问题标签 [numpy-ndarray]
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python - Transforming a row vector into a column vector in Numpy
Let's say I have a row vector of the shape (1, 256). I want to transform it into a column vector of the shape (256, 1) instead. How would you do it in Numpy?
python - 零填充numpy数组
在最后用零填充数组的更pythonic方法是什么？
在我的实际用例中，实际上我想将数组填充到最接近 1024 的倍数。例如：1342 => 2048, 3000 => 3072
python - 非零值的 Numpy 平均值
我有一个大小为 N*M 的矩阵，我想找到每一行的平均值。值是从 1 到 5，没有任何值的条目设置为 0。但是，当我想使用以下方法找到平均值时，它给了我错误的平均值，因为它还计算具有值的条目0。
我怎样才能得到只有非零值的平均值？
python - 如何将numpy数组值复制到更高的维度
我在 2d 中有一个 (w,h) np 数组。我想制作一个值大于 1 的 3d 维度，并将其值沿 3rd 维度复制。我希望广播能做到，但它不能。这就是我的做法
有更快的方法吗？
python-3.x - 就地执行 numpy exp 函数
如标题所示，我需要numpy.exp在一个非常大的 ndarray 上执行，比如说ar，并将结果存储在ar自身中。可以就地执行此操作吗？
arrays - Python Numpy 重复一个范围数组
所以说我这样做
这使
但我能做什么
要得到
python - numpy.where 函数有什么问题？
我在下面给出了一个 numpy 数组（2 个元素列表的列表）a，并且我有一个[30.94, 0.]要查找的 2 个元素的列表。
当我执行以下操作时，我没有得到想要的结果。为什么？
但我明白了
这不是真的。
python - 从 numpy 矩阵中提取一行
我目前正在测试一个 NN 实现，其中训练数据存储在 numpy 矩阵中。
输入数据目前看起来像这样，我必须将每一行输入我的神经网络..
它接受形状的输入（无，400）。
我如何取出一行，这样我从矩阵中取出的数组有 400 个条目，或者 400 列和 1 行？
我试过了
python - NumPy 堆栈或将数组附加到数组
我从 NumPy 开始。
给定两个np.arraysqueu和new_path：
我的目标是获得以下内容queu：
我试过了：
和
但两者都在提高
除连接轴外的所有输入数组维度必须完全匹配
我没有得到 NumPy 的哲学。我究竟做错了什么？
python - 将矩阵与列向量进行比较
下面的数组“A”和向量“B”是 pandas 数据框的一部分。
我有一大堆A表格：
我有一个B形式的向量：
如何以 python 方式比较 A 和 B 的每一列。我试图获取 A < B 比较的真/假值以获得以下结果：
我可以做列表理解语法，但有没有更好的方法来解决这个问题。我的数组 A 和 B 非常大。