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将numpymatrix初始化为零或一个以外的东西: 我有以下代码： r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9)) 它创build一个宽度为x高度x 9matrix填充零。相反，我想知道是否有一个函数或方法来初始化他们，而不是NaN。有没有？而不必诉诸手动做循环等？谢谢

基准testing（使用BLAS的python与c ++）和（numpy）: 我想写一个广泛使用BLAS和LAPACK线性代数function的程序。由于performance是一个问题，我做了一些基准testing，并希望知道，如果我采取的方法是合法的。我可以这么说，三名参赛者想用简单的matrix – matrix乘法来testing他们的performance。参赛者是： Numpy，只使用dot的function。 Python，通过共享对象调用BLASfunction。 C ++，通过共享对象调用BLASfunction。脚本我为不同的维度i实现了matrix – matrix乘法。 i从5增加到500，增量为5，并且m1和m2的设置是这样的： m1 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32) m2 = numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32) 1. Numpy 使用的代码如下所示： tNumpy = timeit.Timer("numpy.dot(m1, m2)", "import numpy; from __main__ import m1, m2") rNumpy.append((i, tNumpy.repeat(20, 1))) 2. Python，通过共享对象调用BLAS 有了这个function _blaslib = ctypes.cdll.LoadLibrary("libblas.so") def Mul(m1, m2, i, r): no_trans = c_char("n") n = c_int(i) […]

在'for'循环中，i = i + 1和i + = 1有什么区别？: 我今天发现了一个奇怪的东西，想知道是否有人能够弄清楚这里有什么不同？ import numpy as np A = np.arange(12).reshape(4,3) for a in A: a = a + 1 B = np.arange(12).reshape(4,3) for b in B: b += 1 运行每个for循环后， A没有改变，但是B已经添加到每个元素。我实际上使用B版本写入一个for循环中的初始化NumPy数组。

NumPy数组就地转换: 给定一个int32的NumPy数组，我该如何将它转换为float32 ？所以基本上，我想这样做 a = a.astype(numpy.float32) 而不复制数组。它很大。这样做的原因是我有两个algorithm来计算a 。其中一个返回一个int32数组，另一个返回一个float32数组（这是两个不同的algorithm所固有的）。所有进一步的计算都假定a是一个float32的数组。目前我在通过ctypes调用的C函数中进行转换。有没有办法在Python中做到这一点？

PIL和numpy: 好吧，我正忙着将一个PIL图像对象来回转换为一个numpy数组，所以我可以比PIL的PixelAccess对象允许更快的逐像素转换。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： pic = Image.open("foo.jpg") pix = numpy.array(pic.getdata()).reshape(pic.size[0], pic.size[1], 3) 但我似乎无法弄清楚如何完成我所有的真棒转换后，将其加载回PIL对象。我知道putdata（）方法，但似乎不能让它的行为。有什么想法吗？

将pandas数据框转换为numpy数组，保留索引: 我有兴趣了解如何将pandas数据框转换为包含索引的numpy数组，并设置dtypes。 dataframe： label ABC ID 1 NaN 0.2 NaN 2 NaN NaN 0.5 3 NaN 0.2 0.5 4 0.1 0.2 NaN 5 0.1 0.2 0.5 6 0.1 NaN 0.5 7 0.1 NaN NaN 转换为数组返回： array([[ nan, 0.2, nan], [ nan, nan, 0.5], [ nan, 0.2, 0.5], [ 0.1, 0.2, nan], [ 0.1, 0.2, 0.5], [ […]

如何将一个numpy数组转换（并显示）一个图像？: 我已经创build了一个数组： import numpy as np data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8) data[256,256] = [255,0,0] 我想要做的是在512×512图像的中心显示一个红点。（至less要开始…我想我可以从那里找出其余的）

Python中的主成分分析: 我想使用主成分分析（PCA）降维。是numpy或scipy已经有了，还是我必须使用numpy.linalg.eigh推出自己的？我不只是想用奇异值分解（SVD），因为我的input数据是非常高维的（〜460维），所以我认为SVD比计算协方差matrix的特征向量要慢。我希望find一个预制的，debugging过的实现，它已经为什么时候使用哪种方法做出了正确的决定，也许还有其他我不知道的优化。

如何让PyLint识别numpy成员？: 我正在Python项目上运行PyLint。 PyLint对于找不到numpy成员抱怨很多。我怎样才能避免这一点，同时避免跳过会员检查。从代码： import numpy as np print np.zeros([1, 4]) 其中，当跑，我得到预期的： [[0.0.0.0]] 但是，pylint给我这个错误： E：3,6：Module'numpy'没有'零'成员（非成员）对于版本，我使用pylint 1.0.0（astroid 1.0.1，普通0.60.0），并尝试使用numpy 1.8.0。

nndary中的ndarray和array有什么区别？: ndarray和Numpy中的array什么区别？我在哪里可以findnumpy源代码中的实现？