我想将csv转换为numpy数组。csv文件的第一行包含列的名称/标题。但是，当我使用genfromtxt并将names参数设置为true时，我仍然只接收到一个包含大量NaN值的正常numpy数组。我忘了什么 numpy.genfromtxt("test.csv", names=True, delimiter=",") array([[ NaN, 64., 11., ..., NaN, NaN, NaN], [ NaN, 64., 11., ..., NaN, N

numpy手册中说： Instead of specifying the full covariance matrix, popular approximations include: Spherical covariance (cov is a multiple of the identity matrix) 有人指定过球面协方差吗？我正在努力避免构建完整的协方差矩阵，因为这会消耗太多内存。如果你只有一个对角协方差矩阵，通常你自己缩放标准正态变量比使用multivariable\

对于结果矩阵中的每个位置，我不想在参数矩阵中存储相应行和列的点积，而是想存储元素级积，它将是一个扩展到三维的向量 一个想法是将参数矩阵转换为带有向量项的向量，然后取它们的外积，但我也不知道如何做到这一点 编辑： 在我看到答复之前，我就明白了。以下是我的解决方案： def newdot(A, B): A = A.reshape((1,) + A.shape) B = B.reshape((1,) + B.shape) A = A.transpose(2, 1, 0) B = B.

考虑以下简单的代码： import numpy as np A = np.array([[0,1,1,0],[1,0,0,1],[1,0,0,1],[0,1,1,0]], dtype=float) eye4 = np.eye(4, dtype=float) # 4x4 identity H1 = np.kron(A,eye4) w1,v1 = np.linalg.eig(H1) H1copy = np.dot(np.dot(v1,np.diag(w1)),np.transpose(v1))

在Ipython笔记本中，我定义了一个函数来绘制数据。我想导入当前笔记本中的函数以使用它。 我尝试将mynotebook.ipynb转换为mynotebook.py文件，然后执行以下操作 from mynotebook import myfunction 但是我犯了一个错误。 问题是，我用选项pylab启动ipython编写了原始笔记本。 这意味着要让它发挥作用，而不是像这样写东西 x = arange(1,10) y = arange(1,10) scatter(x, y) 我应该把它改为

我试图用一个模型方程，用非线性最小二乘法来重现一条曲线，从而得到一个特定的β值。y和x实验数据是两个尺寸相同的一维numpy阵列，分别为a和angle_图。我使用的代码产生错误：“float”对象不可调用。我的代码有什么问题？多谢各位 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq a = array([ 0.04022493, 0.04287536, 0.03983

如果要有效地计算多个参数的一维数组（即不使用for循环），可以执行以下操作： x = array([1, 2, 3]) def gen_1d_arr(x): arr = array([2 + x, 2 - x,]) return arr gen_1d_arr(x).T 你会得到： array([[ 3, 1], [ 4, 0], [ 5, -1]]) 好的，但如何对二维阵列执行此操作，如下所示： def gen_2d_arr(x):

几年前，Enthoud决定承担重建NumPy的艰巨任务，以便与IronPython很好地合作。工作二进制文件在以下位置托管了一段时间： 然而，自2014年底以来，上述情况似乎已成为一个死链接。尽管许多用户报告说这些过时的二进制文件存在兼容性问题，但它们仍然是从IronPython与NumPy真正进行互操作的唯一途径 我自己也有一段时间的这些二进制文件的副本，但不幸的是，从那以后我就失去了它们的踪迹。。。有人知道在哪里可以找到他们吗？我希望它们没有从互联网上消失…链接仍然存在。您需要（免费）登录

首先，我的数据如下所示： label|instances(sentences) 5 |1190 4 |839 3 |239 2 |204 1 |127 然后我交叉验证： from sklearn import cross_validation kf = cross_validation.KFold(n=len(y),n_folds=10) for train_index, test_index in kf: print "\nTRAIN:\n", tra

这是我想要创建的图像，但是，它应该有三个对应于条形图的图例 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3] y=[399,499,100] LABELS = ["node0", "node1", "failed"] cr = ['g','r','b'] fig,ax = plt.subplots() ax.bar(x,y,align='center',color=cr, Label='txed, rxed,

我在Python中定义了一个矩阵：document matrix.py的名称 N = 4 l = N k = N D = np.zeros((l,k)) for i in range(0,l): for j in range(0,k): if (i==j): D[i,j] = 2 else: D[i,j] = 0 D[0,0] = (2*N**2+1)/6 D[-1,-1] = -(2*

有人能帮我吗？我试图在结果列表中避免nan值。因为如果p太接近于零，它将在我的新列表中生成nan import random import numpy as np from numpy import log def Compute(ListA): NewListA = [] p = random.random() for item in ListA: u=np.exp(-(float(item)/500)**1.2) y=500*((

我最近从numpy转到了ND4J，但很难理解ND4J中的广播是如何工作的 假设我有两个数组，a的形状是[3,2,4,5]，b的形状是[2,4,5]。我想按元素将它们相加，并将b广播到I=0到2的每个a[I]。在numpy中，它可以通过a+b简单地完成，而在ND4Ja.add（b）中抛出异常。我试过a.add（b.broadcast（3））但还是没有成功 在ND4J中这样做的正确方法是什么 到目前为止，我找到的唯一方法如下 var a = Nd4j.createUninitialized(Arra

是否有一些numpy sugar用于将齐次坐标还原回二维坐标 因此： [[4,8,2], 6,3,2]] 变成这样： [[2,4], [3,1.5]] 一种利用元素划分的方法- from __future__ import division a[:,:2]/a[:,[-1]] 我们可以使用[：，-1，None]或[：，-1][：，None]或[：，-1]。重塑-1,1以代替[：，[-1]]。使用[：，[-1]]，我们保持DIM的数量不变，让我们执行广播分区 另一个是再次使用广播- 样本运

我试图得到一个函数，在单位圆内绘制n个点，但我需要它们足够分散 例如，看起来像这样的东西： 是否可以编写一个具有两个参数的函数，n（点数）和min\u d（最小间距），使点为： a） 等距 b） 没有成对距离超过给定的min\u d 从均匀分布中取样的问题是，可能会出现两点几乎相互重叠的情况，我不希望出现这种情况。我需要为表示节点集群的网络图提供这种输入 编辑：我在这里找到了a）的答案，但b）我仍然找不到答案 提供此答案时，该问题要求随机数。因此，这个答案给出了一个随机数的解决方案。它忽略了

我是numpy新手，我猜np.array（）的返回是一个行向量，因为两个向量之间的点积是可交换的，我猜对了吗？任何回应都是感激的 vx = np.array([1, 2]) vw = np.array([3, 5]) np.dot(vx, vw) np.dot(vw, vx) 数组是1d（“向量”，而不是行/列向量） dotdocumentation的第一段： 对于二维数组，它等价于矩阵乘法；对于一维数组，它等价于矩阵乘法 数组到向量的内积（无复共轭）。对于 N维它是a和 b中倒数第二个 所以

根据我的测试，Keras中的to_category（）返回ndarrayoffloat64。我想知道为什么默认情况下它不是float32，GPU可以处理它。据我所知，GPU无法处理float64。to_category（）的函数没有说明返回类型应该是什么。因此，我想这可能是一个实现细节，而不是协议/接口的一部分。总之，有两个问题： 为什么float64而不是float32 由于返回类型可能不是接口的一部分，因此可能会发生更改，因此是否不应依赖返回类型？如果是这种情况，如果关心类型，则应始终追加a

假设我有一个矩阵： mx1 = np.matrix([[2,0,9],[0,5,8],[1,2,0]]) [[2 0 9] [0 5 8] [1 2 0]] 我只想将0值替换为来自另一个矩阵（相同维度）的值： 结果矩阵应为： [[2 6 9] [3 5 8] [1 2 6]] 请不要打圈。 想法？一行使用： 将这些文档添加到书签中，这样可以节省您的否决票。您已经尝试过什么？如果你还没有尝试过任何东西，请开始，然后在遇到困难时问一个问题。请提供一些代码。还请花点时间阅读我所做的唯一方

我使用method='L-BFGS-B使用scipy.optimize.minimize（）函数 上面是它返回内容的示例： fun: 32.372210618549758 hess_inv: <6x6 LbfgsInvHessProduct with dtype=float64> jac: array([ -2.14583906e-04, 4.09272616e-04, -2.55795385e-05, 3.76587650e-05,

我想知道[scipy.sparse.linalg.eigs][1]实际实现了哪种方法来计算前k个特征值和特征向量 我发现了这一点，但实际实现了哪一个。快速查看收益率： 此函数是ARPACK SNEUPD、DNEUPD、CNEUPD、ZNEUPD函数的包装，这些函数使用隐式重新启动的Arnoldi方法来查找特征值和特征向量 首先检查纪录片总是有帮助的。如果这样做没有帮助，您可以自己查看源代码，找出使用的方法。

我正在模拟一个零售商店的库存管理系统；因此，我有一个（15,15）的零矩阵，其中状态是行，动作是列： Q = np.matrix(np.zeros([15, 15]) ) 具体来说，0是最低库存水平，14是最高库存水平，状态是当前库存水平，操作库存订单（数量） 因此，我想用“-1”替换零，其中状态和动作之和>14： print(final_Q) #First row, from which I can order everything (since 0 + 14 == 14) [[0 0

谁能解释一下这个numpy代码： import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, (2,1,2)) 其输出为： 数组（[[0,1,2,0,1,2]]， [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]]) 这是我复制代码的地方。欢迎使用堆栈溢出 numpy的函数平铺将沿着指定的维度（第二个参数）平铺（或复制多次，如果愿意） 让我添加一些评论来说明文档中正在发生的事情 将numpy导入为np 数组（[0，1，2]）#数组a有形状（3，） #下

这里的目标是使用numpy实现图像的卷积运算 我试图用填充选项实现卷积函数。但是，我的代码使用两个for循环遍历行和列。因此，处理大型图像文件的速度非常慢 def correlate(I, h, pad): top, bottom, left, right = pad tmp = zero_padding(I, top, bottom, left, right) print("padded shape:", tmp.shape) max_dim = max(le

我有一个numpy数组a，如下所示： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array([1, 0, 2]) 和另一个numpy数组列_index _to _be被删除，如下所示： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array([1, 0, 2]) 我想从列_index _to _be _deleted中的列索引指定的每一行中删除元素。因此，

我发现tensorflow keras（2.0）与numpy相比仍然非常慢。tfdeploy是否仍在使用中？在推理中接近numpy速度的选项有哪些 更新： 下面是一个清理过的示例，显示了不同机器上的三种方法。tf.function包装的tensorflow调用现在是8x vanilla numpy，这可能是合理的，但仍然感觉有一些开销需要处理 import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.convert_to_tensor(np.rando

这里对numpy/python相当陌生，尝试找出一些不太像c、更像numpy的编码风格 背景 我已经完成了一些代码，这些代码使用一组固定的x值和多组对应的y值集，并试图找出哪一组y值是“最线性的” 它通过遍历循环中的每一组y值来实现这一点，计算并存储这些y与x的直线拟合的残差，然后一旦循环找到最小残差值的索引 …很抱歉，使用下面的代码可能会更有意义 import numpy as np import numpy.polynomial.polynomial as poly # set of x

假设pyspark中有两列不为null： df2 = sqlContext.sql("SELECT AssignedDate,primaryid from parts_so where AssignedDate is not null ") df2 = df2.withColumn('sdate', df2.AssignedDate ) df2 = df2.withColumn('edate',current_timestamp() ) 当我运行df2=df2.withColumn（'days

我试图在numpy中实现backprop，方法是定义一个函数，该函数在给定输入、权重矩阵和偏差的情况下执行某种操作，并使用backup函数返回输出，该函数可用于更新权重 目前这是我的，但是我认为在推导中有一些错误，因为W1矩阵的梯度太大。这里是一个pytorch实现，作为参考 感谢您的帮助

我尝试使用Tensorflow.keras.utils.Sequence使用一个简单的数据生成器来训练一个模型，但是有一个numpy属性的错误 from tensorflow.keras.utils import Sequence class DataGenerator(Sequence): def __init__(self, dataset, batch_size=16, dim=(1), shuffle=True): 'Initialization'

是否有（）与“根除”的等价物？ 我在两个不同的文件中有两个平行的树，我需要使用uplot.iterate和使用解释（设置uplot.iterate的'branchs'选项）来读取它们 也许我可以通过手动从文件的iterate（）调用中获取几个迭代器，然后在每个迭代器上调用next（）来实现这一点。。。但也许有一种更简单的方法类似于AddFriend 谢谢你的提示 编辑：我不确定我是否清楚，所以这里有更多的细节。我的问题不是关于数组的使用，而是关于如何从不同的文件中读取它们。这是我正在做的一个模型

谢谢你阅读我的问题 我必须这样绘制我的数据。当我绘制数据时 我有这样的输出。 从文件中读取数据并打印的代码如下所示 #!/usr/bin/env python3.8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np with open('data.txt','r') as file2: y= [line.rstrip('\n') for line in file2] notf2=y[2:] z=[a.rs

根据的回答，现在理解的逗号可以触发，文档中也有警告 警告高级索引的定义意味着x[（1,2,3），]是 与x[（1,2,3）]完全不同。后者相当于 x[1,2,3]将触发基本选择，而前者将 触发高级索引。一定要理解为什么会发生这种情况 使用逗号触发高级索引后，元组索引与数组索引是否相同？如果是，为什么有两种方法可以做到同样的事情 如果他们不是，请帮助理解为什么和背后的理性/决定，以破译numpy行为 Z = np.arange(12).reshape(3, 4) print("Z is

我有一个向量v，我想把它和一组向量U=[u1，u2，u3…]进行比较。 我想找到v与U中所有向量的平均余弦相似性 我的第一个想法是计算： s1 = cosine_similarity(v, u1) s2 = cosine_similarity(v, u2) ... 然后取平均值作为 s = np.mean([s1, s2, s3 ...]) 但我想知道这个过程是否和取U的平均值得到一个向量U然后计算相同 u = np.mean(U) s = cosine_similarity(x, u

以代码为例： dd21 = [] a = [1, 2, 3, 4] for i in range(len(a)): for j in range(i+1, len(a)): dd21.append(a[i]-a[j]) r = (a[i] -a[j]) j = j + 1 data1=np.column_stack((i,j,r)) np.savetxt('lol.dat', data1) prin

我正在尝试使用Numpy的f2py.py脚本从Fortran源代码构建Python扩展。我将遵循（）中的步骤。我的系统是Windows 7 64位，我主要使用Python 2.7.3[MSC v.1500 64位（AMD64）]。我有Numpy MKL 1.7.1，来自 以下是我尝试过的： 选择Fortran编译器。因为我使用的是64位Python，所以需要一个64位Fortran编译器。从开始，我尝试了一些个人构建 打开一个新的cmd.exeshell，编辑我提取GCC编译器的路径，即： 设

我有一个表示numpy数组的变量x_轴： array(['administrator', 'retired', 'lawyer', 'none', 'student', 'technician', 'programmer', 'salesman', 'homemaker', 'executive', 'doctor', 'entertainment', 'marketing', 'writer', 'scientist', 'educator', 'he

如何找到两个numpy数组之间完全匹配的行的索引。例如： x = np.array(([0,1], [1,0], [0,0])) y = np.array(([0,1], [1,1], [0,0])) 这应返回： matches = [0,2] # Match at row no 0 and 2 或： 或： 如果长度相同，则这适用于每对numpy阵列： matches = [i f

我有两个可变长度和内容的数组（简化示例）： 获取一个数组的最佳/最快方法是什么，其中B的每个元素都被A（B作为索引）中相应的行替换，从而得到以下结果： C = [[0.25, 0.25], [0.25, 0.75], [0.75, 0.25], [0.8, 0.9], [0.25, 0.25], [0.75, 0.75], [0.75, 0.75], ...] 不知怎的，我不知所措（仍然是一个初学者，在numpy的问题上有困难） 编辑/附录：忘了提一下：我想避免循环，因为数组很大，时间很关键。

我有下面的张量执行 np.einsum('k,pjqk,yzjqk,yzk,ipqt->it', A, B, C, D, E) 我注意到，当“z”或“q”在维度上扩展时，执行时间确实受到了影响，尽管我的直觉是，它可能不会那么糟糕——也许是我的输入形式，我可以通过手动张量收缩来优化 经过一点挖掘，我发现优化有两种模式：“优化”和“贪婪”。如果我根据两种模式分别评估路径： (['einsum_path', (0, 3), (1, 3), (0, 2), (0, 1)], ' Complet

有什么方法可以把这个循环矢量化吗？ Lc是矢量，Lr是2D阵列 for j in range(n): Mj = Nodes[j] # Mj is a list of indices to sum over L_posteriori[j] = Lc[j] + sum(Lr[Mj,j]) 此循环在每列的行索引列表上生成一个和，每列的行索引不同方法#1 用于一次性生成所有的Lr[Mj，j]，沿行求和，然后使用Lc执行加法- B = Lr[Nodes, np.

假设我有一个像 a = np.arrray([[2, 3], [6, np.nan]]) 以下两者之间的区别是什么： a = np.nan_to_num(a) np.sum(a) 只是： np.nansum(a) 结果在任何情况下都是不同的还是等效的？不是完整的答案，但可能是指向一个答案的指针：源代码是： 源链接来自上的每个函数的页面。您能给出一些代码示例来说明您怀疑的等效方法吗。。。请澄清。假设我得到一个numpy数组，比如a=np.arrray（[[2,3]，[6,np.na

我正在尝试将numpy安装到Py3 virtualenv中，但我遇到了这个错误（在导入时）： 我使用的是最新的archlinux，numpy可以很好地与CPython配合使用，但我有一个使用pandas（这取决于numpy）的项目，我需要在pypy上进行测试 我首先尝试了推荐的方法（pip-install-numpy在venv中），但没有成功。（安装很好，但执行时仍然存在相同的错误） 然后，我尝试了建议的（链接自），因为我没有安装ATLAS（我不想安装arch上的aur包），尝试使用OpenBi

Numpy提供了一种使用偏移从单个元素创建对角线矩阵的方法。现在，我有一个由2*2个块组成的列表，这些块不是单个元素，而是沿着对角线以指定的偏移量插入。 下面是11个2*2阵列块，应沿24*24矩阵的+1偏移量进行拟合。我知道scipy.linalg.block_diag可以为零（隐式）偏移创建块对角线 通常，我有一个2*2块数组的列表，我想沿着主2*2块对角线的指定偏移插入这些块 [array([[ 1, 8],[ 5, 40]]), array([[ 2, 7],[10, 35]]),

我想计算和（e-λλI/I！）其中I=197，。。。，∞ 和λ=421.41使用scipy 我浏览了scipy.stats.poisson的scipy文档，可以在 然而，他们有多种方法用于scipy.stats.poisson，在选择最适合我的方法时有点困惑 e、 g 目前，我使用的是sf（197421.41，loc=0）。然而，我不太确定我是否选择了正确的方法。请让我知道你的想法 如果需要，我很乐意提供更多细节。指数因子（e-λλI/I！）是泊松分布的概率密度（质量）函数，而总和是累积概率（分

我正在使用阿拉伯语Bert并将我的训练数据集作为批传递，我得到的错误消息是，不能将张量视为numpy数组，但不能使用detach（）将其分离到numpy。numpy（） 但它产生了： /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:571 train_function * outputs = self.distribute_strategy.run( <ipytho

我想创建两个随机噪声信号，采样频率为2.5G sa/s，频率范围为200kHz-20Mhz，信号时间为5us，并计算其fft，但我在fft方面有问题。谢谢你的帮助，代码是 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot from scipy import signal from scipy import fft import pandas as pd t = np.arange(0, 5e-6, 4e-10) s1 = 1

我想在均匀矩阵中添加噪声，我使用的代码如下： import numpy as np s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512) s2 = np.reshape(s, (512,512)) s2 =s2+11*np.ones((515,512)) 它给出了以下错误： ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512

我是python新手，我正在尝试可视化一个.txt文件。我试着用NumPy数组来可视化它。我已经成功地使用matplotlib并对其进行了打印，但我想尝试以其自身的高质量对其进行正常可视化，而无需打印或将其转换为图像格式，因为它会将值更改为0-255。这些值不是像素值，而是亮度值。我怎样才能做到呢？非常感谢您的帮助。事先非常感谢你 ROWS = 1392 COLS = 1040 file = open('filename') data = pd.read_table(file,

有没有一种方法可以在Cython中稍后将指针移动到n字节 例如，如果我有（伪代码）： 在最后一行，我得到“+”（void*；void*）的错误无效操作数类型，告诉我它不知道如何添加指针地址ary和指针八字节。这似乎应该是显而易见的，但是在手册或八月的参考文献中找不到任何东西。C和C++标准不允许< < > > P > 空白> /COD>算术。 如果要执行此操作，需要将指针转换为char*类型 有关更多信息，请查看和。使用这种指针强制转换（也包括填充和对齐）时要非常小心。我能够做我需要做的事情 c

在Eclipse中，当我将鼠标悬停在sin函数上时，它会将我指向以下“共享对象”文件 _multiarray_umath.cpython-38-darwin.so 但是，当我在单独的选项卡中打开文件时，文件难以辨认。人们会推荐什么来查看文件的内容，比如有许多有用示例的*.py核心文件？你到底想不想那样做 提前感谢。这是编译后的代码。它不是为了让人可读。在开发存储库中，您可能会找到相应的c源代码，但这需要大量挖掘。但是像np.sin这样的函数确实有文档（“文档”）。。。。。。非常感谢。