按索引计算Numpy数组中唯一值的和
Numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。在Numpy中，可以使用unique函数来计算数组中唯一值的和。
unique函数用于返回输入数组中的唯一值，并按照升序排列。可以通过设置参数来控制返回结果的行为。下面是对该问题的完善且全面的答案：
问题：按索引计算Numpy数组中唯一值的和
答案：在Numpy中，可以使用unique函数来计算数组中唯一值的和。unique函数返回输入数组中的唯一值，并按照升序排列。具体步骤如下：
- 导入Numpy库：在Python代码中，首先需要导入Numpy库，可以使用以下代码实现：
import numpy as np- 创建Numpy数组：接下来，需要创建一个Numpy数组，可以使用以下代码创建一个示例数组：
arr = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 4, 5, 3])- 计算唯一值的和：使用Numpy的unique函数来计算数组中唯一值的和，可以使用以下代码实现：
unique_values = np.unique(arr)
sum_of_unique_values = np.sum(unique_values)在上述代码中，首先使用unique函数获取数组中的唯一值，然后使用sum函数计算唯一值的和。
- 输出结果：最后，可以使用print语句将结果输出到控制台：
print("唯一值的和为：", sum_of_unique_values)这样就可以得到Numpy数组中唯一值的和。
Numpy的unique函数还有一些可选参数，可以根据需要进行设置。例如，可以使用return_counts参数来获取每个唯一值在数组中出现的次数。更多关于Numpy的unique函数的详细信息，可以参考腾讯云的Numpy文档：
腾讯云还提供了一系列与Numpy相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库、云函数等，可以根据具体需求选择适合的产品。详细的产品介绍和文档可以在腾讯云官网上找到。
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熊猫群由"ngroup“函数按”组“顺序标记每组。
我正在寻找类似的行为，但需要分配的标签是原始(索引)顺序，我如何能够这样做有效(这将经常发生在大熊猫和numpy？
> df = pd.DataFrame(
{"A": [9,8,7,8,9]},
index=list("abcde"))
A
a 9
b 8
c 7
d 8
e 9
> df.groupby("A").ngroup()
a 2
b 1
c 0
d 1
e 2
# LOOKIN
浏览 1提问于2020-09-21得票数 2
假设我们有两个numpy.float32类型的标量： a
>>>1.0
type(a)
>>><class 'numpy.float32'>
b
>>>2.0
type(b)
>>><class 'numpy.float32'> 我正在尝试从list(a，b，a，a，b，a，b，b，a，b，b，a，a)创建一个numpy数组。 我的问题是，我们能让这个数组将它的标量指向内存中的同一对象吗？而不是按其形状的步长复制它们？ 我有一个非常长的数组，例如shape(
浏览 11提问于2020-08-13得票数 0
Python的numpy库对奇特的索引进行“矢量化”有时会产生意想不到的结果。例如：
import numpy
a = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
b = numpy.zeros((1000,4), dtype='uint32')
i = numpy.random.random_integers(0,999,1000)
j = numpy.random.random_integers(0,3,1000)
a[i,j] += 1
for k in xrange(1000):
b[i[k],j[k]] +=
浏览 0提问于2012-06-13得票数 6
2回答
火炬/野熊:熊猫群的选择
、、、
是否有有效的方法重写以下代码以避免安装和导入pandas并使用torch/numpy？我习惯于使用pandas，所以我这样写，但是我尝试学习numpy和torch，所以我正在寻找不使用pandas的替代解决方案。
bins = torch.LongTensor(3072).random_(0, 35)
weights = torch.rand((3072))
df = pd.DataFrame({'weights': weights.numpy(), 'bins': bins.numpy()})
bins_sum = df.groupby('bins&#
浏览 12提问于2020-03-20得票数 0
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4回答
numpy有三个不同的函数，它们似乎可以用于相同的事情--除了numpy.maximum只能按元素使用，而numpy.max和numpy.amax可以在特定的轴上使用，或者所有的元素。为什么不仅仅是numpy.max？这在性能上有什么微妙之处吗？
( min对amin和minimum也是如此)
浏览 6提问于2015-11-06得票数 206
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我有两个numpy数组lst和a，我想按a在lst中出现的相同顺序对第一列进行排序，同时保持a的每一行都有相同的元素。 lst = np.array(['a','b','d','e','c'])
a = np.array([['e','b','a','d','c'],[1,2,3,4,5]]).T 我想要的结果是： array([['a', '3'],
['b', '
浏览 15提问于2021-06-22得票数 0
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2回答
我正在尝试用自定义索引索引numpy数组。我知道索引只能是整数。
我拥有的两个数字对中的一些看起来：
400, 200
300, 100
500, 60
我希望从这对中生成唯一的整数，这样我就可以使用它们来索引numpy数组。喜欢,
npArray[400200, 1] = someVal
npArray[300100, 2] = someOtherVal
问题是，我的numpy数组的大小只有4000 * 2。如何从属于这个4000范围的那些对中生成唯一的标识符？
提前谢谢。
浏览 2提问于2016-12-28得票数 1
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我有3个数据集，分别包含预测、用户名和标签。使用下面的代码，我对用户的预测进行了平均值(基于Jaime的帮助和来自的的帮助)。标签与每个观察相关联，因此有多余的信息。我想为使用idx的每个用户找到唯一的标签。我如何在NumPy中做到这一点？
>>> pred
[ 0.99 0.23 0.11 0.64 0.45 0.55 0.76 0.72 0.97 ]
>>> users
['User2' 'User3' 'User2' 'User3' 'User0'
浏览 1提问于2015-03-25得票数 1
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检查我的以下代码；它是在python中实现的sigma_2函数(使用粗略筛选)的一部分，python是除数函数之一
from time import time
from itertools import count
import numpy
def sig2(N, nump=False):
init = time()
#initialize array with value=1 since every positive integer is divisible by 1
if nump:
print 'using numpy'
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
2回答
我是一个新的python用户，对深入了解NumPy模块的工作原理非常感兴趣。我正在编写一个函数，它可以同时使用蒙面数组和未屏蔽数组作为数据输入。我注意到有几个看起来很相似(甚至可以工作？)与正常的(未蒙面的)对应物。其中一个函数是numpy.zeros和numpy.ma.zeros。其他人能告诉我，比如说，使用numpy.ma.zeros和numpy.zeros创建数组的优势吗？当您使用蒙面数组时，它会产生实际的不同吗？我已经注意到，当我使用numpy.zeros_like时，它可以很好地创建一个蒙面数组或非蒙面数组。
浏览 4提问于2015-11-07得票数 3
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我有一个相对较大的数据文件，大小约为10 of，有三列，如下所示：
X Y Z
---- ---- ----
.10000E+05 100 35
.10000E+05 101 45
. . .
. . .
. . .
.10000E+05 400 45
.16730E+05 100 43
.16730E+05 101 25
. . .
. . .
.
浏览 0提问于2015-05-08得票数 0
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我陷入了Elastic的陷阱，试图按子属性(数组)的大小对命中结果进行排序。
我应用了以下主体查询：
'{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": {
"_script": {
"type": "number",
"script": "doc[\"myarray\"].values.size()",
"order": "d
浏览 0提问于2017-06-23得票数 1
我有两个一维数组，包含相同的值集，但顺序不同(随机)。我想找到索引列表，它根据另一个数组重新排序。例如，我的两个数组是：
ref = numpy.array([5,3,1,2,3,4])
new = numpy.array([3,2,4,5,3,1])
我要列表order，new[order] == ref。
我目前的想法是：
def find(val):
return numpy.argmin(numpy.absolute(ref-val))
order = sorted(range(new.size), key=lambda x:find(new[x]))
但是，只有在不重复任何
浏览 4提问于2017-10-16得票数 1
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我有以下代码：
import numpy as np
def suborder(x, y):
pos = np.in1d(x, y, assume_unique=True)
return x[pos]
x和y是一维numpy整数数组，y的元素是x中元素的子集，两个数组都没有重复。结果是y的元素，按照它们在x中的出现顺序。代码给出了我想要的结果。但是中间数组pos与x大小相同，在许多用例中，y比x小得多。有没有一种不需要分配中间数组pos就能更直接地获得结果的方法，以节省一些内存？
x没有排序。在我的例子中，它的元素是对象的In，是值0->len(x)，但按未指定的顺序排
浏览 4提问于2022-01-23得票数 1
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2回答
我有两个numpy数组a和b，有2000万个元素(浮点数)。如果这两个数组的组合元素是相同的，那么我们称之为复制，应该从两个数组中删除它。例如,
a = numpy.array([1,3,6,3,7,8,3,2,9,10,14,6])
b = numpy.array([2,4,15,4,7,9,2,2,0,11,4,15])
从这两个数组中，我们有a[2]&b[2]与a[11]&b[11]相同，然后我们称它为重复元素，应该删除它。与a[1]&b[1]和a[3]&b[3]一样，虽然每个数组本身都有重复的元素，但它们并不被视为重复的元素。因此，我希望返回的数组为：
浏览 3提问于2016-03-26得票数 2
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我有一个像这样的矮小数组：
import numpy as np
arr = np.array([9, 6, 3, 8, 2, 3, 3, 4, 4, 9, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 8, 9])
我想按组获取已找到值的索引列表。
index_list_2 = [4 ] # index list of the element with the value 2
index_list_3 = [2, 5, 6 ]
index_list_4 = [7, 8 ]
index_list_9 = [0, 9, 17]
# [...]
我脑海中出现的第一种方法(这不是非常节奏曲)
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
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我有一个UITableView，我想在视图控制器的viewDidLoad中修改它。但是UITableView并不在viewDidLoad中查询它的dataSource，所以我首先调用reloadData，然后用beginUpdates和endUpdates修改它的单元。(在我的例子中，我只是删除一些单元格)。但是当endUpdates被调用时，它会抛出一个异常：
__NSArrayM插入对象:atIndex：：index 1超出了空数组的界限。
这一例外意味着什么？我知道我正在向UITableView返回正确的数字，因为如果我在viewDidAppear之后调用它，它完全工作，在vie
浏览 0提问于2012-10-11得票数 0
我有一个numpy数组，我想反转它，从某种意义上说，我想交换max和min，第二最大和第二分钟，等等。
arr = [1, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 4]
# Output should be [4, 3, 4, 2, 3, 1, 4, 1]
arr = [4, 4, 1, 2]
# Output should be [1, 1, 4, 2]
有办法把这个矢量化吗？
浏览 3提问于2021-12-10得票数 3
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我是Python的新手，我有一个无法用找到的答案解决的问题……希望有人能帮上忙:我需要得到一个从csv文件导入的数据集的所有局部最大值的列表。值的范围从0到0.5左右。
我只需要获取一个数据行("Werte"，array或"N"，list)的局部最大值的列表，就可以对它们进行统计。
这是我得到的：
import numpy as np
from numpy import *
N = []
file = open('C:/Auswertung/PEE/PEE_L_1_O_130702-1.1.csv', 'r')
Pro
浏览 0提问于2013-09-19得票数 6
我想为每个唯一的vals值逐个遍历digit_vals数组中的列表。digit_vals值显示了预期输出的n个数字，因此由于digit_vals中的第一个值是24，这意味着它之前的所有数字都将是一个填充的零，第24个数字将包含来自vals的值。由于digit_vals中有两个24s，这意味着第一个vals列表([-3.3, -4.3, 23.05, 23.08, 23.88, 3.72])中的第二个索引将包含预期输出中的第24个值，即-4.3。vals中第二个列表的第四个索引将包含digit_vals中第27个值的值，等等。digit_vals之间的空白也将在结果中用零来填补，所以在24到27
浏览 3提问于2022-01-10得票数 0
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1回答
我有一个numpy数组：
foo = array([3, 1, 4, 0, 1, 0])
我想要前3个项目。呼叫
foo.argsort()[::-1][:3]
返回
array([2, 0, 4])
请注意，值foo[1]和foo[4]是相等的，因此numpy.argsort()通过返回数组中最后出现的项的索引来处理平局；即索引4。
对于我的应用程序，我不能让打破平局总是偏向于数组的末尾，那么我如何实现随机的平局打破呢？也就是说，一半的时间我会得到array([2, 0, 4])，另一半的时间我会得到array([2, 0, 1])。
浏览 0提问于2015-07-11得票数 6
2回答
我和foll有一个熊猫系列。value_counts输出()：
NaN 2741
197 1891
127 188
194 42
195 24
122 21
当我在本系列中执行describe()时，我得到：
df[col_name].describe()
count 2738.000000
mean 172.182250
std 47.387496
min 0.000000
25% 171.250000
50% 197.000000
75% 197.
浏览 0提问于2015-09-04得票数 1
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我想知道numpy.nonzero / numpy.flatnonzero返回的索引的顺序。
我在文件里什么都找不到。它只是说：
A[nonzero(flag)] == A[flag]
虽然在大多数情况下，这已经足够了，但是当您需要一个排序的索引列表时，有一些是足够的。是否保证返回的索引是在一维的情况下排序的，还是我需要显式地对它们排序？(类似的问题是返回元素的顺序，只需使用布尔数组(Aflag)进行选择，根据docs必须相同。)
示例:查找标志中的True元素之间的“空白”：
flag=np.array([True,False,False,True],dtype=bool)
iflag=fl
浏览 2提问于2013-03-14得票数 4
1回答
我有一个numpy数组，包含数以百万计的每小时x点，数组的“列”是x、y、小时和一周中的一天(所有的ints)。下面是一个数组外观的示例：
array([[1, 2, 0, 0],
[3, 5, 0, 0],
[6, 3, 1, 0],
[6, 2, 3, 0],
[4, 3, 3, 1]])
我已经创建了一个零网格，可以对数组中的所有值进行增量：
grid = np.zeros((8,8))
for value in range(0,len(xy_new[:,1])):
grid[xy_new[value][1],xy_ne
浏览 0提问于2015-11-20得票数 0
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我想要@numba.njit这个简单的函数，它返回一个数组，其中包含一个形状，特别是一个等级，这取决于输入i：例如，对于i = 4，形状应该是shape=(2, 2, 2, 2, 4)
import numpy as np
from numba import njit
@njit
def make_array_numba(i):
shape = np.array([2] * i + [i], dtype=np.int64)
return np.empty(shape, dtype=np.int64)
make_array_numba(4).shape
我尝试了许多不同的方法
浏览 4提问于2022-03-20得票数 1
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2回答
我有一个大型数据集存储在一个numpy数组(A)中，我试图按块进行求和，使用：
B=numpy.add.reduceat(numpy.add.reduceat(A, numpy.arange(0, A.shape[0], n),axis=0), numpy.arange(0, A.shape[1], n), axis=1)
当我在测试数组上尝试它时，它可以正常工作，但是使用我的数据可以得到以下消息：
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int32') accordin
浏览 6提问于2014-02-08得票数 3
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2回答
我有一个数组a，我希望找到a中的最大元素的位置，这个位置的给定值仍然大于。
在本例中：
a = np.array([0, 50, 5, 52, 60])
v = 55
v大于52 (索引3)的最大元素，所以我想返回3。
numpy函数argmax()没有为此目的工作，因为它返回第一个元素。用numpy做这件事的快速和正确的方法是什么？
浏览 2提问于2017-04-30得票数 4
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2回答
慢位运算
、、、、
我正在开发一个Python库，它对长位字符串执行大量按位操作，并且我希望找到一种能够最大限度地提高其速度的位字符串类型。我已经尝试过内置的Python类型、numpy、和，令人惊讶的是，Python似乎在按位操作方面赢得了成功。我搜索过的所有内容都说，对于像这样的矢量化操作，numpy应该更快一些。我是不是用得不对？我还可以使用另一个Python库来改进Python的内置int类型吗？
from timeit import timeit
import random
size = 10000
def int_to_bits(i):
result = []
for _ in
浏览 6提问于2015-06-06得票数 10
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我有以下问题:我想在Python中混合两个数组，使用NumPy。下面我举了一个小例子来说明我想要什么。
arr1 = np.array([0,1,2,1,0,2])
我想做的是，使用arr2作为查找表，根据arr2中的相关性根据给定的输入值分配输出值。
arr2 = np.array([[0,1,2,5,6],
[7,6,4,8,2]])
因此，“查找表”arr2的匹配是：
0 --> 7
1 --> 6
2 --> 4
5 --> 8
6 --> 2
编辑: arr2的第一行总是在增加，但是没有固定的步长。
最后，我想将这个查找
浏览 7提问于2022-02-01得票数 0
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1回答
我在numpy的in1d函数中遇到了一个奇怪的问题。我有两个整数值数组来表示粒子I，比如A和B(每个粒子的I都是唯一的)。数组A包含所有粒子的列表，数组B包含属于某个组的所有粒子的列表(B中的所有粒子也在A中)。我想要得到的是数组A中所有分组粒子的索引，但是由于某种原因，numpy的in1d没有返回正确的结果。下面是一个示例：
A = all particle IDs (length of 54480)
B = all grouped particle IDs (length of 48061)
暴力搜索显示B中的所有粒子in都驻留在A中。我也可以这样做：
matches = np.in1d(
浏览 0提问于2013-10-26得票数 2
我有两个形状相同的numpy数组：dat_ara和ref_ara。
我想在op_func的axis = -1 of dat_ara上执行一个操作，但是我只想对每个数组中的一个选定的值片进行操作，当一个阈值thres被引用数组ref_ara交叉时，就会指定这个片段。
为了举例说明，在数组仅为2-dim的简单情况下，我有：
thres = 4
op_func = np.average
ref_ara = array([[1, 2, 1, 4, 3, 5, 1, 5, 2, 5],
[1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 7, 5, 8],
浏览 4提问于2019-10-29得票数 0
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我有一组谷歌分析数据从一个网站，我计划分析一个项目。但是，由于维护和其他因素，有些日期块没有数据。我想要推算这些数据，同时仍然保持数据的完整性，因为我计划绘制这些集合，并随着时间的推移比较不同集合的曲线。
我希望使用与每个丢失的数据点最接近的有效数据点来估算该值，以便维护从图像中可以看到的底层形状。
我已经尝试过使用scikit-learn的KNN计算器和迭代计算器，但我要么没有理解这些计算器应该如何使用，要么它们不适合我想要做的事情，可能两者都有。
import pandas as pd
from sklearn.experimental import enable_iterative_
浏览 13提问于2020-02-06得票数 1
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正如标题所述，我想创建一个函数，它将接受一个多维数组A和一个数字B，最终返回A中最接近B的数字。如果数字B在A中，则返回它。如果A中有两个数字与B的距离相等，则通过逐行计数来选择第一个数字。
这是我到目前为止所拥有的代码：
import numpy as np
def g_C(A,B):
A = np.asanyarray(A)
assert A.ndim == 2 # to assert that A is a multidimensional array.
get = (np.abs(A-B)).argmin()
return (A[get])
然而，根据我的理解，我认为(
浏览 0提问于2017-12-09得票数 3
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在numpy.allclose()中，有两个容差因子用来确定两个数组是否足够接近，可以计算为相同的值。有相对容差rtol和绝对容差atol。来自
numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)
也来自文档：
如果下面的方程是按元素排列的True，那么allclose返回True。
绝对(A) <= (atol + rtol *绝对( b) )
从数学上讲，我理解这一点，但我对rtol的意义感到困惑。为什么不只使用单个公差值tol，如果是|a-b| < tol，则返回False？显然，按照上面的公式，我可以手动地将rtol设置为零，从
浏览 2提问于2021-01-26得票数 13
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1回答
我试图创建一个数组(10000，50)大小(我提到了大小，因为效率很重要)，然后：
按升序排序前5000行
将下5000行按降序排序。
这是我的代码：
samples = 10 # I'm going to increase it 10000
sampleLength = 4 # I'm going to increase it 50
halfSamples = int(samples/2)
xx = numpy.multiply(10, numpy.random.random((samples, sampleLength)))
xx[0:halfSampl
浏览 4提问于2016-07-30得票数 3
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非常简单的程序，我只是测试sizeof()函数，并试图看看它是否有效。如果sizeof of ()确实按位返回，那么当我有这两个元素时，它不应该返回16而不是8吗？因为long long在C++中是8个字节，而我有两个元素？
int main()
{
long long whatever[] = {0};
std::cout << whatever[0] << std::endl;
whatever[2] = 10;
std::cout << "The size of this array is " <
浏览 3提问于2021-09-10得票数 0
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因此，我必须编写一个函数，它使用公式(x -均值)/ (max - min)来规范numpy数组中的数据。均值和standard_deviation的值是正确的，但是当我除以standard_deviation时，arr的值都是零。我好像在分地板，但我不知道为什么。我尝试过使用np.divide而不是'/‘，但同样的事情也发生了。我已经包含了当我在注释中使用我的数据集时得到的变量的类型和值。我认为问题在于standard_deviation变量，因为如果我在它的位置上使用一个常规int (例如5)，它会正确工作，并且值是numpy.ndarray类型的非零值。谢谢你的帮助！)
def
浏览 3提问于2020-10-05得票数 0
2回答
使用numpy阵的渐近数
、、、
在处理符号表达式数组时，是否应该使用numpy数组？
有点像
u0=numpy.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)])
我的意思是，使用numpy数组而不是python列表会更快吗？
如果是这样，使用numpy数组的某些操作似乎会自动转换为浮动符号表示法，例如：
u0=np.array([Number(1.0), Number(1.0), Number(1.0)]) u = np.zeros((10, 3)) u[0] = u0
现在type(u0[0]) >> sympy.core.numbers.Float
type(u[0
浏览 4提问于2016-12-08得票数 2
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2回答
如何使用NumPy数组实现字典？
、、、、
我需要向NumPy数组中写入大量的数字-数字对。由于这些对中的很多都有第二个值0，所以我想做一些类似于字典的东西。问题是，我已经通读了关于结构化数组的NumPy文档，看起来像在页面上构建的字典只能使用字符串作为键。
除此之外，我还需要插入和搜索，使其具有log(N)复杂度。我想过使用常规的NumPy数组作为存储来创建我自己的红黑树结构，但我相当肯定有一种更简单的方法可以做到这一点。
语言是Python 2.7.12。
浏览 0提问于2016-08-12得票数 3
1回答
我有一个很大的numpy数组，我已经对它应用了一个过滤器。我想要识别这个掩码数组中的连续区域。在这里，我定义了一个连续的区域，如果对于任何索引(x1,y1)到任何其他索引(x2,y2)，如果沿着轴存在True值的相等整数步长(对角线是有效步长)，则它们属于同一区域。
这可能不像一张简单的图片那么清晰。给定掩码：
0010000
0100000
0110000
0000011
1000010
应该标识三个区域，以便输出如下所示
[ [[0,2],[1,1],[2,1],[2,2]], [[3,5],[3,6],[4,5]], [[4,0]] ]
我想用一些内置在numpy中的东西，而不是写我自己
浏览 0提问于2012-02-25得票数 14
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我的问题是，为什么post增量在第一个元素上不起作用，但当它包含在数组元素中时，却能正常工作？
以下是我所做的工作的一个片段，它的行为出乎意料：
当我使用这个代码..。
$lessonIndex = 0;
$EventArray[$lessonIndex]['Title'] = 'Lesson 1';
$EventArray[$lessonIndex]['Start'] = $TimeArray[$EventArray[$lessonIndex++]['Title']]['Start'];
$EventArray
浏览 2提问于2011-08-25得票数 1
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1回答
使用索引数组的高效循环
、、、
如果我有一个具有所有唯一顺序值的索引数组，如：
index_array = array([0, 4, 2, 5, 6, 1, 3, 7, 8])
具有相应的值数组：
value_array = array([0, 400, 200, 500 600, 100, 300, 700, 800])
是否可以按顺序遍历索引数组，这样我就可以得到
array([0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800])
我需要按顺序遍历索引数组(即0，1，2，3，4.)具有相应的值(即0,100,200,300,400)。这些值不符合顺序的原因是我细分了边，这意味着新的边是在
浏览 0提问于2017-11-10得票数 1
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找到唯一的数字-代码战争
、、、、
我正试着完成这个关于代码战争的卡塔：
下面是我的代码建议：
import numpy as np
def find_uniq(arr):
search_array = np.array(arr)
print(search_array)
unique = 0
for number in search_array:
if number != search_array[0]:
unique = number
print(unique)
return unique
以下是当以下情况发生的情况：
1-我按“测
浏览 14提问于2021-12-10得票数 -3
3回答
按重复列值删除行
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我在numpy.ndarray中有一个类似于以下内容的大型数据集：
array([[ -4, 5, 9, 30, 50, 80],
[ 2, -6, 9, 34, 12, 7],
[ -4, 5, 9, 98, -21, 80],
[ 5, -9, 0, 32, 18, 0]])
我想删除重复行，其中第0、第1、第2和第5列相等。例如，在上述矩阵表中，答复如下：
-4, 5, 9, 30, 50, 80
2, -6, 9, 34, 12, 7
5, -9, 0, 32, 18, 0
numpy.
浏览 1提问于2018-06-18得票数 3
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假设有几个函数被多次调用。这些函数在3d向量( 1x3数组)上执行乘法、除法、加法等操作。
给定：
import numpy as np
import math
x = [0,1,2]
y = [3,2,1]
a = 1.2
根据我的测试，python数学库执行以下操作的速度更快：
math.sin(a)
而不是让numpy去做：
np.sin(a)
此外，使用python时，像标准化这样的简单算法比使用中讨论的方法的np.linalg.norm更快。
现在如果我们给数据增加一点复杂性，比如对3d进行矩阵乘法，我们有一个3x3的旋转矩阵，然后乘以另一个矩阵并转置，numpy开始获得优势。
目前
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
4回答
快速查找2d数组中的多个最大值
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情况如下：
我有一个二维的数字阵列。其形状为(1002,1004)。每个元素包含介于0和Inf之间的值。我现在要做的是确定前1000个最大值，并将相应的索引存储到一个名为x的列表中，以及一个名为y的列表中，这是因为我想绘制最大值，而这些索引实际上对应于这个值的实时x和y位置。
到目前为止，我得到的是：
x = numpy.zeros(500)
y = numpy.zeros(500)
for idx in range(500):
x[idx] = numpy.unravel_index(full.argmax(), full.shape)[0]
y[idx] = numpy.
浏览 0提问于2013-12-29得票数 6
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对不起，我仍然是个菜鸟，有着贾克斯的内在运作方式，并试图找到我的出路。我有这样的代码，它不用jit就能正常工作。但当我试着放弃它时，它会抛出一个错误。最初，我在代码中使用了一个if else语句，该语句也不起作用，因此必须以这种方式重写代码，而不需要if else语句。我怎么才能绕过这件事？我们在下面。
import jax
import jax.numpy as jnp
jax.config.update("jax_enable_x64", True)
num_rows = 5
num_cols = 20
smf = jnp.array([jnp.inf, 0.1, 0.1
浏览 20提问于2022-02-07得票数 1
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1回答
我有一张这样的桌子：
我想在python中像这样访问它。
table["Water"]["Rice"] = 3
使用numpy.ndarray可以做到这一点吗？
浏览 1提问于2020-11-26得票数 0
2回答
我正在尝试将数据点的numpy数组拆分为测试和训练集。为此，我从数组中随机选择行作为训练集，其余的是测试集。
这是我的密码：
matrix = numpy.loadtxt("matrix_vals.data", delimiter=',', dtype=float)
matrix_rows, matrix_cols = matrix.shape
# training set
randvals = numpy.random.randint(matrix_rows, size=50)
train = matrix[randvals,:]
test = numpy
浏览 0提问于2016-02-05得票数 3
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2回答
我有两个numpy数组，(1000,)中充满了来自两个模型的预测：
pred_1 = model_1.predict(x_test)
pred_2 = model_2.predict(x_test)
model_1由于FP极低而具有吸引力，但也因此具有较高的FN。
model_2是有吸引力的，因为总体的准确性和召回。
我如何有条件地应用预测来利用这些优势和弱点？
我想从第一个模型中获取所有正面(1)的预测，然后让第二个模型来处理其余的模型。
本质上，我是在寻找这样的东西：
final_pred = model_1.predict() if model_1.predict() > 0.5
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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