给定一个一维索引数组：a = array([1, 0, 3]) 我想将其作为一个二维数组进行one-hot编码：b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])

我有两个不同形状但长度相同（前导维度）的numpy数组。我想对它们每个数组进行洗牌，以便相应元素继续相应 — 即根据它们的前导索引同时洗牌。 这段代码可以实现我的目标：def shuffle_in_unison(a, b): assert len(a) == len(b) s...

在Python中，我如何创建一个任意形状的numpy数组，填充所有元素为True或所有元素为False？

有一个针对分割列表为均匀大小的块的问题。是否有更高效的方法，可以使用Numpy来处理大型数组？

我已经阅读了np.unravel_index的文档，并尝试使用这个函数，但是我无法弄清楚它在做什么。

如何更符合Python风格地在数组末尾填充零？def pad(A, length): ... A = np.array([1,2,3,4,5]) pad(A, 8) # expected : [1,2,3,4,5,0,0,0] 实际上，在我的使用情况中，我想将数组填充到最接...

matrix类在NumPy中的状态是什么？ 我一直被告知应该使用ndarray类。在我编写新代码时，使用matrix类是否值得/安全？我不理解为什么应该使用ndarray而不是matrix。

我对 .shape 函数有一个简单的问题，它让我很困惑。a = np.array([1, 2, 3]) # Create a rank 1 array print(type(a)) # Prints "<class 'numpy.ndarray'>" pr...

有人能解释一下NumPy中axis参数的作用吗？我感到非常困惑。 我试图使用函数 myArray.sum(axis=num) 起初，我认为如果数组本身是3维的，axis=0将返回三个元素，这些元素由相同位置上所有嵌套项的总和组成。如果每个维度包含5个维度，则我期望axis=1 返回五个元素...

我想把 a = [1,2,3,4,5] 转换成 a_string = "1 2 3 4 5"。由于真实的 numpy 数组非常大 (50000x200)，所以我认为使用 for 循环 太慢了。