我对python毫无用处,我正在努力做似乎简单的事情.我需要阅读一个文本文件,其中包含一个网络路由表,该表包含网络上每个节点之间的距离(如下)0,2,4,1,6,0,0 2,0,0,0,5,0,0 4,0,0,0,0,5,0 1,0,0,0,1,1,0 6,5,0,1,0,5,5 0,0,5,1,5,0,0 0,0,0,0,5,0,0然后,我需要将其分配给我用下面编写的代码完成的二维数组.Network = [] NodeTable = [] def readNetwork():myFile = open('network.txt','r')for line in myFile.readlines():line.strip...
我试图通过占用阵列的大部分方形块并将其写入另一个阵列来减小2D阵列的大小.正方形块的大小是可变的,比如说一侧有n个值.数组的数据类型将为整数.我目前在python中使用循环将每个块分配给一个临时数组,然后从tmpArray中提取唯一值.然后,我循环浏览这些事件,并找到发生次数最多的事件.可以想象,随着输入数组大小的增加,此过程很快变得太慢. 我看过一些示例,这些示例从我的正方形数据块中提取了最小值,最大值和均值,但我不知道如何将它...
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....
Postgres版本：9.1.x. 说我有以下架构：DROP TABLE IF EXISTS posts CASCADE; DROP TYPE IF EXISTS quotes CASCADE;CREATE TYPE quotes AS (text CHARACTER VARYING,is_direct CHARACTER VARYING );CREATE TABLE posts (body CHARACTER VARYING,q quotes[] );我希望执行以下插入操作(以SQL所示),但是要从Python Psycopg2执行.insert into posts(body,q) VALUES('ninjas rock',ARRAY[ ROW('I AGREE',True)::quotes, ROW('I DI...
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...
我在工作中一直使用掩码数组,但是我遇到的一个问题是,掩码数组的初始化有点笨拙.具体来说,ma.zeros()和ma.empty()返回的蒙版数组的掩码与数组维数不匹配.我想要这样做的原因是,如果不分配给数组的特定元素,则默认情况下会将其屏蔽.In [4]: A=ma.zeros((3,)) ... masked_array(data = [ 0. 0. 0.],mask = False,fill_value = 1e+20)我可以随后分配掩码：In [6]: A.mask=ones((3,)) ... masked_array(data = [-- -- --],mask = [ T...
我有3个形状为>的numpy数组(500,500).我正在尝试同时迭代它们.我尝试了两种不同的方法,但是它们都很慢. 在此,Ix_Ix_blur,Ix_Iy_blur和Iy_Iy_blur大小相同.我正在尝试查找功能并将其绘制在OpenCV图像上. 方法1：for i in xrange (Ix_Ix_blur.shape[1]):for j in xrange(Ix_Ix_blur.shape[0]):A = np.array([ [Ix_Ix_blur[j][i], Ix_Iy_blur[j][i]], [Ix_Iy_blur[j][i], Iy_Iy_blur[j][i]] ])detA = (A[0][0]*A[1][1])-(A[0][1]*A[1]...
[此帖子的早期版本标题不正确：“如何在一列numpy记录中添加一列？”早先的标题中提出的问题已经部分为answered,但此答案并不完全是该帖子的早先版本所要求的内容.我重新命名了标题,并对其进行了实质性的编辑,以使区别更加清晰.我还解释了为什么我前面提到的答案不符合我的期望.] 假设我有两个numpy数组x和y,每个数组由r个“记录”(又名“结构化”)数组组成.设x的形状为(r,cx),y的形状为(r,cy).我们还假设x.dtype.names和y.dtype.n...
到目前为止,这是我所拥有的：Stats2003 = np.loadtxt('/DataFiles/2003.txt') Stats2004 = np.loadtxt('/DataFiles/2004.txt') Stats2005 = np.loadtxt('/DataFiles/2005.txt') Stats2006 = np.loadtxt('/DataFiles/2006.txt') Stats2007 = np.loadtxt('/DataFiles/2007.txt') Stats2008 = np.loadtxt('/DataFiles/2008.txt') Stats2009 = np.loadtxt('/DataFiles/2009.txt') Stats2010 = np.loadtxt('/DataFiles/2010.txt') ...