我有一个NumPy数组(长度为X),它们的长度都相同(Y),但类型均为“对象”,因此尺寸为(X,).我想用成员数组的元素类型(“ float”)将其“转换”为维度(X,Y)的数组. 我可以看到的唯一方法是“手动”使用类似[x for x in my_array]完成此“转换”是否有更好的习惯用法？ 例如,我有类似的东西：array([array([ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),array([ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),array([ 0., ...
题目1：给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。 示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 2： 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4],函数应该返回新的长度 5, ...
import numpy as npW = np.array([0,1,2]) W1 = W W1 += np.array([2,3,4]) print WW = np.array([0,1,2]) W1 = W W1 = W1 + np.array([2,3,4]) print W上面的代码将使W突变,但是下面的代码将不使W突变.为什么？解决方法:几乎对于任何类型的集合都是如此.这仅仅是由于python处理变量的方式. var1 = var2与带有集合的var1 = var1 var2不同.我将尽我所能解释它,它肯定可以改进,因此欢迎任何编辑/批评.print("1:") x1 = [7] y1 = x1 y...
我正在尝试从URL开始执行代码.但是,我开始收到此错误：des = np.array(des,np.float32).reshape((1,128)) ValueError: total size of new array must be unchanged我没有进行任何重大更改.但是我会粘贴我所做的：import scipy as sp import numpy as np import cv2# Load the images img =cv2.imread("image1.png")# Convert them to grayscale imgg =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# SURF extraction surf = cv2.FeatureDe...
我正在使用python2.7和pandas 0.11.0. 我尝试使用DataFrame.apply(func)填充数据框的一列. func()函数应该返回一个numpy数组(13).import pandas as pd import numpy as npdf= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) print(df)A B C0 0.910142 0.788300 0.1141641 -0.603282 -0.625895 2.8431302 1.823752 -0.091736 -0.1077813 0.447743 -0.163605 0.514052用于测试目的的功能：def te...
我有大量的数据,我需要在其中比较该数组中的一组样本的距离与该数组中所有其他元素的距离.以下是我的数据集的一个非常简单的示例.import numpy as np import scipy.spatial.distance as sddata = np.array([[ 0.93825827, 0.26701143],[ 0.99121108, 0.35582816],[ 0.90154837, 0.86254049],[ 0.83149103, 0.42222948],[ 0.27309625, 0.38925281],[ 0.06510739, 0.58445673],[ 0.61469637, 0.05420098],[ 0.92685408, 0.62...
我有以下熊猫数据框import pandas as pd a = [2.5,3.3] b = [3.6,3.9] D = {'A': a, 'B': b}这给了我类似的东西+---+-----+-----+ | | A | B | +---+-----+-----+ | 0 | 2.5 | 3.3 | | 1 | 3.6 | 3.9 | +---+-----+-----+ 我想将此数据帧转换为结构化数组,例如data = np.rec.array([ ('A', 2.5), ('A', 3.6), ('B', 3.3), ('B', 3.9), ], dtype = [('Type','|U5'),('Value', '<i8')])由于我是熊猫新手,所以我没有找到实现这一...
我正在尝试创建一个要在Matlab环境中读取的文件. Matlab中的结构如下所示trx(1) = x: [1×1500 double]y: [1×1500 double]a: [1×1500 double]b: [1×1500 double]theta: [1×1500 double]firstframe: 1endframe: 1500nframes: 1500off: 0 trx(2) = x: [1×751 double]y: [1×751 double]a: [1×751 double]b: [1×751 double]theta: [1×751 double]firstframe: 750endframe: 1500nframes: 751off: -749 因此,很自然地我创建了一个带有必填...
我有一个像下面这样的数组.a = [1,2,3,4]我想像这样使该数组成为单个值：a = [1234]如何在Python中执行此操作？解决方法:您可以使用join来连接数组中的所有元素,但是必须首先将它们转换为字符串：>>> a = [1,2,3,4] >>> [int(''.join([str(i) for i in a]))] [1234]
这是一个简单的问题,但是我对所涉及的大小感到困惑. 使用NumPy,我有一个3维数组,形状=(10,100,100). (我认为它是由10个“矩阵”组成的np.ndarray,每个矩阵的形状为100 x 100,即arr1 = [M1 M2 M3....M10]其中M1.shape =(100,100),M2.shape =(100,100),… 我还有第二个数据数组,称为“ arrB”,它是arrB.shaped(100,).我的目标是使用这些numpy数组进行矩阵乘法,即(arrB.T)* arr1 *(arrB),从而得到一个整数.使用numpy数组,此操作应使用...
数据集包含数值和类别变量,然后将其分为两部分：cont_data = data[cont_variables].values disc_data = data[disc_variables].values然后,我使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder对分类数据进行编码,然后尝试将编码的分类数据与数值数据合并：np.concatenate((cont_data, disc_data_coded), axis=1)但是会发生以下错误：ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions我确保尺寸数相等：print(cont_da...
当每个块的总和近似相等时,如何将数组分成两个块？>>> foo([10, 1, 1, 1]) [[10], [1, 1, 1]] >>> foo([2, 5, 9, 5, 1, 1]) [[2, 5], [9, 5, 1, 1]] >>> foo([9, 5, 5, 8, 2, 2, 18, 8, 3, 9, 4]) [[9, 5, 5, 8, 2, 2], [18, 8, 3, 9, 4]] >>> foo([17, 15, 2, 18, 7, 20, 3, 20, 12, 7]) [[17, 15, 2, 18, 7], [20, 3, 20, 12, 7]] >>> foo([19, 8, 9, 1, 14, 1, 16, 4, 15, 5]) [[19, 8, 9, 1], [14, 1, 16, 4, 15, 5]]解决方法:...
编辑：数组应该是CvMat或IplImage不是特定于此问题的错误消息,那是我得到的唯一最相关的错误消息. 我正在尝试使用opencv从应用程序中制作* .exe. 我正在使用Python 2.6和openCV 2.1. 我可以运行* .exe的一部分,我有一个菜单,在这里我可以选择处理来自2个不同来源的图像,这些图像来自我的网络摄像头&静态图片.静态图像部分有效,但是当我选择网络摄像头时,输出为：OpenCV Error: Bad argument (Array should be CvMat or IplImage) i...
import numpy as npa=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) b=np.array(["a","b","c","d","e","f","g","h","i"]) c=np.array([9,8,7,6,5,4,3,2,1]) datatype=np.dtype({'names':['num','char','len'],'formats':['i','S32','i'] })d=np.array(zip(a,b,c),dtype=datatype)上面的代码使用zip()首先创建一个列表,然后将其转换为结构化数组.它的效率很低,我想知道NumPy中有任何内置函数可以做到这一点.解决方法:您最好尝试numpy.rec.fromarra...
我有一个形状为[1000,1000,1000,3]的Numpy数组,是最后一个维度,大小为3,包含3D空间向量分量的三元组.如何使用nditer遍历每个三元组？像这样：for vec in np.nditer(my_array, op_flags=['writeonly', <???>]):vec = np.array(something)解决方法:我之前已经解决了这个问题,但这是一个简短的示例：vec=np.arange(2*2*2*3).reshape(2,2,2,3) it=np.ndindex(2,2,2) for i in it:print(vec[i])生产：[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8] [ 9 10 11...