如屏幕截图所示,为了打印目的,二维的numpy数组被截断了.我想显示所有元素.是否有启用该行为的选项设置？ 解决方法:有关打印选项,请参见the docs.特别：threshold : int, optional Total number of array elements which trigger summarization rather than full repr (default 1000).因此,将阈值设置为np.inf意味着永远不会汇总它.np.set_printoptions(threshold=np.inf)
我的文本文件为：0.01 1 0.1 1 10 100 a 0.02 3 0.2 2 20 200 b 0.03 2 0.3 3 30 300 c 0.04 1 0.4 4 40 400 d我将其读取为列表A,然后转换为numpy数组,即：>>> A array([['0.01', '1', '0.1', '1', '10', '100', 'a'],['0.02', '3', '0.2', '2', '20', '200', 'b'],['0.03', '2', '0.3', '3', '30', '300', 'c'],['0.04', '1', '0.4', '4', '40', '400', 'd']], dtype='|S4')我只想提取一个子数组B,它由A组成,只要它的第4个条目低于...
应用str()方法后,是否有任何内置方法可以返回numpy数组,例如,import numpy as np a = np.array([[1.1, 2.2, 3.3], [4.4, 5.5, 6.6]]) a_str = str(a)#to get back a? a = some_method(a_str).以下两种方法不起作用：from ast import literal_eval a = literal_eval(a_str) # Errorimport numpy as np a = np.fromstring(a_str) # Error更新1：不幸的是,我已经用str()方法转换了很大的数据,所以我不打算用其他方法重新转换它.解决...
我在Python中有一个浮点值的3D numpy数组.我需要检索半径为r的球体中的所有元素,从中心点P(x,y,z).然后,我要在球体上应用点函数更新其值,并需要到中心点的距离才能执行此操作.我经常执行这些步骤,并且大半径值,所以我想有一个同样有效的解决方案尽可能. 我当前的解决方案仅检查球体边界框中的点,如此处所示：Using a QuadTree to get all points within a bounding circle.代码草图如下所示：# P(x, y, z): center of the sphere f...
我将以下代码应用于numpy数组：mad_array = [] for j in data:df = pd.DataFrame(j)print(j)mad_array.append(df.mad())print(mad_array) 输出数组如下所示：[0 10.0 dtype: float64, 0 18.875 dtype: float64, 0 18.375 dtype: float64]有没有一种方法可以去除输出中附加的0(不确定来自何处)和数据类型属性,因此我的输出数组如下所示：[10.0 18.875 18.375]我不确定这是numpy还是DataFrame的行为.解决方法:您可以使用d...
我有numpy数组：>>> datadtype([('date', '|O4'), ('value', '<f8')]其中date对象是Python datetime.date对象,它由一年中的所有天组成：[2010-1-1,…,2010-12-31],而value对象是对应日期的值数据. 我如何仅返回例如9月的价值数据？解决方法:您可以使用布尔数组为数据建立索引：import numpy as np import datetime as dt dates=[dt.date(2010,1,1)+dt.timedelta(days=i) for i in range(365)] values=range(365) data=np.array(zip...
问题是,如何才能完全删除数组中多次出现的元素.在下面,您会发现对于大型数组,这种方法非常慢.知道这样做的想法吗？提前致谢.import numpy as npcount = 0 result = [] input = np.array([[1,1], [1,1], [2,3], [4,5], [1,1]]) # array with points [x, y]# count appearance of elements with same x and y coordinate # append to result if element appears just oncefor i in input:for j in input:if (j[0] == i [0]) and (j[1...
我写了一些代码,使用了多年(例如15年),使用ndimage.filters.convolveis对数组(例如array1)进行卷积,然后结果数组(例如array2)在随机生成的数字之上,则将另一个数组(例如array3)的值设置为1.一旦为array3分配了一个值,它将每年递增一次,并且当最终达到某个值(例如5)时,将在此更新array1.位置. 抱歉,这有点令人困惑.我实际上已经通过使用numpy.where(布尔表达式,值,值)来使脚本正常工作,但是在需要多个表达式的地方(例如,其中array2 ...
我有一年中来自三个不同传感器的时间序列数据,这些传感器大约每3分钟产生一个数据点,传感器不同步,因此它们在彼此相对的不同时间产生一个数据点输出. 该数据位于一个大约有500万条记录的表的sqlite db中.我打算使用javascript图表库dygraph显示此数据,我已经通过按传感器名称执行sql查询并分别保存到csv来分别为每个传感器生成了时间序列图.我希望有一个图表显示所有数据点,并用一条线代表每个传感器. 我创建了一个名为’minutes_a...
我有一个大的numpy数组(8 x 30000),我想根据某些条件删除一些行.此条件仅适用于一列. 例：>>> p = np.array([[0, 1, 3], [1 , 5, 6], [4, 3, 56], [1, 34, 4]]) >>> p array([[ 0, 1, 3],[ 1, 5, 6],[ 4, 3, 56],[ 1, 34, 4]])在这里,我想删除第三列的值大于30的每一行.这是第3行 由于数组很大,因此我想避免for循环.我想到了这一点：>>> a[~(a>30).any(1), :] array([[0, 1, 3],[1, 5, 6]])但是在那里,它显然删除了最后两行....
我有一个很大的二进制文件,其中包含我要绘制的所有信息.数据的排序方式使其最容易读取到3D numpy数组中,当我使用Mayavi使用contour3d()函数对其进行绘制时,此方法运行良好.现在,我使用的是Paraview,找不到任何可以完成相同任务的示例.似乎获取数据的唯一方法是直接以多种格式之一而不是numpy数组的形式从文件中读取数据.有任何想法吗？解决方法:据我了解,mayavi是基于tvtk构建的,vtk的包装是为Traits支持而设计的,更易于处理NumPy....
我想在灰度图像上添加两个3D numpy数组(RGB图像数组),以及一些算法生成的2D蒙版.做这个的最好方式是什么？ 作为我正在尝试做的一个例子：from PIL import Image, ImageChops, ImageOps import numpy as npimg1=Image.open('./foo.jpg') img2=Image.open('./bar.jpg')img1Grey=ImageOps.grayscale(img1) img2Grey=ImageOps.grayscale(img2)# Some processing for example: diff=ImageChops.difference(img1Grey,img2Grey) mask=np.m...
假设我有两个numpy数组：import numpy as np a = np.ones(5) b = np.array([1.0, 1.1, 1.05, 1.2, 1.25])我想要元素a [1] = a [0] * b [1],让它称a [1]为new_a,然后将a [2] = new_a * b [2].可以在不使用numpy中使用循环的情况下完成此操作吗？带有循环代码的代码如下所示：for i in range(len(a)-1):a[i+1] = a[i]*b[i+1] print (a)印刷品：[ 1. 1.1 1.155 1.386 1.7325] 解决方法:这称为“累积产品”.为此已经有一个...
我正在尝试提取由x中包含的一组索引指定的numpy数组y的子集,同时仍然保留一些y的索引.举一个具体的例子.令y的形状为(10,10,10,3),而x的形状为(7,7,3). x的最后一个维度对应于y的前三个维度的索引.也就是说,我想要一个高效的切片操作,其结果与此相同：for i in x.shape[0]:for j in x.shape[1]:z[i,j,:] = y[x[i,j,0],x[i,j,1],x[i,j,2],:]理想情况下,无论x的维数为多少,答案都将起作用. 通常,y为具有形状(…,N)的N一维,而x为具有形...
我只需要获取数组的小数部分.使用numpy或简单地使用python modf函数很方便. 如果我们有大量正分数数据数组,例如,可以和(1000000,3)一样大,那么更方便的做法是：numpy.modf(array)[0] array-numpy.trunc(array)我认为2在内存使用方面更快,更便宜…但不确定. python和numpy专家怎么看？解决方法:我不是专家,所以我必须使用timeit模块检查速度.我使用IPython(这使计时变得非常容易),但即使没有它,timeit模块也可能是解决之道.In [21...