我需要计算numpyndarray矩阵中非NaN元素的数量。如何在Python中有效地做到这一点？这是我实现此目的的简单代码:importnumpyasnpdefnumberOfNonNans(data):count=0foriindata:ifnotnp.isnan(i):count+=1returncountnumpy中是否有内置函数？效率很重要，因为我正在做大数据分析。感谢您的帮助! 最佳答案 np.count_nonzero(~np.isnan(data))~反转从np.isnan返回的bool矩阵。np.count_non

(在这篇文章中，让np成为numpy的简写。)假设a是一个(n+k)维np.ndarray对象，对于一些整数n>1和k>1。(IOW，n+k>3是a.ndim).我想枚举a的第一个n维度；这意味着，在每次迭代中，枚举器/迭代器都会生成一对，其第一个元素是ii的n索引，第二个元素是ka[ii]处的维度子ndarray。当然，编写一个函数来执行此操作并不难(事实上，我在下面给出了这样一个函数的示例)，但我想知道这一点:doesnumpyprovideanyspecialsyntaxorfunctionsforcarryingoutthistypeof"partial"enumeration

我有一个numpy.ndarray类型的一维数组，我想知道它的最大条目的索引。找到最大值后，我使用peakIndex=numpy.where(myArray==max)找到峰的索引。但是我的脚本吐出的不是索引，而是peakIndex=(array([1293]),)我希望我的代码只输出整数1293。我怎样才能清理输出？ 最佳答案 除了使用numpy.where，您还可以使用numpy.argmax.peakIndex=numpy.argmax(myArray)numpy.argmax返回单个数字，即第一次出现的最大值的扁平化索引。如

这道题是关于根据某些列值过滤NumPyndarray。我有一个相当大的NumPyndarray(300000,50)，我根据某些特定列中的值过滤它。我有ndtypes，所以我可以按名称访问每一列。第一列名为category_code，我需要过滤矩阵以仅返回category_code在("A","B",“C”)。结果需要是另一个NumPyndarray，其列仍可通过dtype名称访问。这是我现在做的:index=numpy.asarray([row['category_code']in('A','B','C')forrowindata])filtered_data=data[index]

考虑形状为100x100x100的直方图，我想找到2个最大值a和b，以及它们的索引(a1,a2,a3)和(b1,b2,b3)，例如:hist[a1][a2][a3]=ahist[b1][b2][b3]=b我们可以很容易地通过hist.max()获取最大值，但是我们如何获取一个ndarray中的X个最大值呢？我知道人们通常使用np.argmax来检索值索引，但在那种情况下:hist.argmax().shape=()#singlevalueforiinrange(3):hist.argmax(i).shape=(100,100)我怎样才能得到一个形状(3)，一个每个维度有一个值的元组？

我正在尝试在aws实例中导入theano库以使用GPU。我已经使用boto编写了一个python脚本来自动执行aws设置，它基本上会从我的本地计算机对实例执行ssh，然后在我执行“python-c'importtheano'”的地方启动bash脚本启动GPU。但是我收到以下错误:ERROR(theano.sandbox.cuda):Failedtocompilecuda_ndarray.cu:libcublas.so.7.5:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory当我尝试在实例命令shell中直接导入theano模块时，它会自动

我有一个图像存储在一个numpy数组中，由imread()生成:>>>ndimarray([[[0,0,0],[4,0,0],[8,0,0],...,[247,0,28],[251,0,28],[255,0,28]],[[0,255,227],[4,255,227],[8,255,227],...,[247,255,255],[251,255,255],[255,255,255]]],dtype=uint8)>>>ndim.shape(512,512,3)我想有效地找到具有特定颜色值的像素的(x,y)坐标(或坐标)，例如>>>carray([32,32,109],dtype=uint8

[python3]我喜欢ndarray但我觉得用起来很烦人。这是我面临的一个问题。我想编写classArray来继承ndarray的大部分功能，但只有一种实例化方式:作为特定大小的零填充数组。我希望写:classArray(numpy.ndarray):def__init__(size):#Whatdohere?我想用一些参数调用super().__init__来创建一个零填充数组，但它不会工作，因为ndarray使用全局函数numpy.zeros(而不是构造函数)来创建一个零填充数组。问题:为什么ndarray在很多情况下使用全局(模块)函数而不是构造函数？如果我试图在面向对象的环境

我想知道是否可以分别获取ndarray的x和y维度。我知道我可以使用ndarray.shape来获取表示维度的元组，但我如何在x和y信息中将其分开？提前谢谢你。 最佳答案 您可以使用元组解包。y,x=a.shape 关于python-如何获得ndarray的x和y维度-Numpy/Python，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22490721/

我有一个二维numpy.array，其中第一列包含datetime.datetime对象，第二列包含整数:A=array([[2002-03-1419:57:38,197],[2002-03-1716:31:33,237],[2002-03-1716:47:18,238],[2002-03-1718:29:31,239],[2002-03-1720:10:11,240],[2002-03-1816:18:08,252],[2002-03-2323:44:38,327],[2002-03-2409:52:26,334],[2002-03-2516:04:21,352],[2002-03-