基本上，我有一个调用scipy的find_peaks()方法的第一个函数，然后我想对这些数据点(峰值)进行插值，以找到一个描述它们的函数。例如，我首先找到了峰值。这基本上是一个维度为25*30 (轴0)的2D数组，每个数组(轴1)中有1000个元素。问题是：
如何向此函数传递两个随每个切片而变化的参数？例如，换句话说，我第一次使用apply_along_axis时只使用了一个依赖于切片</e
浏览 15提问于2020-02-28得票数 0
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例如，我有一个形状如下的矩阵： x = np.random.rand(3, 10, 2, 6) 如您所见，一个axis=2上只有两个数组。我有一个接受这两个数组的函数： def f(arr1, arr2): # arr1 with shape (6, ) and arr2 with (6, )
return np.sum(arr1, arr2) # for simplicity 如何将该函数沿第二轴以矢量化的方式应用于x数组？我遇到了apply_along_axis例程，但它要求
浏览 17提问于2021-10-12得票数 1
我正在尝试用对应的标签替换数组中的索引。我可以用数组中的一行就能做到，但是在尝试使用np.apply_along_axis在整个数组中应用时，我遇到了各种各样的错误。
浏览 0提问于2020-05-17得票数 0
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如果这个问题已经回答了，很抱歉，但是我找不到一个好的解决办法。
我有一个具有尺寸(1e5，1e3，1e3)的大型三维numpy数组，我需要计算第1维的每个切片的SciPy统计量(威布尔参数)。嵌套的for循环可以完成工作，但显然不理想。我看过NumPy的apply_along_axis和apply_over_axes函数，但它们没有放弃任何速度。
浏览 5提问于2022-10-27得票数 0
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我正在尝试使用Numba来并行化一个Python函数，该函数接受两个numpy ndarray，alpha和beta,作为参数。该函数计算参数的2D切片的矩阵点积(Frobenius乘积)，并找到beta的切片，该切片最大化alpha的每个切片的乘积。implementation of function Function(<built-in function setitem&
浏览 96提问于2021-06-24得票数 3
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对于2D数组，我希望得到每行中特定切片的平均值，其中切片索引在每一行的最后两列中定义。我想出了一种使用apply_along_axis的方法 return x[x[-2]:x[-1]].mean()
array([ 3. , 6. , 12. , 18.5, 22.5])
然而，“apply_along_axis”似乎
浏览 5提问于2022-03-03得票数 1
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我有一个通过xarray创建的数据集，其中包含指定的坐标和维度。由此得到的，我还有两个变量:一个一维数组和一个三维数组，坐标与第一个相同，另外两个。我想要获得两个坐标所定义二维空间中每个点的共享坐标“成员”中的协方差，并使其成为一个矩阵。我希望找到每个north_south和west_east点成员协方差，并将其赋给一个变量，为每个north_south和west_east值分配一个值。这个变量的维度是north_s
浏览 29提问于2017-01-11得票数 2
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沿轴方向的Softmax及其导数
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让我们假设我有一个数组[[1,2],[3,4]]，那么如果我需要沿行的softmax，我提取每一行并通过np.apply_along_axis和axis=1分别应用softmax。现在，让我们假设从上层开始的梯度是upper_grad = [[1,1],[1,1]]，所以我计算了softmax中每个一维形状数组(2,2)的雅可比jacobian = [[0.19661193, -1 # increment the counter to access the next slice of upper_grad
浏览 4提问于2022-09-24得票数 0
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我想使用xarray的apply_ufunc API并行化numpy.bincount函数，下面的代码是我尝试过的：import xarray as xr
da
浏览 0提问于2019-04-10得票数 2
我编写了以下函数来计算矩阵与选定行的逐行相关性(由index参数指定)：
# returns a 1D array of correlation coefficients whose length matches我认为，apply_along_axis的使用以及corrcoef正在创建2D数组的事实都是导致性能低下的原因。是否有更直接的计算方法可以提供更好的性能？如果这很重要，我将使用函数的ma版本
浏览 1提问于2014-01-29得票数 2
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目前，我有一个4d数组，我想要应用一个函数，该函数将一个2d数组作为输入输入到从arr切片的每个2d数组。我已经搜索并阅读了，这正是我想要的。
我使用的函数是从获得的im2col_sliding_broadcasting()。它接受一个二维数组和两个元素的列表作为输入，并返回一个二维数组。在我的例子中:它接受3x4 2d数组和一个列表[2, 2]，并返回4
浏览 9提问于2019-07-16得票数 1
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我有一个函数可以通过以下算法拟合几个x，y数组： import scipy.optimize as opt因此，我将拟合应用于数据的
浏览 1提问于2014-03-25得票数 1
所以我有一个张量，model，其中M是模型的数目，B是批，C是类，每个单元是给定模型和批处理的类的概率。然后，我得到了一个正确答案的张量，也就是B大小的1D，我们称之为"t“。如何使用大小为1D的B来返回MxBx1，其中返回的张量只是正确类的值？假设M张量被称为"blah“，我试过了 b
浏览 1提问于2021-04-01得票数 3
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假设我们有一个n=3维Numpy数组arr，它可以像这样切片：arr[:2,:,:6]。什么等同于通过切片对象进行这样的切片？明确地定义： slice_obj = slice(?)# From my understanding, slice is for 1D slicing - Might be a more complicated object 所以： numpy.array_equal
浏览 20提问于2020-01-31得票数 0
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我已经修改了Numpy的函数，我希望能够在不同的对象(例如xarray.DataArray和其他多维数据结构)上使用这个函数。修改后的apply_along_axis()使用强制输入到numpy数组。我希望有一个设计模式，可以将此函数应用于不同的对象，但保留与这些对象关联的元数据。元数据/属性现在由于对numpy数组的强制而丢失。我不想修改apply_along_axis()的核心功能，也不想对ap
浏览 6提问于2022-02-11得票数 0
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我正在尝试找到正确的语法来选择Pandas DataFrame中的行切片，条件是多维切片。结果应该是一个一维的numpy数组，其中包含每个bin中的项数。并且bin遵循上面的模式，具有：对于每个bin (因此在上面的1D示例中有明显的“额外”嵌套层)。因此，切片应该适用于多个列的Da
浏览 1提问于2018-08-29得票数 1
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不适用于平日工作的轴
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我有一个矮小的数组：Out[41]: numpy.ndarray
Out[46]: (127L,)
Out[42]datetime.date(2010, 6, 11), datetime.date(2010, 6, 19), datetime.date(2010, 6, 30)], dtype=object)
我希望得到此数组中每个日期的工作日np.apply_along_axis(
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
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我有一个从HDF5文件切片的2d数组(480x640)，如何使用NumPy将其转换成1d数组？
浏览 0提问于2012-04-30得票数 3
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Java:更好的颜色选择算法
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我有一个ArrayList<Double>，其值根据大小转换为一个Arc2D.Pie图的切片(也就是说，一个{1d,1d,2d,4d}数组将创建一个包含四个切片的图，其中两个占该图的八分之一，其中一个占第四个，其中一个占一半；这些切片将被排列成一个完整的圆)。每个切片都有不同的颜色，这样就可以方便地将切片映射到其他指示符(名称等)。为
浏览 1提问于2012-01-09得票数 2
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