Python numpy -迭代数组？
Python numpy库是一个开源的科学计算库，它提供了丰富的高性能多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在numpy中，可以使用迭代器对象来迭代数组中的每个元素。
要迭代一个numpy数组，可以使用numpy的nditer函数来创建一个迭代器对象。nditer函数可以接受一个或多个数组作为参数，并为每个数组创建一个迭代器。在迭代过程中，可以使用迭代器对象的next方法来获取下一个元素。
以下是一个示例代码，演示如何使用numpy迭代数组：
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用nditer函数创建一个迭代器对象
it = np.nditer(arr)
# 使用迭代器对象迭代数组中的每个元素
for x in it:
print(x)
# 输出结果:
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6在上述示例中，我们首先导入numpy库并创建了一个包含两个子数组的二维数组。然后，我们使用nditer函数创建了一个迭代器对象it，并使用for循环迭代了数组中的每个元素并打印出来。
迭代器对象还提供了其他一些可选的参数，例如指定迭代顺序（例如按行、按列）、数据类型转换等。你可以在numpy的官方文档中找到更多关于nditer函数和迭代器的详细信息。
推荐的腾讯云相关产品：无需直接提及具体品牌商，但可以提及腾讯云的相关产品和链接，例如腾讯云的云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm），该产品为用户提供灵活可扩展的虚拟服务器，适用于各类应用场景。
相关·内容
1回答
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
回答已采纳
ndarray是在numpy中专门定义的数据类型，所以我想知道为什么我可以使用以下内容：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
max(a) --> 4
我假设python会将其转换回列表，但我不明白这是如何自动完成的，python是如何“知道”如何将其转换为列表的？
此外，这个方法不起作用：
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
max(b)
因此，在本例中，python显然不知道如何将其转换为列表。为什么numpy不自动将多维数组平坦成这样的向量：
max(b.flatten(1))
提前谢谢。
浏览 2提问于2014-06-09得票数 3
回答已采纳
在使用Numpy的Python程序中，iterable对象和array_like对象有什么不同
iterable和array_like都经常出现在Python文档中，并且它们有一些相似的属性。
我知道在这种情况下，array_like对象应该支持像广播这样的Numpy类型的操作，但是Numpy数组区域也是可迭代的。说array_like是一个扩展(或超集)是正确的吗？iterable的
浏览 2提问于2011-11-22得票数 24
回答已采纳
为什么可以将any直接用作numpy数组上的函数？
In [30]: any(np.zeros(4))>0
Out[30]: False
我以为numpy的any()-method在array上？
这是python函数还是实际的numpy方法？
浏览 1提问于2017-06-07得票数 2
回答已采纳
1回答
寻找一些帮助理解如何优化一些数组处理，目标是一些postgis兼容的数据类型。输入数据如下所示：
{
"items": [
{
"id": 10000,
"coords": [[644, 1347, 1], [653, 1353, 1], [637, 1358, 1], [633, 1362, 1]]
}
]
}
下面是我尝试过的：
import json
import numpy
import ppygis
import time
start_time =
浏览 2提问于2016-08-31得票数 0
我正在阅读在高性能Python中引入numpy并在我自己的计算机上播放代码的章节。意外地，我使用for循环运行numpy版本，发现结果比原生python循环慢得令人吃惊。
代码的一个简化版本如下所示，其中我用0定义了2D数组X，用1定义了另一个2D数组Y，然后在概念上将Y添加到X，概念上是X += Y。
import time
import numpy as np
grid_shape = (1024, 1024)
def simple_loop_comparison():
xmax, ymax = grid_shape
py_grid = [[0]*ymax for x
浏览 12提问于2017-12-15得票数 1
回答已采纳
我有一个一维numpy的整数数组。
当我的python脚本开始执行时，numpy数组由全零组成。
我想将以下函数应用于数组中的每个元素：
A i=i* 2.0
在该函数中，i是数组索引，ai是该索引处的元素。
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编写显式循环)？
我知道怎么做乘法。问题是我不知道如何以向量化的方式获取数组索引。
编辑：
我正在从一个C DLL获取指向数组缓冲区的指针。然后，我使用np.ctypeslib.as_array从从C返回的内存缓冲区指针构造一个numpy数组。
我需要更新由C DLL返回的内存缓冲区指针的内容，我认为使用numpy可以非常快
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
3回答
考虑用于指定matplotlib绘图数据的典型numpy数组规范：
t = np.arange(0.0,1.5,0.25)
s = np.sin(2*np.pi*t)
基本上，这将(x,y)数据点的x坐标存储在数组t中；将结果y坐标( y=f(x)的结果，在本例中为sin(x))存储在数组s中。然后，可以非常方便地使用numpy.nditer函数在t和s中获得连续的条目对，表示数据点的(x,y)坐标，如下所示：
for x, y in np.nditer([t,s]):
print("xy: %f:%f" % (x,y))
因此，我尝试将以下代码片段作为test.py
i
浏览 0提问于2013-05-20得票数 9
使用Python的本机sum函数和NumPy的numpy.sum在性能和行为上有什么不同？sum工作在NumPy的数组上，numpy.sum工作在Python列表上，它们都返回相同的有效结果(没有测试溢出等边缘情况)，但类型不同。
>>> import numpy as np
>>> np_a = np.array(range(5))
>>> np_a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> type(np_a)
<class 'numpy.ndarray')
>>>
浏览 2提问于2012-06-06得票数 80
回答已采纳
我正在尝试访问numpy 2D数组中的每一项。
我习惯了在Python中这样做[...，...，...]
for row in data:
for col in data:
print(data[row][col])
但是现在，我有了一个data_array = np.array(features)
我如何才能以同样的方式遍历它？
浏览 1提问于2016-11-18得票数 0
回答已采纳
我有一个返回numpy数组的生成器。例如，请让它：
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
gen = (x for x in a)
呼叫：
np.sum(gen)
关于numpy 1.17.4
DeprecationWarning:不推荐调用np.sum(生成器)，并且在将来会给出不同的结果。使用np.sum(np.fromiter(生成器))或python内置。
试图重构上述内容：
np.sum(np.fromiter(gen, dtype=np.ndarray))
我得到：
ValueError:无法从迭代器创建对象数组
浏览 2提问于2020-02-10得票数 3
回答已采纳
我使用numba.jitclass装饰器来标记我的类以进行优化。
我不知道如何指定要优化的run方法的签名。该方法接受一个ConvertedDocument对象数组作为参数。numba似乎不能自己确定数组类型，因为当我尝试在nopython模式下调用run方法时出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "numba_test.py", line 53, in <module>
print run(a)
File "/home/clasocki/anaconda2/envs/my_numba
浏览 0提问于2017-04-19得票数 2
2回答
对于python dict，我可以使用iteritems()同时遍历键和值。但是我找不到NumPy数组的这样的功能。我必须手动跟踪idx，如下所示：
idx = 0
for j in theta:
some_function(idx,j,theta)
idx += 1
有没有更好的方法来做这件事？
浏览 1提问于2018-03-20得票数 25
回答已采纳
2回答
注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector，那么如果您编写表单的for循环：
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix，那么如果您编写表单的for循环：
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行，即打印一维NumPy数组，而不是单独打印数组的每个元素。
但是，如果将for循环写为：
import numpy
for element in n
浏览 3提问于2017-08-08得票数 8
我有一台numpy.ndarray。前两列是datetime.datetime类型的日期。我想找出两者之间的月数差(浮点数)，其中我将其定义为(天数差)*(12/365)。因此，我希望访问通过减去两个datetimes返回的timedelta对象的.days属性。
我不能这样做：(MyArray[1] - MyArray[0]).days，因为Python不知道需要时间增量对象。在C#中，我可能会尝试这样进行类型转换：
((timedelta)(MyArray[1] - MyArray[0])).days
在Python (numpy)中做这件事的方法是什么？我需要循环吗？
浏览 1提问于2012-09-13得票数 1
回答已采纳
我有一些IronPython代码是从C#应用程序中调用的。
这段代码运行良好，直到我决定将一个函数更改为在线程中运行。
在python线程中调用numpy函数时，会引发InsufficientMemoryException异常。
我寻找解决办法，但没有找到。有人能解释一下为什么会这样吗?我该怎么解决呢？
我认为只有当我有两个使用numpy的线程时才会发生这种情况。
我运行这样的代码：
C#:
_python.functionA(); # _python was created with "Python.CreateEngine()"
_python.functionA(); #
浏览 4提问于2014-07-09得票数 10
2回答
根据我所读到的关于Numpy数组的内容，它们比标准Python列表更高效。让我困惑的是，当你创建一个numpy数组时，你必须传入一个python列表。我假设这个python列表被解构了，但是在我看来，如果你必须创建一个更大的低效结构来创建一个高效的结构，那么它似乎就违背了拥有一个内存高效的数据结构的目的。
numpy.zeros可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2013-06-29得票数 4
回答已采纳
我想知道在Python/Numpy中获得"n“矩阵元素最大值的最佳最优/最优方法。
例如：
import numpy as np
matrices=[np.random.random((5,5)) for i in range(10)]
# the function np.maximum from numpy only works for two matrices.
max_matrix=np.maximum(matrices[0],matrices[1])
max_matrix=np.maximum(*matrices) # <- error
你将如何克服这个问题？
浏览 1提问于2011-10-01得票数 3
回答已采纳
我开发了一个python函数形式的文本分类器，它可以输入字符串的np.array (每个字符串是一个观察)。
def model(vector_of_strins):
... # do smthg
return vec_of_probabilities # like [0.1, 0.23, ..., 0.09]
当我尝试像这样使用来自KernelExplainer包的shap
test_texts = pd.Series(['text1','text2','text3'])
shap.KernelExplainer(model
浏览 9提问于2022-04-13得票数 1
我必须在二维整数数组中迭代所有项，并更改值(根据某些规则，不重要)。
我感到惊讶的是，python运行时与C#或java运行时在性能上有如此显著的差异。我是否编写了完全错误的python代码(v2.7.2)？
import numpy
a = numpy.ndarray((5000,5000), dtype = numpy.int32)
for x in numpy.nditer(a.T):
x = 123
>python -m timeit -n 2 -r 2 -s "import numpy; a = numpy.ndarray((5000,5000), dtype=
浏览 3提问于2012-04-11得票数 6
回答已采纳
1回答
对于返回numpy数组的生成器，我有以下奇怪的行为。在实际应用中，我使用scipy.sparse实现了一个迭代线性代数求解器:下面是一个精简版本。我有以下几点：
import numpy as np
def iterable(n):
nc = np.array([0,0,0])
yield nc
while nc[0] < n:
nc += 1
yield nc
raise StopIteration
当我尝试用输出填充列表时
iter = iterable(4)
print list(iter)
我得到了
$ python itertest.p
浏览 3提问于2014-04-16得票数 1
回答已采纳
因此，我一直在编写一个2d列表，用户可以在python中进行编辑。在这之后，我需要将列表保存到一个txt文件中，然后得到错误。这是一段有问题的代码：
tdlist = [["trash","laundry","dishes"],[1,2,3]]
items = numpy.array(tdlist)
savelist = open("list.txt", "w")
for row in items:
numpy.savetxt("list.txt", row)
savelist.close()
浏览 27提问于2022-05-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要找出numpy数组是否在其他numpy数组中，但它的工作方式似乎与python列表不同。我试着在numpy文档和互联网上搜索这个问题，但没有回答。这是一个示例：
`import numpy as np`
m1=np.array([[1,2,3],[5,3,4]])
m2=np.array([5,4,3])
m2 in m1
True
m3=[[1,2,3],[5,3,4]]
m4=[5,4,3]
m4 in m3
False
在numpy中，我获得True，但在Python列表中，我获得False。有没有什么numpy函数可以让它工作呢？
谢谢。
浏览 1提问于2012-11-02得票数 3
回答已采纳
2回答
import numpy as np
a = np.arange(5)
for i in a:
print("Id of {} : {} \n".format(i,id(i)))
>>>>
Id为0: 2295176255984
Id为1: 2295176255696
Id为2: 2295176255984
编号:3: 2295176255696
Id为4: 2295176255984
我想了解numpy数组的元素是如何在内存中分配的，我理解这与看到输出的Python数组不同。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 7提问于2021-03-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我想了解einsum函数是如何在python中实现的。我在numpy/core/src/multiarray/einsum.c.src文件中找到了源代码，但不能完全理解它。特别是，我想了解它是如何自动创建所需的循环的？
例如：
import numpy as np
a = np.random.rand(2,3,4,5)
b = np.random.rand(5,3,2,4)
ll = np.einsum('ijkl, ljik ->', a,b) # This should loop over all the
# four indicies i,j,k,l. How
浏览 4提问于2022-07-12得票数 4
回答已采纳
我需要将Python程序翻译成Javascript，我多次看到numpy.apply_along_axis，但不知道如何在Javascript中做到这一点。请帮帮我！
浏览 1提问于2015-06-26得票数 3
2回答
我正在为一个游戏编写一段代码，它使用游戏中所有对象的坐标位置来计算屏幕上所有对象之间的距离。最初我打算使用基本的Python和列表来做这件事，但由于需要计算的距离的数量将随着对象的数量呈指数增长，所以我认为使用numpy可能会更快。
我对numpy不是很熟悉，我一直在用它试验一些基本的代码。我写了一些代码，用numpy和普通的Python语言对同一个函数完成计算所需的时间进行计时，而numpy似乎总是比普通的Python多花一点时间。
这个函数非常简单。它从1.1开始，然后递增200,000次，在最后一个值上加上0.1，然后找到新值的平方根。这不是我在游戏代码中实际要做的事情，它将涉及从位置坐
浏览 3提问于2018-07-10得票数 0
2回答
我正在使用一个名为numpy的predictions数组。我在玩以下代码：
print type(predictions)
print list(predictions)
产出如下：
<type 'numpy.ndarray'>`
[u'yes', u'no', u'yes', u'yes', u'yes']
我想知道numpy是如何构建他们的ndarray类的，这样就可以将它转换为一个列表，而不是用他们自己的list函数，而是用标准的list函数。
Python版本: 2.7，Nump
浏览 0提问于2015-07-23得票数 2
回答已采纳
我想从python代码中向Cython方法传递以下整数列表数组(即，它不是二维数组)。
Python示例代码
import numpy as np
import result
a = np.array([[1], [2,3]])
process_result(a)
a的输出为array([list([1]), list([2, 3])], dtype=object)
Cython示例代码
def process_result(int[:,:] a):
pass
上面的代码给出了以下错误：
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions
浏览 0提问于2018-06-12得票数 2
回答已采纳
我发现Python、numpy或matplotlib有一个奇怪的行为。
请在ipython上使用pylab执行以下代码：
>>> import numpy as np
>>> import numpy.random as nr
>>> import matplotlib.pyplot as mp
>>> data = nr.rand(50, 2)
>>> mp.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
>>> trans = np.asmatrix(data.T)
浏览 1提问于2013-06-19得票数 1
回答已采纳
我是一个学习数据分析和学习Python的学生。我必须在数据库上使用纯python编写一些代码来获取摘要统计信息。然后，我必须使用numpy或pandas获取汇总统计信息。然后比较使用纯python和使用库的过程。 我已经用纯python完成了必须的统计，并在numpy中完全完成了-因为库让它变得容易得多。但是，我坚持使用纯python的一个统计数据。 特别是我如何获得每种类型的平均销售额。附加的数据库图片，以进一步解释我的查询。 任何信息都将不胜感激。 谢谢 ? 这就是我使用pandas所做的事情，我想在python中实现这一点，而不使用任何库。 ?
浏览 28提问于2021-11-12得票数 0
1回答
import numpy as np
import cv2
from skimage.io import imread_collection
dataset = r'C:\Users\JasonPC\Documents\CodeVault\Python\FaceRecognition\dataset\*.jpg' # path for images
List = imread_collection(dataset)
faces_list = np.array(List)
def classifier_trainer(faces_list):
img_id = 0
浏览 61提问于2020-07-07得票数 0
回答已采纳
4回答
在纯Python中，您可以很容易地逐列增长矩阵：
data = []
for i in something:
newColumn = getColumnDataAsList(i)
data.append(newColumn)
的数组没有append函数。hstack函数在零大小的数组上不起作用，因此以下代码将不起作用：
data = numpy.array([])
for i in something:
newColumn = getColumnDataAsNumpyArray(i)
data = numpy.hstack((data, newColumn))
浏览 0提问于2009-11-23得票数 20
回答已采纳
因此，我没有讲一个非常长的故事，而是编写了一些代码，在其中读取二进制文件中的一些数据，然后使用for循环遍历每个点。所以我完成了代码，它运行得非常慢。我从大约128个数据频道循环了大约6万点，这需要一分钟或更多时间来处理。这比我预期的Python运行速度慢得多。所以，通过使用Numpy，我提高了整个过程的效率，但是为了弄清楚为什么原始进程运行得这么慢，我们做了一些类型检查，发现我在Numpy数组上循环，而不是Python列表。好的，没有什么重要的事情来输入我们的测试设置，就像我在循环之前将Numpy数组转换成列表。同样的慢代码，花了一分钟才能运行，现在只花了10秒。我被击倒了。我唯一的想法是把
浏览 1提问于2016-02-05得票数 16
回答已采纳
我使用的是MySQLdb和Python。我有一些基本的查询，比如：
c=db.cursor()
c.execute("SELECT id, rating from video")
results = c.fetchall()
我需要"results“是一个NumPy数组，并且我希望节省内存消耗。看起来逐行复制数据的效率非常低(需要两倍的内存)。有没有更好的方法将MySQLdb查询结果转换为NumPy数组格式？
我之所以希望使用NumPy数组格式，是因为我希望能够轻松地对数据进行切片和分割，而在这方面，python似乎对多维数组并不是很友好。
e.g. b = a[a[:
浏览 10提问于2011-08-15得票数 15
回答已采纳
python的numpy.ndarray和列表数据类型有什么不同？我有一些模糊的想法，但想得到一个明确的答案：
在内存中的大小速度/访问顺序速度/修改顺序就位但保持长度效应改变长度<代码>G29</代码>
谢谢!
浏览 5提问于2011-03-07得票数 4
我正在用Cython在Python和Fortran代码之间创建一个接口。其中一部分是检索字符串数组。在福特兰，
character(len=3) :: str_array(:)
为了这个例子，假设str_array包含以下内容
allocate(str_array(2))
str_array = ['abc','def']
我的方法是将它作为一个C字符数组返回到Cython。我最后得到了一个字节字符串的numpy数组：
c_str_arr = np.array([b'a', b'b', b'c', b'd&
浏览 0提问于2021-10-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我经常这样做：
import numpy as np
def my_generator_fun():
yield x # some magically generated x
A = []
for x in my_generator_fun():
A += [x]
A = np.array(A)
是否有更好的解决方案，从一开始就对numpy数组进行操作，并避免创建标准python列表？
请注意，+=操作符允许使用任意维度的数组扩展空的无量纲数组，而np.append和np.concatenate则要求相同维度的数组。
浏览 1提问于2014-07-15得票数 3
回答已采纳
1回答
我有关于附加在不同版本中的作用的问题。如果我在Python2.7.3和ciply0.10.1 (numpy1.6.2)中使用了下面的脚本，那么一切都进行得很好。
a=(1,2,3);b=(4,5,6);append(a,b,1);array([1,2,3,4,5,6])
a=[];b=(4,5,6);append(a,b,1);array([4,5,6])
但是，如果我在python2.7和cipy1.0.0 (numpy 1.13.3)中运行这些代码：
a=(1,2,3);b=(4,5,6);append(a,b,1);
a=[];b=(4,5,6);append(a,b,1);
回溯(最近
浏览 3提问于2017-11-02得票数 0
我从一个循环中得到了几个numpy数组(X，)，并希望存储它们。我知道我可以把它们附加到常规的python列表中。
A = []
for i in range(10):
A.append(some_numpy_array)
但是，这个解决方案看起来不优雅，不能被解析为numpy.savetxt。
numpy.savetxt("out.txt", A)
还有别的解决办法吗？
浏览 0提问于2017-04-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图将一些变量从python传递给Matlab，但我没有成功。如果我只传递一个变量，它可以很好地工作，但是因为我需要传递更多不同类型的变量(矩阵，向量，标量)，所以不能工作。 这是我用Python test_return.py编写的代码： import numpy as np
def run_test_return():
a = np.ones((5,3))
b = np.ones((10))
c = 4
return a, b, c
# I don't know if I should return the variables
浏览 21提问于2020-10-08得票数 0
我有一个从文件加载数据的变量xy，用于创建类型为torch.autograd.Variable的x_data和y_data变量。我认为x_data和y_data内容是数组。但是如何枚举该数组来打印内容呢？
d = r"C:\gdrive\python\diabetes.csv"
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
xy = np.loadtxt(d,delimiter=',',dtype=np.fl
浏览 20提问于2020-05-09得票数 0
1回答
有没有办法一列一列地修改循环中的numpy数组？
我希望这可以通过像这样的代码来完成：
import numpy as n
cnA=n.array([[10,20]]).T
mnX=n.array([[1,2],[3,4]])
for cnX in n.nditer(mnX.T, <some params>):
cnX = cnX+cnA
我应该使用哪些参数来获取mnX=[[10,23],[12,24]]
我知道这个问题可以使用以下代码来解决：
cnA=n.array([10,20])
mnX=n.array([[1,2],[3,4]])
for col in range
浏览 0提问于2013-07-11得票数 2
回答已采纳
1回答
在运行此代码时使用二维数组"axes“：
print(axes.shape)
print(axes)
for ax in np.nditer(axes, flags=["refs_ok"]):
print(type(ax))
生成以下输出：
(10, 4)
[[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a215d8908>
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a1dcd37b8>
<matplot
浏览 13提问于2017-12-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我想知道在Python：中是否存在类似的方法(Mathematica)。
我已经在Python中尝试过了，但是它不起作用。我也尝试过使用numpy.put()或简单的2 for循环。这两种方法工作正常，但我发现它们对较大的矩阵(例如，3000×3000元素)非常耗时。
描述了Python中的问题
import numpy as np
a = np.arange(0, 25, 1).reshape(5, 5)
b = np.arange(100, 500, 100).reshape(2, 2)
p = np.array([0, 3])
a[p][:, p] = b
输出不改变的矩阵a：。
浏览 2提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
我是Python新手。这是一个家庭作业问题，但这很困难，因为我在Java方面只有一点经验。代码应该使用其递归定义打印第一个加泰罗尼亚数字：
C(n + 1) = C(n) * (4n + 2) / (n + 2)
编辑：
我当前的代码看起来是这样的，唯一剩下的问题是使用savetxt()方法将代码中的所有C(n)数放入txt中。
import numpy
c = []
c.append(1)
for i in xrange(0,1000000000):
c.append((4*i+2)*c[i]/(i+2))
print (c[i])
if c[i]>= 100
浏览 3提问于2015-03-20得票数 2
回答已采纳
我使用python和numpy来比较两个数组或与坐标(x，y，z)相等的形状，以便匹配它们，它们看起来像这样：
coordsCFS
array([[ 0.02 , 0.02 , 0. ],
[ 0.03 , 0.02 , 0. ],
[ 0.02 , 0.025 , 0. ],
...,
[ 0.02958333, 0.029375 , 0. ],
[ 0.02958333, 0.0290
浏览 0提问于2012-10-05得票数 0
回答已采纳
2回答
这是我在中找到的上一个问题的扩展
Serberg建议我使用NUMPY中的PyArray_CopyInto函数。我对python和C都是新手，虽然我对这两种语言都略知一二。我正在努力学习如何解决上述问题，并想知道我可以获得一些C扩展的基本知识？
我确实看过python的官方页面，但它对我来说有点难理解。
有什么建议吗？
浏览 0提问于2013-10-08得票数 0
我运行以下代码
import numpy as np
from scipy.sparse.linalg.eigen.arpack import eigsh
N =3
W = np.random.rand(N,N)
print(W)
Esys2 = eigsh(W, k=2, which = 'LA')
print(Esys2)
Esys = eigsh(W, k=2, which='LA')
print(Esys)
我得到了输出：
[[ 0.21158481 0.20105984 0.60153543]
[ 0.53304312 0.5150
浏览 14提问于2017-01-30得票数 0
回答已采纳
我最近注意到，numpy包括一个以numpy 1.7开头的datetime64数据类型：
我想知道将它作为numpy包中的单独类型而不是使用Python提供的内置datetime.datetime的动机是什么？
我有兴趣更好地理解这一点的一些原因包括：
我想知道什么时候使用datetime.datetime和什么时候使用numpy.datetime64是合适的
由于numpy中没有类似于datetime.date的日期类型，所以当我需要与numpy.datetime64对象交互时，应该使用numpy.datetime64作为日期吗？还是应该在代码中混合datetime.date和nu
浏览 0提问于2013-12-31得票数 4
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
