numpy中矩阵合并的实例
python中科学计算包numpy中矩阵的合并，需要用到如下两个函数：列合并：np.column_stack() ，其中函数参数为一个tuple行合并：np.row_stack()，其中函数参数为一个tuple>>> import numpy as np>>> a = np.arange(8).reshape(4, -1)>>> print(a)[[0 1] [2 3] [4 5] [6 7]]>>> b = np.arange(8, 16).reshape(4, -1)>>> print(b)[[ 8 9...
2024-01-10numpy中索引和切片详解
索引和切片一维数组一维数组很简单，基本和列表一致。它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。import numpy as np #导入numpyarr = np.arange(10) #类似于li...
2024-01-10在numpy数组中绘制多边形
我正在尝试绘制这样的多边形：In [1]: canvas = numpy.zeros((12, 12), dtype=int)In [2]: mahotas.polygon.fill_polygon( ...: [(1, 1), (1, 10), (10, 10), (10, 1)], ...: canvas)In [3]: canvasOut[3]: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1...
2024-01-10如何在numpy中反转排列数组
给定一个自索引（不确定这是否是正确的术语）的numpy数组，例如：a = np.array([3, 2, 0, 1])这表示此排列（=>是箭头）：0 => 31 => 22 => 03 => 1我正在尝试制作一个表示逆变换的数组，而没有在python中“手动”进行，也就是说，我想要一个 纯粹的 numpy解决方案。在上述情况下，我想要的结果是：array([2, 3...
2024-01-10
Numpy中的flatten()
小白一个，最近刚刚开始接触深度学习，用的书籍是深度学习入门（基于Python的理论与实现），在最下方。写这个博客的目的便是希望自己每天能够坚持学习一些课外的知识并记录下来，将来回过头再看看自己的博客，记忆满满！在学习本书第一章的时候遇到了关于Numpy的小知识--flatten()：定义二维数...
2024-01-10在numpy数组中查找最接近的值
是否有numpy-thonic方法（例如函数）在数组中查找最接近的值？例：np.find_nearest( array, value )回答：import numpy as npdef find_nearest(array, value): array = np.asarray(array) idx = (np.abs(array - value)).argmin() return array[idx]array = np.random.random(10)print(array)# [ ...
2024-01-10从文本文件读取数据到numpy数组
我有一个包含一些元数据的文件，然后是包含2个带有标题的列的实际数据。在numpy中使用genfromtxt之前，是否需要将两种类型的数据分开？还是可以以某种方式拆分数据？将文件指针放在标题上方行的末尾，然后从那里尝试genfromtxt怎么办？谢谢该文件的格式如下所示： &SRS<MetaDataAtStart>multiple=TrueWaveleng...
2024-01-10
PySimpleGUI 中文手册（常用部分）
windowwindow = sg.Window("Windows-like program",layout)window.disappear() # 窗口隐藏window.reappear() # 窗口展示window = sg.Window('My window with tabs', layout, font=("宋体", 15),default_element_size=(50,1)) # 字体为宋体，大小5默认窗口大小为50宽1高可用控件列表使用方法：直接sg.Text()即可Text # 文本...
2024-01-10用广播减去numpy中每一行的平均值
我尝试使用广播减去numpy中矩阵的每一行的平均值，但出现错误。知道为什么吗？这是代码：from numpy import *X = random.rand(5, 10)Y = X - X.mean(axis = 1)错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,10) (5,)谢谢！回答：该mean方法是 归约运算，表示将一维数字集合转换为单个数字。当您沿轴对...
2024-01-10对numpy中的数组条件筛选功能详解
在程序设计中，时常会遇到数据的唯一化、相同、相异信息的提取等工作，在格式化的向量存储矩阵中南，numpy能够提供比较不错的快速处理功能。1，唯一化的实现：In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean'])In [64]: dataOut[64]:array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'], dtype='|S7')...
2024-01-10如何根据numpy中的条件拆分数组？
例如，我有一个ndarray是：a = np.array([1, 3, 5, 7, 2, 4, 6, 8])现在，我想a分为两部分，一个是所有数字<5，另一个是所有> = 5：[array([1,3,2,4]), array([5,7,6,8])]当然，我可以遍历a并创建两个新数组。但是我想知道numpy是否提供了一些更好的方法？类似地，对于多维数组，例如array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7...
2024-01-10Numpy 中的矩阵求逆实例
1. 矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2. 矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matr...
2024-01-10计算 Numpy 中的第 n 个离散差
要计算沿给定轴的第 n 个离散差，请使用Python Numpy 中的方法。第一个差异由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更高的差异通过递归使用 diff 计算。MaskedArray.diff()该函数返回第 n 个差异。输出的形状与 a 相同，但沿轴的尺寸小于 n。输出的类型与 a 的任意两个元素的差值的类型相同。在大多数情况下，这...
2024-01-10在Numpy中检查矩阵是否对称
我正在尝试使用(a,tol=1e-8)返回布尔值的参数制作一个函数，该值告诉用户矩阵是否对称（对称矩阵等于其转置矩阵）。到目前为止，我有：def check_symmetric(a, tol=1e-8):if np.transpose(a, axes=axes) == np.transpose(a, axes=axes): return Truedef sqr(s): rows = len(s) for row in sq: if len(row) != rows: ...
2024-01-10使用numpy查找矩阵中所有元素为零的行
我的numpy矩阵很大M。矩阵的某些行的所有元素均为零，我需要获取这些行的索引。我正在考虑的天真的方法是遍历矩阵中的每一行，然后检查每个元素。但是，我认为有一种更好，更快的方法可以使用来完成此操作numpy。希望您能提供帮助！回答：这是一种方法。我认为numpy已使用导入import numpy as np。...
2024-01-10从numpy数组中取出满足条件的元素示例
例如问题：从 arr 数组中提取所有奇数元素。input：arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])output: #> array([1, 3, 5, 7, 9])Solution:#Input >>> arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #Solution arr = arr[arr % 2 == 1] >>> array([1, 3, 5, 7, 9])这是对奇数元素的提取，其他条件同理，在这个...
2024-01-10numpy向空的二维数组中添加元素的方法
直接上代码了x = np.empty(shape=[0, 4], int)x = np.append(x, [[1,2,3,4]], axis = 0)x = np.append(x, [[1,2,3,4]], axis = 0)这样就添加了两行4列的数据了。注意append里面是两层括号，这个非常重要，如果漏掉了就不是二维数组了，用axis的时候就会报维度不匹配。以上这篇numpy向空的二维数组中添加元素的方法就是小编分享...
2024-01-10在 Numpy 中按元素划分参数
要真正按元素划分参数，请使用Python Numpy 中的方法。arr1 被认为是股息数组。arr2 被认为是除数数组。numpy.true_divide()out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件通过输入...
2024-01-10通过索引将numpy数组中的值设置为NaN
我想在numpy数组中设置特定值NaN（以将它们从按行均值计算中排除）。我试过了import numpyx = numpy.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0]])cutoff = [5, 7]for i in range(len(x)): x[i][0:cutoff[i]:1] = numpy.nan看着x，我只会看到-9223372036854775808我的期望NaN。我想到了一个替代方案：fo...
2024-01-10如何检查numpy数组中的所有值是否非零？
在这个程序中，我们必须检查 numpy 数组中的所有值是否为零。如果所有元素都不为零，则输出为“真”。否则，输出为“假”。在为这个程序实现算法之前最重要的一步是安装 numpy。以下是从命令提示符安装 numpy 的命令：pip install numpy示例输入：[1,2,3,4]输出：True输入：[0,1,2,3]输出：False解释我们将使...
2024-01-10在Numpy中将行向量转换为列向量
假设我有一个形状为（1，256）的行向量。我想将其转换为形状为（256，1）的列向量。您在Numpy中会如何做？回答：您可以使用操作来执行此操作：例：In [2]: a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])In [5]: a.shapeOut[5]: (3, 2)In [6]: a_trans = a.T #or: np.transpose(a), a.transpose()In [8]: a_trans.shapeOut[8]: (2, 3)In [7]: a_tran...
2024-01-10Numpy中对向量、矩阵的使用详解
在下面的代码里面，我们利用numpy和scipy做了很多工作，每一行都有注释，讲解了对应的向量/矩阵操作。归纳一下，下面的代码主要做了这些事：创建一个向量创建一个矩阵创建一个稀疏矩阵选择元素展示一个矩阵的属性对多个元素同时应用某种操作找到最大值和最小值计算平均值、方差和标准...
2024-01-10在numpy数组中向前填充NaN值的最有效方法
回答：作为一个简单的示例，请考虑arr以下定义的numpy数组：import numpy as nparr = np.array([[5, np.nan, np.nan, 7, 2], [3, np.nan, 1, 8, np.nan], [4, 9, 6, np.nan, np.nan]])其中，arr像这样在控制台输出：array([[ 5., nan, nan, 7., 2.], [ 3., nan, 1.,...
2024-01-10关于Numpy中的行向量和列向量详解
行向量方式1import numpy as npb=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1))print(b,b.shape)结果：(array([[1, 2, 3]]), (1, 3))方式2import numpy as npb=np.array([[1,2,3]]) #两层'[]'print(b,b.shape)结果(array([[1, 2, 3]]), (1, 3))列向量方式1import numpy as npa=np.array([1,2,3]).reshape((-...
2024-01-10numpy的文件存储.npy .npz 文件详解
Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。将数组以二进制格式保存到磁盘np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。import numpy as npa=np.arange(5)np.save('test.npy',a)这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文...
2024-01-10
