numpy-broadcasting

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我想从suitCounts中选择maxsuit中指定的第n个元素。我确实广播了maxsuit数组，所以我得到了一个结果，但不是所需的结果。任何建议，我在做什么概念错误，表示赞赏。我不明白np.choose(self.maxsuit[:,:,None]-1, self.suitCounts)的结果，这不是我正在寻找的结果。 >>> self.maxsuit Out[38]: array([[3,

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numpy数组的多个索引：IndexError：无法强制numpy.ndarray类型的slice条目为整数

有没有办法在numpy数组中执行多个索引，如下所述？ arr=np.array([55, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[np.arange(0,2):np.arange(5,7)] output: IndexError: too many indices for array Desired output: array([55,2,3,4,5],[2,3,4

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广播与numpy的

减少或扩展在下面的代码我们计算所有对给定的点之间的矢量的大小。为加快与NumPy此操作，我们可以使用广播 import numpy as np points = np.random.rand(10,3) pair_vectors = points[:,np.newaxis,:] - points[np.newaxis,:,:] pair_dists = np.linalg.norm(pai

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在Numpy中管理高维

我想写一个4个变量的函数：f(x1,x2,x3,x4)，每个都在不同的维度。这可以通过f(x1,x2[newaxis],x3[newaxis,newaxis],x4[newaxis,newaxis,newaxis])来实现。你知道更聪明的方法吗？

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向量化的NumPy linspace用于多个启动和停止值

我需要创建一个2D数组，其中每行可以以不同的数字开始和结束。假设给出每行的第一个和最后一个元素，并根据行的长度对所有其他元素进行插值。在一个简单的例子中，假设我想创建一个3X3的数组，其起点为0，但是不同的末端由下面的W给出： array([[ 0., 1., 2.], [ 0., 2., 4.], [ 0., 3., 6.]]) 是否有更好的方法来做到这一点比下面 D

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从边缘列表中累积“neigborhood”值numpy

我有一个无向网络，其中每个节点可以是k类型之一。对于每个节点i，我需要计算节点i具有每种类型的邻居数量。现在我用边列表来表示边，其中列是节点的索引。节点表示为矩阵，其中每列代表节点类型。如果一个节点的类型为k那么其他列的值为1,0。这是我目前的代码，这是正确的，但太慢了。 # example nodes and edges, both typically much longer nodes

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Numpy：在任意维上寻找非零值

看来我只是无法在Numpy中解决这个问题：我有一个矩阵，有任意数量的维度，以任意方式排序。在这个矩阵中，总有一个我感兴趣的维度（正如我所说的，这个维度的位置并不总是相同的）。现在，我想沿着这个维度找到第一个非零值。实际上，我需要该值的索引对值本身执行一些操作。一个例子：如果我的矩阵a是n x m x p，我感兴趣的是尺寸为1号，我会做这样的事情： for ii in xrange(a.shape

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在Python中向HDF5文件写入大量数字

我目前有一百万行数据集，每个数据集大约有10000列（可变长度）。现在我想将这些数据写入HDF5文件，以便稍后使用它。我得到这个工作，但它是令人难以置信的慢。即使1000个值也需要花费几分钟时间才能存储在HDF5文件中。我一直在寻找无处不在，包括SO和H5Py文档，但我真的找不到任何描述我的用例的东西，但我知道它可以完成。下面我做了一个演示的源代码来阐述什么我现在在做： import h5

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Numpy：如何矢量化应用于数据集的函数的函数形式的参数

最终，我想要删除下面代码中的所有显式循环，以便利用C中的numpy向量化和函数调用而不是python。下面是在python中使用numpy的简化。我有以下的二次函数： def quadratic_func(a,b,c,x): return a*x*x + b*x + c 我试图优化的选择，B，C具有相同的尺寸的给定输入数据x和输出数据y（当然，这应该通过线性回归来完成......

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NumPy ndarray广播形状（X，）与（X，1）

我有一个NumPy ndarray它是整形（32,1024），并保存32个信号测量，我想合并成一个1024个单元的长阵列，对于每个32都有不同的权重。我使用的是numpy.average，但我的权重很复杂，average根据抛出结果的总和来执行权重的归一化。看着平均代码，我意识到我可以通过将权重乘以信号数组然后对第一个轴进行求和来完成同样的任务。但是，当我尝试乘以（32，1024）信号数组乘以我