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使用numpy.frompyfunc通过参数向python函数添加广播
从像db这样的数组(大约是(1e6,300))和mask = [1,0,1]向量,我在第一列中将目标定义为1. 我想创建一个out向量,其中包含db中相应行与mask和target == 1匹配的向量,以及其他地方的零. db = np.array([ # out for mask = [1, 0, 1] # target, vector # [1, 1, 0, 1]python – numpy中结构化数组的元素明智之和
我想知道是否有可能执行两个相同形状的结构化numpy数组的元素和(或其他操作). arr1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4]], dtype=[("x", "f8"),("y", "f8")]) arr2 = np.array([[5,4,3],[9,6,4]], dtype=[("x", "f8"),("y", "f8")python – 使用__numpy_ufunc __()
我正在尝试使用here in the Numpy v1.11 docs解释的__numpy_ufunc __()方法来覆盖ndarray的子类上的numpy ufuncs的行为,但它似乎永远不会被调用.尽管指南中列出了这个用例,但我找不到任何实际使用__numpy_ufunc __()的例子.有没人试过这个？这是一个最小的例子： # Check python