代码正在运行。但是，存在一些差异，我无法获得所需的输出量。有人可以帮忙吗？<a href="https://i.stack.i
我有一个 NetCDF 文件，其中包含指定坐标（由 110804 个节点组成的不规则网格）随时间变化的风况（速度
如果我使用 <code>np.concatenate</code> 加入这个 1x5 数组
<pre><code>array([True , False, False, True , True ])
</code></p
我有一个自定义 dtype，它由两个无符号整数值组成：
<pre><code>dt = np.dtype([('A', np.uint8), ('B'
假设我在 5 个地方（名称如 [0,1,2,3,4]）之间得到了一个距离矩阵，它是 5 \times 5 2D 数组
<pre><code>f = np.
我试图通过使用 numpy 数组使我的程序更快，但是我一直试图以向量的形式修改 vanilla python，它给了我错
我有一个像这样的 3D NumPy 数组：
<pre><code>[[[4 1 5 2 5 5 7 8 9 7]
[7 4 2 4 7 8 4 1 3 5]
[6 1 2 1 1 1 2 3 7 6]
[5 5
所以我创建了一个名为“Item_Visibility_bins”的新列，并想将其标记为低可视化、可视化、高可视化。基于
我想把这个 for 循环变成一个 numpy 函数。 <code>y_mean</code> 函数从 <code>numbers</code> 中一次检查 <code>list_</co
假设我有以下 numpy 字符串数组：
<pre><code>a = numpy.array(['apples', 'foobar', ‘bananas’, 'cowbo
我有一组 3d 点的函数值，即我知道 <code>f(x,y,z)</code>。现在我想在一组不同的点 <code>(x',y')</code> 处
我想获得由 number 定义的每个第 n 个数字的标准偏差。所以它需要列表中每第 5 个数字的标准偏差。那么
当我运行此代码时，它有一个类型错误。我不知道如何解决这个问题。请帮我解决这个问题。我有一个
我有图像数据，我用它来训练我使用 SIFT 的机器学习，但我的数据有问题，有些图像包含 0 个图像描述
我正在为我正在制作的程序而苦苦挣扎，因为我必须将我从循环中获得的值存储在数组中。
我试图
我有一个函数 <code>f</code>，我想将它应用于任意形状和有序的 NumPy 数组 <code>x</code> 的所有元素。由于函
我有一个条目乱序的矩阵。例如，<code>A = [a1, a2]</code> 是具有分区 a1 和 a2 的典型矩阵（a1 和 a2 不一定是
这是我的代码
<pre><code>import numpy
a = numpy.arange(0.5, 1.5, 0.1, dtype=numpy.float64)
print(a)
print(a.tolist())
>>&
假设我有一个像下面这样的 2D numpy 数组
<pre><code>dat = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8])
</code></pre>
我想得
假设我有以下数组列表
<pre><code>dat = [np.array([[1,2],[3,4]]), np.array([[5,6]]), np.array([[1,2],[7,8],[2,3]]), np.array(
