我正在寻找一个函数，它将两个列表作为输入，并返回Pearson相关性，以及相关性的重要性。

是否有一种快速的方法来“次扁平化”或只扁平化numpy数组中的一些第一个维度?例如，给定一个尺寸为(50,100,25)的numpy数组，结果尺寸为(5000,25)

我有一个非常大的2D数组，看起来像这样:使用numpy，是否有一种简单的方法来获得一个新的2D数组，例如，从初始数组a中随机抽取2行(没有替换)?e.g.

我需要从sklearn.ensemble中适合RandomForestRegressor。这段代码一直工作，直到我对数据(train_y)进行了一些预处理。错误信息如下:DataConversionW

这是一个简单的问题，但假设我有一个MxN矩阵。所有我想做的是提取特定的列，并将它们存储在另一个numpy数组中，但我得到无效的语法错误。代码如下:似乎上面这句话就足够了，但我觉得不行。我四处寻找，但没

我有一组数据，我想比较哪条线最能描述它(不同阶的多项式，指数或对数)。我使用Python和Numpy和多项式拟合有一个函数polyfit()。但我没有发现这样的函数的指数和对数拟合。有吗?或者如何解决

有时将行向量或列向量“克隆”到矩阵中是有用的。克隆的意思是转换行向量，比如变成一个矩阵或者一个列向量，比如into在MATLAB或八度音阶中，这很容易做到:我想在numpy中重复这一点，但不成功为什么

我已经使用了Numpy库中的zip函数对元组进行排序，现在我有了一个包含所有元组的列表。我已经修改了该列表，现在我想恢复元组，以便我可以使用我的数据。我该怎么做呢?

使用标准的Python数组，我可以执行以下操作:然而，我不能在numpy中做同样的事情。例如:我还研究了vstack，但当我在一个空数组上使用vstack时，我得到:那么我怎么做追加一个新行到一个空数

我要用Python做一个拉格朗日多项式来做一个项目。我用的是重心式的1来避免使用显式的for循环这与牛顿分差式的1相反。我遇到的问题是，我需要捕获除以0的除法，但Python(或者numpy)只是将其