以下是从A计算数组B示例代码idx1 = np.array([ [2, 1, 0], [1, 2, 0],或者numpy会为A[:, idx1, idx2]生成一些内部数组？
可以想象，如果len(A)非常大，并且numpy为A[:, idx1, idx2]生成一些内部数组，那么它的内存效率就不高。有没有更好的方法来做这样的事
浏览 0提问于2017-11-26得票数 1
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我有一个名为coords的2d坐标numpy数组和另一个名为plane的2d numpy数组。我想做的是 plane[x,y] = 0
但是没有for循环来提高效率。如何使用矢量化代码完成此操作？在numpy中使用哪种功能或方法？
浏览 3提问于2014-11-19得票数 0
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通过切片/索引对数组进行索引会创建一个轻量级的视图(不复制数据)，并允许分配给原始数组的元素。也就是说。import numpy as npa[2:4] = [6, 7]# [1 2 6 7 5]
但是对于多个视图，我如何将它们连接起来以创建一个仍然分配给原始第一个数组的更大的</e
浏览 5提问于2020-09-29得票数 3
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int[:] sortIndices = np.argsort(array, kind='mergesort')编译器抱怨：
如何使用某种整数数组索引这个内存视图？我可以很容易地使用基于“数组”的索引和旧的NumPy数组缓冲区支持。(我只
浏览 0提问于2018-12-18得票数 3
我想将pyplot图的当前视图读取为numpy数组，而不保存文件并加载它。plt.plot(data_x, data_y, data_z)plt.close()
im = cv2.read('output.png')
浏览 1提问于2019-09-26得票数 0
在NumPy中，为什么hstack()要从正在堆叠的数组中复制数据：C = np.hstack((A,B))给出C而hsplit()在数据上创建一个视图：b, c = np.hsplit(a,2)给出b [ 3]])
我的意思是-实施这种行为背后
浏览 4提问于2014-03-24得票数 6
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我使用numpy数组对象的错误类型方法将数组从字符转换为整数。为了提高效率，我使用的是copy=False，但我注意到原来的数组实际上没有被修改。如果不将b声明为新数组，这是怎么可能的？import numpy
b=a.astype(numpy.int3
浏览 8提问于2016-02-04得票数 0
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我是蟒蛇中的一只新蜜蜂。最近，我听到一些人说，numpy是处理海量数据的一个很好的模块。
我很好奇在日常工作中能为我们做些什么。你能和我分享一个好的练习吗？
浏览 2提问于2014-07-26得票数 1
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我试图将numpy数组切片和高级索引结合起来，但没有成功。例如，我有一个用1/0填充的numpy数组我找到了非零元素的索引：然后我想使用非零索引的数组来对我的
浏览 0提问于2014-10-22得票数 1
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Array[0] => Array[t] => 81881)(...)
我有一个多维数组，比如这个数组中的above.The我想对这个数组acc进行排序。到"t“索引，而不调用任何外部函数。任何提高效率的建议。
浏览 0提问于2011-01-17得票数 2
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我已经使用np.savez()保存了一个numpy数组，并使用以下命令打开它： a = np.load('/file.npz', allow_pickle=True)
a = cp.array(a['arr_0']) 但是如何读入数组a的特定行呢？每次加载整个东西似乎效率很低。 在索引x和y之间的特定行中加载的任何帮助都比通常的加载方式更快，非常感谢！答案建议在答案中
浏览 10提问于2021-08-11得票数 0
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我遇到一个数组索引的问题。假设您有一个数组a和另一个数组b，您希望将其用作a的索引，以便将一些值分配给b元素所指向的位置。a=numpy.zeros(5)b=numpy.array([1,1])print a
[ 0. 1. 0. 0. 0.]如果数组b没有冗余(其元素的
浏览 3提问于2011-08-02得票数 4
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我正在将供应商提供的大型二进制数组读入一个2D numpy数组tempfid(M，N)。fid=data[::2]+1j*data[1::2]
然后，我需要用索引的非平凡映射将它重塑为一个4D数组useful4d(N，I，J，我按照以下思路使用for循环执行此操作： i=f1(idx) # f1, f2, and f3 are functio
浏览 3提问于2011-03-24得票数 2
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第一次尝试Cython，尝试对一个对2个numpy数组和一个float32执行减法和加法的函数进行加速比。我试着让这个函数尽可能快，它被调用了很多次，如果我能加快速度，那么这是一个巨大的胜利。shape (43,) """到目前为止我的嘲讽是import numpy</e
浏览 2提问于2015-08-11得票数 2
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我希望在python中做快速矩阵乘法，最好是NumPy，通过使用第三个索引数组I来实现数组A和另一个重复矩阵数组B的快速矩阵乘法。这可以使用花式索引和矩阵乘法来实现：B = rand(40000000,5,1)I = randint(low=0, high=1000, size=40000000)
但是，这会创建形
浏览 24提问于2022-12-02得票数 0
[18, 11]]])b = np.array([[9, 19],我想在b中使用a中的索引(即a.reshape(-1) )来获取元素的索引。array([ 7, 9, 19, 18, 24, 5, 18, 11])
结果应该是一个与b相同的数组，该数组的索引为b，在扁平<em
浏览 4提问于2021-10-03得票数 4
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我有一个包含所有成对距离的n numpy数组和另一个包含一些得分度量的1xn数组。我需要做的是将这个过程矢量化：
对于得分数组中的_i_th值，查找所有大于_i_th值的其他值，并记下它们的索引。然后，在距离数组的_i_th行中，使用步骤1中提到的相同的索引获取所有的距离，并返回最小的距离
浏览 1提问于2015-01-19得票数 2
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我使用以下代码将24位二进制data加载到16位numpy数组中：temp[:, 1:] = numpy.frombufferload my data into 16-bit array, needed for my (audio) application我认为可以提高的速度
浏览 4提问于2014-03-02得票数 5
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如果我从列表中的一些现有元素中创建一个新列表，python会将这些项复制到新列表中吗？下面是一个代码示例，以澄清我的意思：structure.append([pd.read_excel("df1.csv"), item1]) #contains a largestructure[0][0]["some_column1"], structure[1][0]["some_column2"]] #here we save just the dataframe
在执行其他类
浏览 3提问于2018-11-04得票数 0
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