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...
唯一的区别是传递给DataLoader的参数之一是“numpy.array”类型而另一个是“list”类型,但DataLoader给出了完全不同的结果. 您可以使用以下代码重现它：from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import numpy as npclass my_dataset(Dataset):def __init__(self,data,label):self.data=dataself.label=label def __getitem__(self, index):return self.data[index],self.label[index]def __len__(self):return l...