]: a == b
Out[20]: False
In [21]: a - b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
我真的很困惑为什么会出现这个错误。下面是我的代码:
import numpy as np
x = np.array([0, 0])
y = np.array([10, 10])
a = np.array([1, 6])
b = np.array([3, 7])
points = [x, y, a, b]
max_pair = [x, y]
other_pairs = [p for p in points if p not in max_pair]
>>>ValueError: The truth value of an array with more than one el
我是Python的新手--我来自matlab。我正在尝试编译这段代码:
import numpy as np
from scipy import sparse
n=3
dim=2^n
sx = np.array([[0,1],[1,0]])
sy = np.array([[0,-1j],[1j,0]])
sz = np.array([[1,0],[0,-1]])
ssx= sparse.csr_matrix(sx)
ssy= sparse.csr_matrix(sy)
ssz= sparse.csr_matrix(sz)
expon1=np.zeros((n,n))
for i in
中心是一个numpy数组的列表。shortest_dist1是一个numpy数组。然而,当我这样做时:
centers.index(shortest_dist[1])
它告诉我
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这很奇怪,所以我尝试了以下几点:
请参阅下面的演示。我搞不懂发生了什么。
>>>
>>>
>>>
>>> a = np.asarray
我正在尝试使用布尔掩码从两个不同的数据帧中获取匹配。使用
使用逻辑OR运算符:
x = df[(df['A'].isin(df2['B']))
or df['A'].isin(df2['C'])]
Output:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
但是,如果使用按位OR运算符,则会成功返回结果。
x = df[(df['A'
下面是我的python代码:
def ava_check(nodes_group,child_list):
ava_list=nodes_group[:]
if nodes_group[1] in child_list:
return None
else:
for a in nodes_group:
if a in child_list:
ava_list.remove(a)
ava_list.remove(nodes_group[nodes_gro
我有一个numpy数组列表,我想检查一个给定的数组是否在列表中。这其中有一些非常奇怪的行为,我想知道如何绕过它。下面是这个问题的一个简单版本:
import numpy as np
x = np.array([1,1])
a = [x,1]
x in a # Returns True
(x+1) in a # Throws ValueError
1 in a # Throws ValueError
我不明白这是怎么回事。这个问题有没有很好的解决方法?
我正在使用Python 3.7。
编辑:确切的错误是:
ValueError: The truth valu
如果有人能帮助我(并解释发生了什么),我将不胜感激。
这是可行的:
>>> from numpy import array
>>> a = array((2, 1))
>>> b = array((3, 3))
>>> l = [a, b]
>>> a in l
True
但这不是:
>>> c = array((2, 1))
>>> c in l
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>&
如果将整数添加到列表中,则会得到由列表的__add__函数引发的错误(我猜想):
>>> [1,2,3] + 3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate list (not "int") to list
如果向NumPy数组添加列表,则假定NumPy数组的__add__函数将列表转换为NumPy数组并添加列表。
>>> np.array
在熊猫中,我使用df[df['Column']!='value']获取所需的列值。但是我如何在多种情况下使用它呢?
我用这个
import numpy as np
df[df['Column']!=np.nan and df['Column']!='value_x' and df['Column']!='value_y']
但它是在
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all().
可能重复:
我知道"~“代表Finalzier方法,但现在我看到了一些C#代码,如下所示:
if (~IsFieldDeleted(oRptField.GetLayoutField()) != 0)
{
oCollection.Add(oRptField, oRptField.ObjectKeyString);
// some more stuff
}
注意到第一行的"~“了吗?
然后,如果我开始实现IsFieldDeleted,它是一个返回int的方法。
private int IsFieldDeleted(LayoutLib.LayoutField
当我在布尔型数组上使用numpy函数minimum()和maximum()时,结果的类型打印为numpy.int32。但是,与numpy.int32类型的比较失败(即使在强制转换之后)。这是一个bug吗?
g = np.ones((5, 5), dtype = np.bool)
h = np.maximum(g, 4)
i = np.int32(h)
print 'type of g ', g.dtype.type # prints <type 'numpy.bool_'>
print 'type of h ', h.dtype
我有以下代码片段,它将数据从CSV文件加载到numpy.core.records.recarray中:
r = mlab.csv2rec(datafile, delimiter=',', names=('dt', 'val'))
data = zip(date2num(r['dt']),r['val']) # Need to filter for records lying between two dates here ...
我只想‘压缩’日期在'2000-01-01‘和’2000-03-01‘之间的记录
我是python的新手,创建了一个执行聚类分析的小函数。简而言之,我必须多次比较两个数组,直到它不再改变。为此,我使用了while循环,该循环只要它们不相等,就会循环,但我发现从!=和不是==得到了两个不同的结果。MWE:
import numpy as np
a = np.array([1,1,1])
b = np.array([1,2,1])
print((a != b).all())
print(not (a == b))
考虑下面两个数组的列表:
from numpy import array
a = array([0, 1])
b = array([1, 0])
l = [a,b]
然后正确地找到a的索引,给出
l.index(a)
>>> 0
虽然这不适用于b
l.index(b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
Use a.any() or a.all()
在我看来,调用列表的.index函数对numpy数组列表不起作用。
有谁知道怎么解释吗?到目前为止
由于python的一些版本问题,我必须使用一个自定义函数来比较HMAC (SHA512)。为此,我找到了这个函数:
def compare_digest(x, y):
if not (isinstance(x, bytes) and isinstance(y, bytes)):
logfile.debug("both inputs should be instances of bytes")
if len(x) != len(y):
return False
result = 0
for a, b in zip(x