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不相交指数
的
NumPy
和
、
、
、
我
有
一个应用程序,在这个应用程序
中
,我需要对3D
NumPy
数组
中
的
任意一组
索引
进行求和。内置
的
NumPy
数组
和例程将沿着ndarray
的
一个维度
的
所有
索引
进行汇总。相反,我需要沿着
数组
中
的
一个维度总结
索引
范围,并
返回
一个新
数组
。 例如,让我们假设我
浏览 5
提问于2015-09-26
得票数 5
回答已采纳
1
回答
对于array1
中
的
每个元素X,查找array2
中
大于X
的
第一个
元素
的
索引
、
我
有
两个
numpy
数组
x和yy =
numpy
.array([1,3,5,7]) 有没有一个
函数
func可以
返回
上面的
内容
。例如,y中大于1
的
第一个
元素(x
中
的
第一个
元素)
的
索引
为2,因此为z=2 寻找一
浏览 2
提问于2019-07-10
得票数 0
3
回答
多维
numpy
阵列
的
np.where等价
、
、
假设您有一个
numpy
数组
作为array([[5],[1,2],[5,6,7],[5],[5]])。
是否
有
一个
函数
(如np.where )可用于
返回
所有行
索引
,其中[5]是行值?例如,在上面的
数组
中
,
返回
的
值应该是[0, 3, 4],指示[5]行号。谢谢各位,你们都应该得到最好
的
答案,但我
浏览 2
提问于2013-08-03
得票数 2
回答已采纳
3
回答
带有C++和return_inverse
的
std::载体上
的
numpy
.unique等价
、
、
numpy
实现了
返回
以下
内容
的
unique算法: C++标准库还实现了一个unique算法(),它以某种方式消除了连续
的
重复。
浏览 30
提问于2022-01-26
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何将一个
函数
应用于所有
numpy
数组
元素
、
我
有
一个一维
numpy
的
整数
数组
。A i=i* 2.0我如何才能以向量化
的
方式做到这一点(尽可能快,而不用python编写
浏览 0
提问于2018-05-22
得票数 0
2
回答
如何在
numpy
数组
的
每一列中找到
第一个
非零值?
、
假设我
有
一个形式为
numpy
的
数组
:我想要找到
第一个
索引
的
索引
(对于每一列),其中
的
值不是零。因此,在本例
中
,我希望
返回
以下
内容
:我该怎么做呢?
浏览 0
提问于2017-11-14
得票数 39
回答已采纳
4
回答
如何找到重新排序
的
numpy
数组
的
索引
?
、
、
、
、
假设我
有
一个排序
的
numpy
数组
: [0.5, 0.0], [1.0, 0.0],arr
中
的
位置
的
索引
。换句话说,我想要一个方法,既接受两个
数组
,又
返回
一个与arr2相同
的
数组
,但
返回
arr元素
的
索引
。例如,
浏览 7
提问于2017-02-14
得票数 9
回答已采纳
1
回答
Numpy
:有没有一种使用np.argmax搜索连续值
的
方法?
、
、
是否
有方法搜索
Numpy
数组
中
的
连续值并
返回
其
索引
?例如,如果我们在
数组
上使用argmax查找单个元素
的
第一个
实例: a = np.array((0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1
是否
有
一种方法可以搜索同一
数组
的
第一个
实例
的</e
浏览 0
提问于2019-06-17
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
返回
具有给定值
的
numpy
数组
的
每个行
中
第一个
元素
的
索引
的
numpy
数组
?
、
给定一个粗大
的
形状
数组
(2,4):我想
返回
一个形状(N )
数组
,其中
数组
的
每个元素都是
第一个
True值
的
索引
:
是否
有
一种使用
numpy
函数
和不诉诸标准循环<
浏览 5
提问于2022-02-13
得票数 0
0
回答
如何
返回
np.allclose()为True
的
索引
位置
、
、
我
有
一个Python问题,希望有人能帮我。我
有
一个
numpy
数组
的
500+
索引
列表。我希望将
索引
列表与另一组
numpy
数组
进行比较,并
返回
比较值为True
的
索引
位置。我已经用自己
的
容差查找了np.allclose,以
返回
True
的
值
是否
两组
数组
足够相似。但我不知道如何
返回
该<
浏览 5
提问于2018-07-09
得票数 0
回答已采纳
2
回答
我将如何编写
NumPy
argmode()?
、
、
我知道argmax()沿着轴
返回
最大值
的
索引
。当您想要找到最大值及其
索引
时,argmax()完美地工作。如何编写
numpy
.argmode()
函数
? 换句话说,如何写入计算
numpy
数组
中
的
模式值并获取第一次出现
的
索引
的
<e
浏览 2
提问于2016-01-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
为什么random.sample不能处理
numpy
数组
,但是random.choices可以处理?
、
、
、
Python
的
random模块
有
random.choices,用于带替换
的
采样,random.sample用于不替换
的
采样。尽管random.choices接受一个
numpy
数组
并
返回
与
第一个
维度有关
的
随机选择元素
的
列表,但random.sample引发 TypeError:人口必须是序列或集合。我想知道
的
是,这
是否
是一个疏忽,或者
是否
有
必要将
浏览 0
提问于2019-01-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
与标量一起使用numpys argmax
的
目的是什么?
、
最近,我使用了
numpy
argmax
函数
,它给出了
numpy
数组
中最大值
的
索引
。由于
某些
情况,我发现当与标量一起使用时,它只会发出0,如下所示:np.argmax(1000) #equals 0 当然,这是有意义
的
,因为只有一个
索引
--但是
是否
有
一个实际
的
应用程序需要找到标量
的
最大
索引
?
浏览 3
提问于2021-02-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
有效地从python列表/
数组
中提取前两个最大数
的
索引
,并可能出现绑定中断。
、
、
、
所以我
有
下面的案子。我
有
一个包含4个成员
的
python列表:[A1,A2,B1,B2]和我
有
一个
函数
来计算它们
的
值,并
返回
一个
Numpy
数组
的
整数,例如[8,5,9,7]。我需要这些
索引
来选择原始列表
中
的
成员,在本例
中
是A1和B1。 对于value_array = [8,8,4,8],
函数
应该
返回
[0,1]。我
浏览 3
提问于2022-02-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
numpy
阵列中最大元素比较
的
求值指标
、
、
、
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
: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
浏览 2
提问于2017-04-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
为什么
numpy
矢量化
函数
显然被称为额外
的
时间?
、
、
我
有
一个
numpy
对象
数组
,它包含几个
索引
号列表:我定义了一个向量化
函数
来向每个列表追加一个值:>>> f(idxLsts)
索引
99被两次添加到
第一个
列表
中
。为什么?我很困惑。>>> idxLsts array([[1,
浏览 2
提问于2012-10-26
得票数 7
回答已采纳
1
回答
从作用于整个
数组
的
函数
中
访问
索引
、
、
我想要一个
函数
,f,给定一个(n,1)
numpy
数组
返回
一个(n,1)
numpy
数组
,其中
的
值是原始值加上它们
的
0轴
索引
。:f(np.array([[4],[2],[3]])) = np.array([[4],[3],[5]])
是否
有
一些命令( cmd(x) )
返回
该
函数</e
浏览 4
提问于2022-05-29
得票数 -2
回答已采纳
2
回答
如何在
numpy
.ndarray中找到最大值
的
最后出现
、
我
有
一个
numpy
.ndarray,其中最大值通常不止一次出现。
是否
可以使用类似于
numpy
.argmax
的
方法来找到最大值
的
上一次出现
的</
浏览 2
提问于2012-01-07
得票数 28
回答已采纳
3
回答
numpy
(子)
数组
中
的
零除法
、
、
、
我
有
三个用数学
函数
处理
的
数组
,以得到一个最终
的
结果
数组
。有些
数组
包含NaNs,有些
数组
包含0。然而,除以零在逻辑上引发警告,使用NaN
的
计算则会给出NaN。因此,我想对涉及零
的
数组
的
某些
部分执行
某些
操作:k=
numpy
.array([
numpy
.
浏览 3
提问于2014-01-14
得票数 3
回答已采纳
1
回答
从python
函数
生成
numpy
数组
、
、
我在
numpy
中有一个我认为很简单
的
任务,但我遇到了麻烦。 我
有
一个
函数
,它接受
数组
中
的
一个
索引
,并
返回
属于该
索引
的
值。我想高效地将这些值写入一个
numpy
数组
。它似乎“向量化”了
函数
,这意味着它传递
的
不是实际
的
索引
,而是一个
索引
的
numpy</em
浏览 0
提问于2015-05-30
得票数 0
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