所以假设我有一个2x2x2x2x2 numpy数组G.我想根据参数a和b创建一个切片函数(其中a和b是索引). 例如,如果a = 0且b = 2,我希望函数返回G [0,：,0,：,].这可能吗？解决方法:您可以创建切片列表：idx = [0 if i in axes else slice(None) for i in range(G.ndim)]然后返回G [idx]：import numpy as np np.random.seed(2015)def getslice(G, axes):idx = [0 if i in axes else slice(None) for i in range(G.ndim)]return G[idx]G = np.r...
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。变换了二分查找的条件，输入的数组不是排序的，而是排序数组的一个旋转。同时要考虑到数组中有相同数字的特例。 class Solution:def min_number_in_rotate_array(self, array):if not array:return Falseif len(array) == 1:return array[0]low, high = 0, len(array)-1while low <= high:mid = (...
我正在尝试填充矩阵的偏移对角线：loss_matrix = np.zeros((125,125))np.diagonal(loss_matrix, 3).fill(4)ValueError: assignment destination is read-only两个问题： 1)如果不迭代索引,如何设置numpy数组的偏移对角线？ 2)为什么np.diagonal的结果只读？ numpy.diagonal的文档读取：“在NumPy 1.10中,它将返回读/写视图,写入返回的数组将改变原始数组.”np.__version__'1.10.1'解决方法:根据NumPy问题跟踪器上的discussion判断,...
我假设@是点方法的简写.什么促使设计决定阻止带有shape()的数组的乘法？In [6]: a = np.ones((2,1))In [7]: a.dot(1) Out[7]: array([[ 1.],[ 1.]])In [8]: a @ 1 --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-398cff4c0ec9> in <module>() ----> 1 a @ 1ValueError: Scalar operands are not al...
我正在写一些涉及大量噪音的东西,我试图删除,但为了做到这一点,我最初使用掩码,但我使用掩码分析数据的方式. 完成屏蔽,我想提取未屏蔽的数据,对此进行运行分析,然后使用原始顺序重建数组.array([[3, 0, 3],[6, 7, 2],[2, 5, 0],[2, 1, 4]])制作面具array([[-, -, -],[6, 7, 2],[-, -, -],[2, 1, 4]])提取值array([[6, 7, 2],[2, 1, 4]])做分析 重建数组array([[-, -, -],[6, 7, 2],[-, -, -],[2, 1, 4]])我希望有一种有效的方法,因...
我有一个大的numpy 3d数组(10000,3,3).其中我想找到每个区域的中心坐标(具有相同数字的簇).每个子阵列可以具有1,2,3或4个区域. 我的数组的一个子集是：largearray= array([[[1, 0, 0],[0, 0, 2],[3, 0, 2]],[[0, 0, 4],[0, 0, 4],[0, 0, 4]],[[5, 0, 0],[5, 0, 6],[0, 6, 6]],[[7, 0, 8],[0, 0, 0],[9, 0,10]]])我想要的输出是子阵列的位置以及代表中心的x和y坐标：#output: array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 1.5, 2.], [ 0., 2., 0.],...
奇怪的问题是,我有一个3D阵列充满标签(比如说1-36),名为labelled_stack.这些只是数组中的值等于给定标签的区域.带有5个标签的快速2D示例如下：labelled_stack = (0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)(0 1 1 0 0 0 2 2 2 0)(0 1 0 0 3 0 0 2 2 0)(0 0 0 3 3 0 0 0 0 0)(0 4 0 0 3 0 0 0 5 0)(0 4 0 0 0 0 5 5 5 0)(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)但想象一下它的阵容…… 我已经尝试使用cv2.imwrite和scipy.misc.imsave来保存堆栈,但是当我这样做然后打开它们...
所以我有一个包含100个元素的数组：a = np.empty(100)如何填写一系列数字？我想要这样的东西：b = a.fill(np.arange(1, 4, 0.25))所以我希望它继续填充该范围的值,直到它达到它的大小 谢谢解决方法:np.put将b中的值放入目标索引ind中.如果v比ind短,则根据需要重复其值：import numpy as npa = np.empty(100) b = np.arange(1, 4, 0.25) ind = np.arange(len(a)) np.put(a, ind, b) print(a)产量[ 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2....
我有以下数组：a = [10, 31, 30, 11, 17, 12, 22, 25, 85, 17, 21, 43] b = [0, 1, 4, 6]我想基于数组b给出的索引来掩盖a.这意味着获得：c = [True, True, False, False, True, False, True, False, False, False, False, False]解决方法: In [524]: a=np.array([10, 31, 30, 11, 17, 12, 22, 25, 85, 17, 21, 43]) In [525]: b=np.array([0, 1, 4, 6])要在b索引处创建一个为True的布尔值c,只需使用：In [526]: c=np.zeros(a.shape...
我有一个int数组,我想转换为日期类型对象：[[19480916 19480901 19480917 19480901 19480901 19481019][19480917 19480916 19481019 19480922 19480922 19490902][19481004 19480917 19481021 19480924 19481004 19501124]]我有以下代码,它应该遍历数组并将每个数字转换为日期对象并将其附加到新列表：Date_List = [] from datetime import date, datetime, timedelta for s in myArray:date1 = datetime(year=int(s[0:4]), month=...
我可以使用numpy.mgrid如下：a = numpy.mgrid[x0:x1, y0:y1] # 2 dimensional b = numpy.mgrid[x0:x1, y0:y1, z0:z1] # 3 dimensional现在,我想以编程方式在括号中创建表达式,因为我不知道我是否有1,2,3或更多维度.我正在寻找类似的东西：shape = np.array([[x0, x1], [y0, y1], ... maybe more dimensions ...]) idx = (s[0]:s[1] for s in shape) a = numpy.mgrid[idx]这至少在第二行中出现语法错误.如何以编程方式正确生成这些索...
我有一个大图像A和一个较小的图像B,都表示为2-D numpy数组.我想使用A作为画布,并在其上面写出B的翻译副本,以六边形排列.我无法理解的部分是如何处理它,使图像垂直和水平包裹 – 基本上我想要的是将(填充的,必要的)子图像定期镶嵌到圆环上. 我已经看过numpy.take和numpy.roll的讨论了wrapping around slices in Python / numpy,它告诉我如何访问和返回一个数组的包装切片的副本,但我想分配给那个,即对于任意整数rowOffset和columnOf...
我有一个制表符分隔的csv数据集如下：1 2 3 4 5 6 [0, 1, 2, 3, 4, 5] 3 1 2 6 4 5 [2, 0, 1, 5, 3, 4] 7 8 9 10 11 6 [0, 1, 2, 3, 4, 5] 10 11 9 8 7 6 [3, 4, 2, 1, 0, 5] 12 13 4 14 15 6 [0, 1, 2, 3, 4, 5] 13 4 14 12 ...
我有一个Pandas DataFrame,如下所示：values max_val_idx 0 np.array([-0.649626, -0.662434, -0.611351]) 2 1 np.array([-0.994942, -0.990448, -1.01574]) 1 2 np.array([-1.012, -1.01034, -1.02732]) 0df [‘values’]包含固定长度为3个元素的numpy数组df [‘max_val_idx]包含相应数组的最大值的索引 由于已经给出了每个数组的最大元素...
我正在研究一个代码,它将为3D打印创建一个可视的Sierpinski三角形,为了使它工作,我必须使用Pascal三角形算法来创建一个数组,这样我就可以用来告诉我的算法将创建我的三角形哪里不放三角形. 无论如何问题是,我的排列三角形的代码按列而不是按Pascal算法的行创建三角形,所以我只是尝试通过重新安排Pascal数组的子程序来快速修复.我只是难以理解如何做到这一点,因为我不知道如何避免索引超出范围错误. 这是为Pascal三角形创建数组的代...