我正在尝试使用两个或更多numpy数组的logical_and。我知道numpy有logical_and()函数,但我发现简单的操作符&返回相同的结果,而且可能更容易使用。例如,考虑三个数值数组a、b和c。np.logical_and(a, np.logical_and(b,c))是否等同于a & b & c
如果它们(或多或少)等价,那么使用logical_and()的优势是什么
我想将一个函数应用于一个一维数组,一次3个元素,并为每个元素输出一个元素。a = np.arange(13)**2[np.std(a[i:i+3]) for i in range(0, len(a),3)] 6.5489609014628334,11.440668201153674,
16.33673433979046
如何使用向量化的numpy函数在2D数组的每一行中找到值的第一个索引?例如,给定M = numpy.array([[1,2,3],[2,3,1],[3,1,2]])array([0, 2, 1])[ numpy.where(M[i] == I[i])[0][0] for i in range(0, len(I)) ]
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