我请求帮助,通过将下面描述的for循环替换为有numpy但没有for循环的东西来加速我的程序。它涉及到在包含多个点的2D数组中分别计算从单个点到每个单个点的距离。我在下面添加了代码和注释,以使它更清晰。 非常感谢你的帮助。 # some random point
current_point = np.array(423,629)
distances = []
# x and y coordinates of the points saved in np arrays of shape(1,number of points)
# example For three points the xi
我正在尝试做我认为应该很简单的事情:
我做了一个2D列表:
a = [[1,5],[2,6],[3,7]]
我想滑出第一个column并尝试:
1)
a[:,0]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
2)
a[:,0:1]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
3)
a[:][0]
[1, 5]
4)
a[0][:]
[1, 5]
5)明白了,但这是做这件事的方法吗?
aa[0] for aa in a
我有一个名为X_test的矩阵,它是由sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer生成的。当我执行下列功能时:
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold='nan')
print(X_test.shape)
print(X_test.size)
print(X_test.ndim)
p
我有一个像a = np.zeros((100,100, 20))这样的三维数字数组。我希望对每个x,y位置执行一项操作,该操作涉及z轴上的所有元素,并且结果存储在一个数组中,比如在相同的x,y位置上的b = np.zeros((100,100))。
现在,我使用for循环来完成这个任务:
d_n = np.array([...]) # a parameter with the same shape as b
for (x,y), v in np.ndenumerate(b):
C = a[x,y,:]
### calculate some_value using C
在我的代码中,我有一个2D numpy.ndarray,其中填充了_numpy.str__值。我试图使用select方法将值"null“更改为"nan”。问题是这个方法会引发一个FutureWarning。
我读过。根据这里的建议,我试图不将Python字符串与Numpy字符串进行比较,而是在开始时将Python字符串转换为Numpy字符串。很明显这没什么用,我在找你的建议。
我想避免关闭警告(因为它在链接中)。在我看来,这是一种非常肮脏的做法。
我的代码片段:
import pandas_datareader as pd
import numpy as np
import d
我在动态创建numpy 2D数组时遇到了困难。
所以基本上我有一个for循环,就像这样。
for ele in huge_list_of_lists:
instance = np.array(ele)
创建这个列表的一维numpy数组,现在我想将它附加到numpy数组中,所以基本上是将列表的列表转换为数组的数组?
我已经检查过手册了..以及不起作用的np.append()方法,因为要让np.append()起作用,它需要两个参数才能将它们附加在一起。
有什么线索吗?