問題タブ [numpy-ndarray]
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python - PIL画像をnumpy配列に変換する方法は？
了解しました。PIL画像オブジェクトをnumpy配列に前後に変換して、PILのPixelAccessオブジェクトよりも高速なピクセルごとの変換を実行できるようにしています。次の方法で、ピクセル情報を便利な3Dnumpy配列に配置する方法を理解しました。
しかし、すばらしい変換をすべて行った後、それをPILオブジェクトにロードする方法がわからないようです。私はそのputdata()方法を知っていますが、それを動作させることができないようです。
python - 通常のPythonリストに対するNumPyの利点は何ですか？
通常のPythonリストに対するNumPyの利点は何ですか？
約100の金融市場シリーズがあり、100x100x100=100万セルのキューブ配列を作成します。配列を標準誤差で埋めるために、各xを各yおよびzで回帰（3変数）します。
「大きなマトリックス」の場合、パフォーマンスとスケーラビリティの理由から、PythonリストではなくNumPyを使用する必要があると聞いています。実は、私はPythonリストを知っていて、それらは私のために機能しているようです。
NumPyに移行した場合のメリットは何ですか？
1000シリーズ（つまり、キューブ内に10億個の浮動小数点セル）がある場合はどうなりますか？
python - python/numpy でパーセンタイルを計算するにはどうすればよいですか?
シーケンスまたは 1 次元の numpy 配列のパーセンタイルを計算する便利な方法はありますか?
Excel のパーセンタイル関数に似たものを探しています。
NumPy の統計リファレンスを調べましたが、これが見つかりませんでした。私が見つけたのは中央値 (50 パーセンタイル) だけで、より具体的なものは見つかりませんでした。
python - 2つのnumpy配列を一斉にシャッフルするためのより良い方法
形状が異なるが、長さが同じ（リーディングディメンション）の2つのnumpy配列があります。対応する要素が引き続き対応するように、それぞれをシャッフルしたいと思います。つまり、主要なインデックスに関して一斉にシャッフルします。
このコードは機能し、私の目標を示しています。
例えば：
ただし、これは不格好で非効率的で低速であると感じ、配列のコピーを作成する必要があります。配列は非常に大きくなるため、その場でシャッフルしたいと思います。
これについてもっと良い方法はありますか？実行の高速化とメモリ使用量の削減が私の主な目標ですが、洗練されたコードもいいでしょう。
私が持っていたもう一つの考えはこれでした：
これは機能します...しかし、それが機能し続けるという保証はほとんどないので、少し怖いです-たとえば、numpyバージョン全体で存続することが保証されているようなもののようには見えません。
python - NumPy配列でN個の最大値のインデックスを取得するにはどうすればよいですか？
NumPyは、を介して配列の最大値のインデックスを取得する方法を提案しますnp.argmax。
同様のことをしたいのですが、N最大値のインデックスを返します。
たとえば、配列がある場合[1, 3, 2, 4, 5]、、は要素に対応するfunction(array, n=3)インデックスを返します。[4, 3, 1][5, 4, 3]
python - 2 つの 1 次元 NumPy 配列の連結
NumPyに 2 つの単純な 1 次元配列があります。numpy.concatenateを使用してそれらを連結できるはずです。しかし、以下のコードでこのエラーが発生します。
TypeError: Python スカラーに変換できるのは長さ 1 の配列のみです
コード
なんで？
python - 角かっこなしでNumpy配列を印刷するにはどうすればよいですか？
a = [1,2,3,4,5]に変換したいa_string = "1 2 3 4 5"。実際のnumpy配列はかなり大きい（50000x200）ので、使用for loopsが遅すぎると思います。
python - Numpy を使用して配列を N 個のチャンクに分割する
これがあります どのようにリストを均等なサイズのチャンクに分割しますか? 配列をチャンクに分割します。Numpyを使用して巨大な配列に対してこれをより効率的に行う方法はありますか?
python - numpyのndarrayとarrayの違いは何ですか?
Numpyのndarrayとの違いは何ですか? arrayそして、numpy ソース コードのどこで実装を見つけることができますか?
python - numpy np.array と np.matrix (パフォーマンス)
多くの場合、numpy を使用する場合、区別が煩わしく感じます。行列からベクトルまたは行を取り出してnp.arrays で操作を実行すると、通常は問題が発生します。
頭痛を軽減するために、簡単にするためnp.matrixに（すべての np.arrays を に変換するnp.matrix）だけを使用することがあります。ただし、パフォーマンスへの影響がいくつかあると思います。それらが何であるか、そしてその理由について誰かコメントできますか?
それらが両方ともボンネットの下の単なる配列である場合、要素アクセスは単に値を取得するためのオフセット計算であるように思われるため、ソース全体を読まないと違いが何であるかわかりません。
より具体的には、これが持つパフォーマンスへの影響は次のとおりです。
ありがとう