问题标签 [numpy-ndarray]

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python - 如何将 PIL 图像转换为 numpy 数组?

好吧,我正在尝试将 PIL 图像对象来回转换为 numpy 数组,这样我就可以进行比 PILPixelAccess对象允许的更快的逐像素转换。我已经想出了如何通过以下方式将像素信息放置在有用的 3D numpy 数组中:

但是在我完成了所有很棒的转换之后,我似乎无法弄清楚如何将它加载回 PIL 对象中。我知道这种putdata()方法,但似乎无法让它发挥作用。

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python - 与常规 Python 列表相比,NumPy 有哪些优势?

与常规 Python 列表相比, NumPy有哪些优势?

我有大约 100 个金融市场系列,我将创建一个 100x100x100 = 100 万个单元格的立方体数组。我将对每个 x 与每个 y 和 z 进行回归(3 变量),以用标准误差填充数组。

我听说对于“大型矩阵”,出于性能和可扩展性的原因,我应该使用 NumPy 而不是 Python 列表。问题是,我知道 Python 列表,它们似乎对我有用。

如果我迁移到 NumPy 会有什么好处?

如果我有 1000 个系列(即立方体中有 10 亿个浮点单元)怎么办?

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python - 如何使用 python/numpy 计算百分位数?

有没有一种方便的方法来计算序列或一维 numpy 数组的百分位数?

我正在寻找类似于 Excel 的百分位函数的东西。

我查看了 NumPy 的统计参考,但找不到这个。我能找到的只是中位数(第 50 个百分位数),但没有更具体的东西。

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python - 更好的方法来统一打乱两个 numpy 数组

我有两个不同形状的 numpy 数组,但长度相同(前导维度)。我想对它们中的每一个进行洗牌,以使相应的元素继续对应——即根据它们的前导索引统一洗牌。

此代码有效,并说明了我的目标:

例如:

然而,这感觉笨重、低效且缓慢,并且需要制作数组的副本——我宁愿将它们就地洗牌,因为它们会很大。

有没有更好的方法来解决这个问题?更快的执行和更低的内存使用是我的主要目标,但优雅的代码也会很好。

我的另一个想法是:

这行得通......但它有点可怕,因为我看不到它会继续工作 - 例如,它看起来不像保证在 numpy 版本中存活的那种东西。

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python - 如何在 NumPy 数组中获取 N 个最大值的索引?

NumPy 提出了一种通过 获取数组最大值索引的方法np.argmax

我想要类似的东西,但返回N最大值的索引。

例如,如果我有一个数组,[1, 3, 2, 4, 5],function(array, n=3)将返回[4, 3, 1]对应于元素的索引[5, 4, 3]

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python - 连接两个一维 NumPy 数组

我在NumPy中有两个简单的一维数组。我应该能够使用numpy.concatenate连接它们。但我收到以下代码的此错误:

TypeError:只有长度为 1 的数组可以转换为 Python 标量

代码

为什么?

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python - 如何打印不带括号的 Numpy 数组?

我想转换a = [1,2,3,4,5]a_string = "1 2 3 4 5". 真正的 numpy 数组非常大(50000x200),所以我认为使用for loops速度太慢。

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python - 使用 Numpy 将数组分区为 N 个块

有这个你如何将列表分成大小均匀的块? 用于将数组拆分为块。无论如何,对于使用 Numpy 的巨型阵列,是否可以更有效地执行此操作?

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python - numpy中的ndarray和array有什么区别?

ndarrayNumpy和Numpy有什么区别array?我在哪里可以找到 numpy 源代码中的实现?

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python - numpy np.array 与 np.matrix (性能)

通常在使用 numpy 时,我发现这种区别很烦人——当我从矩阵中取出一个向量或一行,然后用np.arrays 执行操作时,通常会出现问题。

为了减少头痛,为了简单起见,我有时只是使用np.matrix(将所有 np.arrays 转换为np.matrix)。但是,我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论那些可能是什么以及原因吗?

似乎它们都只是引擎盖下的数组,那么元素访问只是获取值的偏移量计算,所以如果不阅读整个源代码,我不确定可能会有什么区别。

更具体地说,这对性能有何影响:

谢谢