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将numpy数组转换为元组

注意：这是要求通常的元组到数组转换的反转。 我必须将一个parameter passing给（包装的c ++）函数作为嵌套元组。 例如，下面的作品 X = MyFunction( ((2,2),(2,-2)) ) 而以下则不 X = MyFunction( numpy.array(((2,2),(2,-2))) ) X = MyFunction( [[2,2],[2,-2]] ) 不幸的是，我想使用的论点来作为一个numpy数组。 该数组对于某些N总是具有2×N的维数，这可能相当大。 有没有一种简单的方法将其转换为元组？ 我知道，我可以循环，创build一个新的元组，但宁愿如果numpy数组提供了一些很好的访问。 如果不能像我所希望的那样做得这么好，那么通过循环或者其他什么方式来做到最好的方法是什么？

ValueError：用一个序列设置一个数组元素

此代码： import numpy as p def firstfunction(): UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = [] MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean','dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean' ,'LVETMean','Z0Mean','StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean'] dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column] roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17]) trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64) myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64) conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], myMeans[6], myMeans[9] , myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12], myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]] UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray) secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray) return def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray): RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3] return firstfunction() 抛出这个错误消息： File "mypath\mypythonscript.py", line 3484, in secondfunction RRDuringArray […]

Consistenly创build相同的随机numpy数组

我正在等待另一位开发人员完成一段代码，该代码将返回值为-1,0或1的np数组形状（100,2000）。 与此同时，我想随机创build一个具有相同特性的数组，以便我可以在开发和testing中获得先机。 问题是，我希望这个随机创build的数组每次都是相同的，这样我就不会对每次重新运行我的进程时不断更改其值的数组进行testing。 我可以像这样创build我的数组，但有没有一种方法来创build它，以便每次都是一样的。 我可以腌制这个物体，把它取下来，但是不知道是否有另一种方法。 r = np.random.randint(3, size=(100, 2000)) – 1

Numpy：从二维数组中获取随机的一组行

我有一个非常大的二维数组，看起来像这样： a= [[a1, b1, c1], [a2, b2, c2], …, [an, bn, cn]] 使用numpy，是否有一个简单的方法来获得一个新的二维数组，例如从初始数组a（无replace），例如2个随机行？ 例如 b= [[a4, b4, c4], [a99, b99, c99]]

python中'和'（布尔）与'＆'（按位）之间的区别。 为什么在列表与numpy数组的行为差异？

什么解释列表与布尔运算和按位运算的差异numpy.arrays？ 我对Python中' & 'vs' and '的适当使用感到困惑，在下面的简单例子中进行了说明。 mylist1 = [True, True, True, False, True] mylist2 = [False, True, False, True, False] >>> len(mylist1) == len(mylist2) True # —- Example 1 —- >>>mylist1 and mylist2 [False, True, False, True, False] #I am confused: I would have expected [False, True, False, False, False] # —- Example 2 —- […]

列表成numpy数组列表

如何将列表的简单列表转换为numpy数组？ 行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素。

初始化一个numpy数组

有没有办法初始化一个形状的numpy数组，并添加到它？ 我将用一个列表示例来解释我需要的。 如果我想创build一个循环中生成的对象列表，我可以这样做： a = [] for i in range(5): a.append(i) 我想要做一个类似于一个numpy数组的东西。 我知道vstack，连接等。但是，这似乎需要两个numpyarrays作为input。 我需要的是： big_array # Initially empty. This is where I don't know what to specify for i in range(5): array i of shape = (2,4) created. add to big_array big_array应该有一个形状(10,4) 。 这个怎么做？ 编辑： 我想补充下面的说明。 我知道我可以定义big_array = numpy.zeros((10,4)) ，然后填写它。 但是，这需要事先指定big_array的大小。 我知道在这种情况下的大小，但如果我不知道呢？ 当我们使用.append函数来扩展python列表时，我们不需要事先知道它的最终大小。 我想知道是否有类似的东西存在从较小的数组创build一个更大的数组，从一个空数组开始。

从pandas的数据框中丢弃无限的值？

什么是最快/最简单的方法来从一个pandasDataFrame中删除nan和inf / -inf值，而无需重置mode.use_inf_as_null ？ 我希望能够使用subset和dropna参数，除了inf值被认为是缺less的，如： df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", with_inf=True) 这可能吗？ 有没有办法告诉dropna将inf纳入其缺失值的定义中？

在一维numpy数组中使用Numpy查找局部最大值/最小值

你可以build议从numpy / scipy模块function，可以在一维numpyarrays中find本地最大值/最小值？ 显然最简单的方法是看看最近的邻居，但我想有一个公认的解决scheme，是numpy发行版的一部分。

在NumPy中，MATLAB的repmat是什么？

我想使用NumPy： repmat([1; 1], [1 1 1])执行下面的MATLAB代码的等价物。 我将如何做到这一点？