我有一个2D NumPy数组，想用255.0替换其中大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基本的方法是:最简洁和python化的方法是什么?是否有更快(可能不那么简洁和/或不那么python化)的方法

我有以下代码:它创建了一个宽x高x 9的矩阵，全是0。相反，我想知道是否有一个函数或方法，以一种简单的方式将它们初始化为nan。

在Python中，我如何创建一个numpy数组的任意形状填充全真或全假?

SciPy似乎在它自己的命名空间中提供了NumPy的大部分(但不是所有[1])函数。换句话说，如果有一个名为numpy的函数。Foo，几乎可以肯定有一个sciy。Foo。大多数情况下，两者看起来完全相

当我将两个大小为(n x n)*(n x 1)的numpy数组相乘时，我得到一个大小为(n x n)的矩阵。遵循正常的矩阵乘法规则，期望得到一个(n x 1)向量，但我根本找不到关于如何在Python

让我们假设我们有一个数据集，它大概是Therefore we have a variation of 20% of the dataset. My first idea was to use the

Python中是否有SciPy函数或NumPy函数或模块来计算给定特定窗口的1D数组的运行平均值?

是否有一种方便的方法来计算一个序列或一维numpy数组的百分位数?我正在寻找类似Excel的百分位数函数。我在NumPy的统计参考中找不到这个。我所能找到的是中位数(第50百分位)，但没有更具体的东西

为什么要做下面的代码示例:.．.都给出以下错误?ValueError:使用序列设置数组元素。

从Udacity的深度学习课程中，y_i的softmax仅仅是指数除以整个Y向量的指数之和:其中S(y_i)是y_i的软最大函数e是指数函数j是no。输入向量Y中的列。我试过以下几种方法:返回:但建议