numpy 创建的数组都有一个shape属性，它是一个元组，返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。 二维>>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3][4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0]) 2 >>> print(y.shape[1]) 3 y是一个两行三列的二维数组，y.shape[0]代表行数，y.shape[1]代表列数。 三维>>> x = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0...
我正在观察NumPy中的array_equal函数的异常行为.我确定我缺少一个非常简单的细节. 我要完成的是单元测试. 事实是,我有数组1：In[21]: bounds['lowerBound']Out[21]: array([ 1. , 1.2, 1.8])我有数组2：In[22]: res['lowerBound']Out[22]: array([ 1. , 1.2, 1.8])以防万一我检查了它们的形状：In[26]: bounds['lowerBound'].shape Out[26]: (3,) In[28]: res['lowerBound'].shape Out[28]: (3,)还有dtypes：In[30]: res['lowe...
我一直认为numpy uses是一种pairwise-summation,它也确保float32的高精度操作：import numpy as np N=17*10**6 # float32-precision no longer enough to hold the whole sum print(np.ones((N,1),dtype=np.float32).sum(axis=0)) # [17000000.], kind of expected但是,如果矩阵有多个列,则看起来好像使用了不同的算法：print(np.ones((N,2),dtype=np.float32).sum(axis=0)) # [16777216. 16777216.] the error is just to big pr...
我在DLL中有一个必须用python代码包装的函数.该函数期望指向双精度数组的指针.这是我得到的错误：Traceback (most recent call last):File "C:\....\.FROGmoduleTEST.py", line 243, in <module>FROGPCGPMonitorDLL.ReturnPulse(ptrpulse, ptrtdl, ptrtdP,ptrfdl,ptrfdP) ArgumentError: argument 1: <type 'exceptions.TypeError'>: expected LP_c_double instance instead of c_double_Array_0_Array_2我试图像这样铸造它：ptrpu...
我正在寻找一种函数来查找一种复杂的字典/数组结构的所有非空端点.我认为这是因为我不知道嵌套数组的数目或它们的位置,所以它必须是递归的,而我只是还没有完全想到这种方式. 因此,对于嵌套字典：x = {"top": {"middle" : [{"nested": "value"},{"nested":"val2"},{"nested":""}],"last" : [{"nested": [{"first":1,"second":1},{"first":0,"second":""}]},{"nested": [{"first":1,"second":1},{"first":1,"second":2}]},{"nested":...
我试图沿着一条线获取数据值(如this hint).该示例使用imshow(),但我目前正在使用pcolormesh()进行绘图. 我发现get_array()函数从pcolormesh()中获取绘制的数据,返回我的数据的一维扁平数组,而不是原始(或截断的)二维数据. 例如：D = np.genfromtxt(DataFilePath, skip_header=4, delimiter=',', unpack=True) print( D.shape ) : (500, 500)...more code...img = ax[0].pcolormesh( np.arange( len(D[0,:]) ), np.arange(len(D[:,0...
我现在试图弄清楚如何从base64数据中恢复numpy数组.这个问题和答案表明它是可能的：Reading numpy arrays outside of Python,但没有给出一个例子. 以下面的代码为例,如果我知道dtype和数组的形状,如何从base64数据中获取Numpy数组？import base64 import numpy as npt = np.arange(25, dtype=np.float64) s = base64.b64encode(t) r = base64.decodestring(s) q = ????? 我想要一个python语句将q设置为dtype float64的numpy数组,因...
我有一个数据框,我想在其中存储’raw’numpy.array：df['COL_ARRAY'] = df.apply(lambda r: np.array(do_something_with_r), axis=1)但似乎熊猫试图’解包’numpy.array. 有解决方法吗？除了使用包装器(参见下面的编辑)？ 我试过reduce = False没有成功. 编辑 这是有效的,但是我必须使用’dummy’Data类来包围数组,这是不令人满意的并且不是很优雅.class Data:def __init__(self, v):self.v = vmeas = pd.read_excel(DATA_FILE) me...
我将numpy升级到最新版本,现在我在导入numpy时遇到以下错误：AttributeError: type object ‘numpy.ndarray’ has no attribute‘array_function‘我正在使用numpy版本1.16.解决方法:使用卸载所有Numpy安装pip uninstall numpy对于python3pip3 uninstall numpy您可能需要多次运行uninstall命令,因为可能会安装几个版本的numpy.然后跑pip install numpy
我的代码目前包括加载图像,这是成功的,我不相信与问题有任何关联. 然后我继续将彩色图像转换为名为rgb的np.array# convert image into arrayrgb = np.array(img)red = rgb[:,:,0]green = rgb[:,:,1]blue = rgb[:,:,2]为了仔细检查我对这个数组的理解,如果可能是问题的根源,它是一个数组,使得rgb [x坐标,y坐标,颜色带]保持红色的0-255之间的值,绿色或蓝色. 然后,我的想法是制作一个嵌套的for循环来遍历我的图像的所有像素(620px,400...
在numpy中,许多对象的构造函数接受“array_like”作为第一个参数.是否有这样一个对象的定义,要么作为抽象元类,要么应该包含方法的文档？解决方法:事实证明,几乎任何东西在技术上都是类似阵列的. “类似数组”更多地是关于如何解释输入的声明,而不是对输入的限制;如果参数被记录为类似数组,NumPy将尝试将其解释为数组. 除了the nearly tautological one之外,没有类似于数组的正式定义 – 类似数组的是np.array可以转换为ndarray的任...
我可以使用array.resize(shape)来调整我的数组的大小,并将零添加到那些没有任何值的索引.如果我的数组是[1,2,3,4]并且我使用array.resize [5,0]我得到[1,2,3,4,0].如何将零附加/填充到前面,产生[0,1,2,3,4]？ 我动态地这样做 – 尝试使用：array.resize(arrayb.shape)我想避免(不惜一切代价)制作数组的内存副本.那就是反转数组,调整大小和反转.使用视图将是理想的.解决方法:我相信你可以使用切片分配来做到这一点.我认为没有理由为...
import numpy as np from scipy.sparse import lil_matrix使用numpy我得到test_mat = (np.ones((4,6))) test_list = test_mat[0,:].tolist()将test_list作为包含6个元素的列表.但是,我使用scipy.sparsetest_mat = lil_matrix(np.ones((4,6))) test_list = test_mat[0,:].todense().tolist()将test_list作为一个列表,其中包含一个元素,而该元素又有6个元素(test_list [0]有6个元素). 有人可以向我解释导致这种差异的潜在机制吗？谢谢...
语法： np.array( [ [1,2,3],[4,5,6] ] )示例： import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(a) print(a.shape) print(type(a))
我正在尝试使用大多数正常的数学运算来构建矩阵的类表示.我用标量乘法运算遇到了麻烦. 代码的相关部分如下：import numpyclass Matrix(object):def __init__(self, array):self.array = numpy.array(array, dtype=int)def __mul__(self, other):if type(other) == int:return Matrix(other*self.array)else:raise ValueError("Can not multiply a matrix with {0}".format(type(other)))标量乘法表示的标准方法是cA,其中c是标量,A是...