Numpy一维数组减法-未获得预期结果。
Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，是进行数据分析和科学计算的重要工具之一。
针对Numpy一维数组减法未获得预期结果的问题，可能有以下几个方面的原因和解决方法：
- 数据类型不匹配：Numpy数组中的元素类型需要一致，如果两个数组的数据类型不同，可能会导致减法操作出现问题。可以使用
dtype属性来查看数组的数据类型，并使用astype方法将数组转换为相同的数据类型。 - 数组形状不匹配：两个数组进行减法操作时，需要保证数组的形状相同，即数组的维度和各维度的大小要一致。可以使用
shape属性来查看数组的形状，并使用reshape方法调整数组的形状。 - 数组索引错误：如果在进行减法操作时，使用了错误的索引或者切片，可能会导致结果不符合预期。可以检查数组的索引或者切片是否正确。
- 数组元素值错误：如果数组中的元素值不正确，可能会导致减法操作结果不符合预期。可以检查数组的元素值是否正确。
综上所述，针对Numpy一维数组减法未获得预期结果的问题，可以按照上述几个方面进行排查和解决。如果问题仍然存在，可以提供更具体的代码和错误信息，以便更好地帮助解决问题。
关于Numpy的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Numpy产品介绍页面：Numpy产品介绍
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我有2个形状数组(128，)。我想知道它们之间的基本区别。0 216 0 0 85 0]
结果是，打印出来的最后一个数组是前两个数组的差。
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这些天，当我实际处理numpy矩阵时，我以这样的方式创建了一个矩阵：temp = np.mat(theta)temp[0,0]1,1])答案是完全正确的
后来我发现，实际上，在第一种情况下，温度是θ的观点，当改变温度的值时，θ也会发生变化，但是有人能解释我得到的结果吗
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import numpy as np
for i in range(10): m=l - np.float64(1) #This works fine
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>>> new
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def resta_iterativa(val
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<%}%> 预期的结果应该始终是YYYY-MM格式的日期，但结果是减法，因此2018-12我得到2006,201
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TLDR:我有2个数组indices = numpy.arange(9)，另一个数组包含索引中的一些数字(可能根本没有，可能包含[2,4,7])。我想要的这个例子的输出是[0,1,3,5,6,8]。编辑:我找到了一个在某种程度上起作用的方法:将两个数组转换为一个集合，然后将两者的差异转换为正确的结果，但作为一个集合，即使我将这个结果传递给一个numpy.array()。Edit2:将减法结果转换为列表，然后将其传递给numpy
浏览 0提问于2021-03-21得票数 0
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我想知道是否有非常简单的方法来计算多维数组中两个元素的成对减法，它是由使用NUMPY或SCIPY库中的函数的向量组成的。0,1,2]# third element comes from [6,7,8] - [3,4,5]
我不在乎结果上的符号(+/-)，这取决于两个向量的减法顺序。但是，我想知道非常简单的代码版本，它使用了scipy.spatial.distance.pdist之类的Scipy或
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pixel_abs = num
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我从array2中减去array1，我的2个数组是array2=(apps我减去它们的方法是 array1=(${array1[@]//$i})现在我的预期结果应该是dev-monitoring-busk test-ci-cd
但我的预期</em
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我得到了一些好的结果，但对于我的最后一个数据集，我总是得到MemoryError，尽管错误几乎是在执行过程中立即出现的(内存显然没有被占用)。，xn，yn]和X2形式的数组X1上调用，该数组由Rbf类中的以下方法转置而成，我已经出于调试目的对其进行了修改： print x1.对于我当前的数据集，这就是我得到的结果(我手动添加了评论)：(2, 1074
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div_result = [[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]] 长话短说:如何使用对应于每行的一维标量数组对二维数组的每一行执行操作？
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我确信在numpy中这个方法很容易，但是我没有找到合适的方法。基本上，我需要一些类似outer()的东西，但是为了减法。这是我通过LC的工作代码：b = np.array(((6,7,8), (6,3,1
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我的问题：，在减去或后，如何才能得到一个numpy.ndarray(所以不是numpy.setd
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浏览 2提问于2017-01-31得票数 3
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也许这是以前的答案，但我想弄清楚用潘达斯减法的最佳方法是什么。import pandas as pdimport numpy as np
data = {'r': list([float(random.randomrange(5)])} data['r'].append(float(0.7))如果运行以下操作，就会得到预期的结果</em
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