numpy中如何去出最大的几个数的位置 / 张生荣

python numpy 部分排序寻找最大的前几个数的方法

如下所示: import numpy as np K=4 a = np.array([0, 8, 0, 4, 5, 8, 8, 0, 4, 2]) a[np.argpartition(a,-K)[-K ...

Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返 ...

目录摘要: 一.股票相关性分析二.多项式三.求极值的知识摘要: NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选 ...

artDialog是一个基于javascript编写的对话框组件,它拥有精致的界面与友好的接口. 前言: 自适应内容 artDialog的特殊UI框架能够适应内容变化,甚至连外部程序动态插入的内容它仍 ...

linspace 函数是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1) ...

np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅 ...

索引和切片一维数组一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制 ...

在numpy的ndarray类型中,似乎没有直接返回特定索引的方法,我只找到了where函数,但是where函数对于寻找某个特定值对应的索引很有用,对于返回一定区间内值的索引不是很有效,至少我没有弄明 ...

利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组.矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储. 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下, ...

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 举例说明: imp ...

Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组ar ...

环境:Windows, Python2.7 一维情况: <span style="font-size:14px;">>>> import numpy ...

Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck.vstack.dstack.row_stack.column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的 ...

直接使用Python来实现向量的相加 # -*-coding:utf-8-*- #向量相加 def pythonsum(n): a = range(n) b = range(n) c = [] for ...

这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题.在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程.查阅资料的过程中找到了一个极 ...

在程序设计中,时常会遇到数据的唯一化.相同.相异信息的提取等工作,在格式化的向量存储矩阵中南,numpy能够提供比较不错的快速处理功能. 1,唯一化的实现: In [63]: data = np.ar ...

如下所示: <span style="font-size:18px;"> </span> import numpy as np import seaborn ...

有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至 ...

接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复,尤其是各种运算.不过,简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式,其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理. ...

numpy中矩阵选取子集或者以条件选取子集,用mask是一种很好的方法简单来说就是用bool类型的indice矩阵去选择, mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool ...

在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多. 下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件 ...