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根据我对numpy的理解，np.equal([x, prod])命令逐个比较数组元素，如果每个元素相等，则返回True。但每次我执行该命令时，它都会在第一次比较时返回False。另一方面，如果我将这两个数组复制粘贴到命令中，它会为这两个数组返回True，如截图所示。那么，为什么两者之间有区别呢？
浏览 14提问于2020-03-13得票数 0
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我正在检查两个数组是否相同，即使我知道它们是相同的，但我的条件返回false。下面是两个数组：$stored_items = (Array1 in Pastebin link) return t
浏览 0提问于2016-11-01得票数 0
在搜索测试以检查两个numpy数组是否使用相同的底层内存时，我偶然发现了。 (a.data is a.data返回False)，文档只说明：
指向数组数据开始的 Python缓冲区对象。那么，numpy数组的data对象到底是什么?它用于什么？
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
我想逐行比较两个NumPy数组，并返回相同的行数。如果我使用下面的代码：b=np.array([[1,4],[2,3]])correct=numpy.sum(comp)ValueError: invalid number of argumentsnp.logical_and([True
浏览 0提问于2015-08-10得票数 2
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我到处找这个问题的答案，如果这是一个非常基本的问题，很抱歉。我使用布尔Numpy数组过滤Numpy数组，该数组是通过比较3个不同数组中相同索引上的值来创建的。我的比较包括两个独立的布尔语句，比如xi==yi & xi!=zi，用于所有索引i。
浏览 2提问于2016-06-10得票数 0
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import pandas as pdDistance_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
我有一个dataframe Distance_df，并将其转换为<e
浏览 8提问于2020-06-02得票数 0
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当我试图从numpy.ndarray中获得最小值时，我得到了一个类型错误。以下是错误消息：
def laser_reading_callbackrospy.loginfo("Min distance: "+np_array_scans.min()+" Array index: "+np_array_
浏览 2提问于2019-02-14得票数 0
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我是python的新手，创建了一个执行聚类分析的小函数。简而言之，我必须多次比较两个数组，直到它不再改变。为此，我使用了while循环，该循环只要它们不相等，就会循环，但我发现从!=和不是==得到了两个不同的结果。MWE：b = np.array([1,2,1])
print((a !
浏览 2提问于2016-01-02得票数 3
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当比较两个不同大小的numpy数组时，我希望要么是基于广播的布尔数组，要么是一个错误。有时我只是变得错误，好像它把它们当作对象来比较一样。我希望如果-失败，==也会失败Out[20]: False
浏览 3提问于2015-04-05得票数 2
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我的印象是，在NumPy中，两个数组可以共享相同的内存。下面是一个例子：a=np.arange(27)a[0]=5000显然，b并没有复制a；它只是创建了一些新的元数
浏览 1提问于2012-07-02得票数 50
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image_size = 28 dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) labels = (np.arange(num_labels) == labels[:,None]).astype(np.float32)tr
浏览 1提问于2016-10-15得票数 1
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所以我在模拟巨蟒的monty hall问题，我从Harvad 111课程中得到了解决方案。下面的功能应该是显示一个不是奖品门或猜测门的门。但是，我不知道函数的两个部分是做什么的。首先，bad.any()是做什么的，为什么它是必要的。仅仅说“如果不坏”还不够吗？第二，最后一行到底实现了什么？
浏览 4提问于2015-07-03得票数 0
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程序的工作原理是用户发送两个输入(用户输入和密码)。将它们与文本文件(即用户名)和上下文(即散列密码)的文件名进行比较。passwordinput将得到散列并返回与散列的原始密码相同，不存在任何差别，但是当我与if语句进行比较时，它返回False。这是我的密码：import hashlib
password = "my s
浏览 5提问于2021-12-22得票数 -1
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目标：以类似于Pandas和"select_dtypes“的方式使用NumPy。'b': [True, False] * 3,>>> df0 1 True 1.021 True 1.04 1 True 1.0
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浏览 0提问于2019-02-27得票数 2
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想知道python的逻辑。当在numpy数组上使用any()或all()并使用False/True时，我总是得到False，但是当使用"==“时，我得到了我期望的答案。所以a = np.array([True,False,True])>False>False
浏览 4提问于2021-11-24得票数 0
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当我将负numpy.float64提高到指数时，我就得到了一个nan。为什么复杂的数学不被支持？是唯一解决float转换的方法。>>> from numpy import float64, power>>> p = 0.74nannan
>>>
浏览 2提问于2020-02-05得票数 2
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node in children总是错误的，但在调试器中：...turn: 1, last: (5, 2), hash: 5837165650205296398False # node = _uct_select(node)
else: node = choice(tuple(chil
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
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我使用numpy数组对象的错误类型方法将数组从字符转换为整数。为了提高效率，我使用的是copy=False，但我注意到原来的数组实际上没有被修改。如果不将b声明为新数组，这是怎么可能的？import numpy
b=a.astype(numpy.int3
浏览 8提问于2016-02-04得票数 0
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我有两个raster文件，我已经将它们转换为NumPy数组(arcpy.RasterToNumpyArray)，以便使用raster单元格中的值处理raster。其中一个raster有两个值True和False。另一个raster在0到1000之间的范围内有不同的值。两个rasters都有完全相同的范围，因此，除了值之外，两个NumPy数组<em
浏览 2提问于2014-04-10得票数 2
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