定义一个函数来替换每十个非零值为零:def replace_every_ten_nonzero(arr):
count = 0
for i in range(arr.shape[0]):
for j in range(arr.shape[1]):
if arr[i, j] != 0:
count += 1
if count % 10 == 0:
arr[i, j] = 0
return arr
有一个二维数组,默认情况下由"0“填充。我想要创建另一个数组,它保存每个列的“非0”项的数量,因此,第二个数组的长度与二维数组的列数相同。
下面是我遇到问题的代码,我用固定的长度( 2D数组的列数)初始化了一维数组。
column_depth=Array.new(8) {0}
迭代2D数组,对于每列的每个非0元素,我希望在1D数组中增加相应的值:
column_depth.map! do |a|
for i in 0..6
play_field[i].each do |b|
if b != "0"
a = a+1
背景是,我正在构建一个通用工具,它可以接收不同的客户数据库,并将其与内部仪表板连接。因此,在我的用例中,我经常遇到几十个varchar/int列,老实说,它们只是枚举。
我正在寻找一种方法,这样我就不必手动筛选每一列,看看它是否可以是枚举。
有没有可以自动检测表中可枚举列的命令
SQL: Select <column_name> FROM <table> WHERE <column_name> has maximum 10 distinct values
或者其他类似上面的东西。有什么想法吗?
我想找出2D数组array1中有多少值与在相同位置(x,y)上的array2值不同,而在array2中使用Numpy的值并不相等。
array1 = numpy.array([[1, 2], [3, 0]])
array2 = numpy.array([[1, 2], [0, 3]])
print(numpy.count_nonzero(array1 != array2)) # 2
上面的示例打印2,因为0和3是不同的。如果array2中的值是0,是否有办法不计算差异?类似的事情(这是不起作用的- ValueError: The truth value of an array with mor
我有一个模块,可以打印大约12000个60y值的列表,而不是一组60x值的列表。希望找到具有非零y值的最大x值。使用np.nonzero(y)返回每个列表。也尝试过
b = []
for i in range(len(y)):
if y[i] != 0: b.append(i)
print b
它返回y中的所有12000个索引。
任何帮助都是非常感谢的!
我正在尝试填充一个2D的numpy数组。根据我的经验,下面的内容不会随着数组大小的增加而增加。
x=np.array([2,3,4])
y=np.array([1,3,9,13])
mat=np.zeros((x.size,y.size))
for i in range(nx):
for j in range(ny):
if x[i] > y[j]:
mat[i,j] = 1
else:
mat[i,j] = -1
理想情况下,我想使用列表理解,就像它是简单的,如果它只是一维
mat=np.asarray([foo(x_) for x_ in
我有一个矩阵M
M = [0,11,111;...
0, 0,222;...
0,33, 0;...
4, 0, 0;...
5, 0, 0]
我想要一个向量,每列的最后一个非零值。
nzvals = [5,33,222] % how do I get this programatically?
find(a)给出了所有没有列上下文的非零的索引。
更糟糕的是,find(a,1,'last')给了一个单一的索引。
nonzeros = M>0给出了一个指标矩阵,在有非零值的地方有一个1。但我看不出如何用它得到列的最后一个
问题:如何有效地计算n维中两个轴对齐框之间的最小距离?
框格式:,A和B是由它们的最小和最大点,A_min,A_max,B_min,B_max给出的,每一个都是一个n维向量。也就是说,方框可以用数学形式写成下列笛卡尔间隔积:
A= A_min(1),A_max(1) x A_min(2),A_max(2) xX A_min(n),A_max(n)
B= B_min(1),B_max(1) x B_min(2),B_max(2) xX B_min(n),B_max(n)
图片:这里是一张用2D演示这个想法的图片:
注:注:我问这个问题,并自己回答,因为这个问题(一般n维形式)似乎在堆栈溢
我有一个很大的文件列表,其中包含通过numpy.save泡菜的2D numpy数组。我正在尝试读取每个文件的第一列,并创建一个新的2D数组。
我目前使用带有mmap的numpy.load阅读每个专栏。一维数组现在在一个列表中。
col_list = []
for f in file_list:
Temp = np.load(f,mmap_mode='r')
col_list.append(Temp[:,0])
如何将其转换为2D数组?
我正在这样做,如下所示。最初我有一个二维数组A= (1,2,3),(4,5,6)。现在,通过函数函数,我希望用随机数替换两行数组A中的所有元素。我正在尝试,但在函数执行后,每个元素都是0。有人能帮忙吗。记住,我必须通过使用这个函数函数并执行这些切片操作来解决这个问题。
import numpy as np
import random
A=np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
def func(B):
B[0:3]= np.random.random((1,3))
return(B)
for ic in range(0,
我有一个Numpy矩阵,我使用for循环遍历矩阵中的每一行,我希望从每一行中找到第一个非零值。
我已经找到了在这里找到第一个非零值的方法,但是它需要一个列表作为它的参数:
for row in matrix:
val = next((i for i, x in enumerate(row) if x), None)
,它总是返回val的0。
在计算“val”之前,我还尝试将该行转换为列表
rowList = row.tolist()
但这也返回了相同的值。
当我打印任何一个值时,输出在列表周围包含两个括号,这可能有影响吗?
即。
[[0, 0, 1, 2, 3]]
即使在我将行转换为列
我有一个NxN矩阵,我想为矩阵中的每个元素在半径R内找到非零元素的索引(或至少计数)。矩阵将很大,所以我计划使用Numpy进行计算,我需要索引,因为这个矩阵是用数据存储(这是一个对象的python列表[])链接到另一个矩阵的。
矩阵如下所示:
其中绿色是选定的细胞,黄色-周围地区。
主要的问题是移动模板,无论是在循环或矢量化。
我尝试了下面的代码,它给出了相对于点的正确坐标(都在半径内,不包括中心),但我不知道如何将它应用于numpy数组:
r = 2
neighbor_coords = []
for i in list(itertools.product(range(-r, r+1