我的问题的玩具箱: 我有一个numpy数组,比如1000:import numpy as np a = np.arange(1000)我还有一个“投影数组”p,它是从a到另一个数组b的映射:p = np.random.randint(0,1000,(1000,1000))使用“花式索引”很容易得到b:b = a[p]但是b不是一个观点,正如先前几个问题/答案和numpy文档所指出的那样. 不幸的是,在我的情况下,只有在长时间模拟过程中的变化中的值以及在每次迭代中使用花式索引来获得b变得非常昂贵.我只读b,不要修改它...
我有一个数据结构,它作为2D numpy数组的包装器,以便使用带标签的索引并执行诸如的语句myMatrix[ "rowLabel", "colLabel" ] = 1.0基本上这是实现的def __setitem__( self, row, col, value ):... # Check validity of row/col labels.self.__matrixRepresentation[ ( self.__rowMap[row], self.__colMap[col] ) ] = value我正在将数据库表中的值分配给此数据结构,并且为此编写循环很简单.但是,我希望执行此循环1亿次或更多次,并从数...
我正在通过插座从运行wince的相机传输图像:(相机中的图像只是使用realloc为给定的x * y大小创建的浮点数组 另一方面,我在python中收到这些图像.我有这个代码工作img_dtype = np.float32 img_rcv = np.empty((img_y, img_x), dtype = img_dtype)p = sck.recv_into(img_rcv, int(size_bytes), socket.MSG_WAITALL)if size_bytes != p:print "Mismatch between expected and received data amount"return img_rcv我对numpy创建其数组的...
我试图用另一个数组索引索引多维数组P.它指定了我想要的最后一个轴上的哪个元素,如下所示:import numpy as npM, N = 20, 10P = np.random.rand(M,N,2,9)# index into the last dimension of P indices = np.random.randint(0,9,size=(M,N))# I'm after an array of shape (20,10,2) # but this has shape (20, 10, 2, 20, 10) P[...,indices].shape 如何使用索引正确地索引P以获得形状数组(20,10,2)? 如果那不太清楚:对于任何i和...
import numpy as npa = np.eye(2) b = np.array([1,1],[0,1])my_list = [a, b]my_list中的a返回true,但是my_list中的b返回“ValueError:具有多个元素的数组的真值是不明确的.使用a.any()或a.all()”.我可以通过首先将数组转换为字符串或列表来解决这个问题,但是有更好的(更多Pythonic)方法吗?解决方法:问题是在numpy中,==运算符返回一个数组:>>> a == b array([[ True, False],[ True, True]], dtype=bool)您使用 .array_equal...
我有两个不等大小和尺寸的数组:a = [['50.561872473 25.047160868 0.0', '0'] ['50.561905852 25.047537575 0.0', '1'] ['50.562232967 25.048109789 0.0', '2'] ['50.561940185 25.047914282 1.0', '5']]b = [['50.561872473 25.047160868 0.0'] ['50.561905852 25.047537575 0.0'] ['50.561905852 25.047537575 0.0'] ['50.561905852 25.047537575 0.0'] ['50.562232967 25.048109789 0.0'] ['50.562232967 25.048109789 0.0'] ...
我想实现Photoshop中可用的渐变映射效果. There’s already a post that explains the desired outcome.另外,this answer完全涵盖了我想要做的事情im = Image.fromarray(np.uint8(cm.gist_earth(myarray)*255))因为我不知道如何将数组规范化为1.0的值,所以对我不起作用. 以下是我打算使用它的代码.im = Image.open(filename).convert('L') # Opening an Image as Grayscale im_arr = numpy.asarray(im) # Converting t...
我有一个2d numpy数组(6 x 6)元素.我想从中创建另一个2D数组,其中每个块是块大小窗口中所有元素的平均值.目前,我有foll.码:import os, numpydef avg_func(data, blocksize = 2):# Takes data, and averages all positive (only numerical) numbers in blocksdimensions = data.shapeheight = int(numpy.floor(dimensions[0]/blocksize))width = int(numpy.floor(dimensions[1]/blocksize))averaged = numpy.zeros((height, width)...
我正在迭代一个numpy数组,通过每个元素应用一个函数,并将新值添加到列表中,这样我就可以保留原始数据. 问题是:它有点慢. 有没有更好的方法(不更改原始数组)?import numpy as np original_data = np.arange(0,16000, dtype = np.float32) new_data = [i/max(original_data) for i in original_data] print('done')解决方法:你可以这样做:new_data = original_data/original_data.max()Numpy已经按元素执行此操作. 在你的代码中有...
我有一个2D numpy数组,表示曲线的坐标(x,y),我想将该曲线分成相同长度的部分,获得分割点的坐标. 最简单的例子是为两个点定义的一条线,例如[[0,0],[1,1]],如果我想将它分成两部分,结果将是[0.5,0.5],并且三部分[[0.33,0.33],[0.67,0.67]]等. 如何在数据不太简单的大型数组中执行此操作?我试图按照它的长度拆分数组,但结果并不好.解决方法:如果我理解得很好,你想要的是一个简单的插值.为此,您可以使用scipy.interpolate(http://docs...
我有一个由比特串组成的numpy数组,我打算将比特串转换为整数2,以便执行一些xor按位运算.我可以在python中将字符串转换为带有base 2的整数:int('000011000',2)我想知道是否有更快更好的方法在numpy中做到这一点.我正在处理的numpy数组的一个例子是这样的:array([['0001'],['0010']], dtype='|S4')我希望将其转换为:array([[1],[2]])解决方法:可以使用np.fromstring将每个字符串位分离为uint8类型数字,然后使用一些带矩阵乘法的数...
pandas DataFrame具有固定整数数据类型的限制(int64). NumPy数组没有这个限制;例如,我们可以使用np.int8(我们也有不同的浮点大小可用). (限制不再存在.) 如果我们首先将DataFrame转换为数据类型减小的原始NumPy数组(例如从np.float64到np.float16),那么scikit-learn性能通常会改善大数据集吗?如果是这样,当内存有限时,这种可能的性能提升是否只会发挥作用? 对于ML而言,相对于计算大小和复杂性而言,真正高浮点精度似乎通常并不重要...
import numpy as np from skimage.measure import block_reducearr = np.random.random((6, 6)) area_cell = np.random.random((6, 6))block_reduce(arr, block_size=(2, 2), func=np.ma.mean)我想重新调整一个从6 x 6大小到3 x 3的numpy数组arr.使用skimage函数block_reduce. 但是,block_reduce假设每个网格单元具有相同的大小.当每个网格单元具有不同的大小时,如何解决此问题?在这种情况下,每个网格单元的大小由numpy数组area_c...
我有一个3维numpy数组,形状为Nx64x64.我想通过取平均值对尺寸1和2进行下采样,得到一个形状为Nx8x8的新数组. 我有几个工作实现,但我觉得必须有一个更简洁的方法来做到这一点. 我最初尝试使用np.split:def subsample(inparray, n):inp = inparray.copy()res = np.moveaxis(np.array(np.hsplit(inp, inp.shape[1]/n)), 1, 0)res = np.moveaxis(np.array(np.split(res, inp.shape[2]/n, axis=3)), 1, 0)res = np.mean(res, axis=(3,4)...
我目前正在尝试找到一种简单的方法来对Python中的N维数组执行以下操作.为简单起见,我们从一个大小为4的1维数组开始.X = np.array([1,2,3,4])我想要做的是创建一个新的数组,称之为Y,这样:Y = np.array([1,2,3,4],[2,3,4,1],[3,4,1,2],[4,1,2,3])所以我要做的是创建一个数组Y,这样:Y[:,i] = np.roll(X[:],-i, axis = 0)我知道如何使用for循环,但我正在寻找一种更快的方法.我试图做的实际数组是一个三维数组,称之为X.我正在寻找的是...