相关疑难解决方法(0)

我有两个numpy数组,定义网格的x和y轴.例如:

x = numpy.array([1,2,3])
y = numpy.array([4,5])

我想生成这些数组的笛卡尔积来生成:

array([[1,4],[2,4],[3,4],[1,5],[2,5],[3,5]])

在某种程度上,由于我需要在循环中多次执行此操作,因此效率不高.我假设将它们转换为Python列表并使用itertools.product并返回到numpy数组并不是最有效的形式.

给定以下数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
df = pd.DataFrame(data=a, columns=['a','b','c','d'])

我想产生以下结果：

df([[ NaN,  1,  2,  3],
    [ NaN,  NaN,  6,  7],
    [ NaN,  NaN,  NaN, 11],
    [ NaN,  NaN,  NaN,  NaN]])

到目前为止，我尝试使用np.tril_indicies，但是它仅适用于将df转换为numpy数组的情况，并且仅适用于整数分配（不适用于np.nan）：

il1 = np.tril_indices(4)
a[il1] = 0

给出：

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 0,  0,  6,  7],
       [ 0,  0,  0, 11],
       [ 0,  0,  0,  0]])

...这几乎是我在寻找的东西，但是在分配NaN时bar之以鼻：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

而：

df[il1] = 0 …